gtars
Анализ геномных интервалов и треков покрытия
Также доступно от: davila7
Обработка и анализ данных геномных интервалов для биоинформатических исследований. Gtars предоставляет высокопроизводительные инструменты для обнаружения перекрытий, анализа покрытия и токенизации ML геномных последовательностей.
Скачать ZIP навыка
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «gtars». Find overlaps between my ChIP-seq peaks and gene promoters
Ожидаемый результат:
- Overlapping peaks: 1,234 regions found
- Peak distribution: 45% in promoter regions, 30% in enhancers, 25% intergenic
- Results saved to peaks_in_promoters.bed
Использование «gtars». Generate coverage track from ATAC-seq data
Ожидаемый результат:
- Coverage track generated: atac_coverage.bw
- Resolution: 10bp
- Total bases covered: 2.1 billion
- Peak accessibility regions identified: 150,000
Аудит безопасности
БезопасноAll 209 static findings are false positives. The static analyzer incorrectly flagged markdown documentation syntax as security risks. No malicious code present. This is a legitimate genomic analysis toolkit.
Факторы риска
⚙️ Внешние команды (3)
📁 Доступ к файловой системе (1)
Оценка качества
Что вы можете построить
Анализ перекрытий пиков
Идентификация перекрывающихся регуляторных элементов и аннотация вариантов путём сравнения ChIP-seq пиков.
Визуализация покрытия
Генерация треков покрытия из данных ATAC-seq или ChIP-seq для визуализации в геномном браузере.
Предобработка геномного ML
Преобразование геномных регионов в дискретные токены для обучения трансформерных моделей на ДНК последовательностях.
Попробуйте эти промпты
Use gtars to build an IGD index from my peaks.bed file and query overlaps with promoters.bed.
Generate a BigWig coverage track from my ATAC-seq fragments using gtars uniwig with 10bp resolution.
Create a TreeTokenizer from my training_regions.bed and tokenize the genomic coordinates for ML model input.
Split my fragments.tsv by cell barcodes using gtars fragsplit and output to cluster-specific directories.
Лучшие практики
- Используйте режим отображения в память (mmap=True) при обработке больших геномных файлов для лучшей производительности.
- Создавайте IGD индексы один раз и переиспользуйте их для множественных запросов на перекрытие.
- Явно указывайте количество потоков для предсказуемого использования ресурсов при пакетной обработке.
Избегать
- Не обрабатывайте файлы масштаба гигабайт без включения режима отображения в память.
- Избегайте последовательного выполнения нескольких команд gtars, когда доступна параллельная обработка.
- Не пропускайте валидацию формата при интеграции с внешними пайплайнами.
Часто задаваемые вопросы
Какие форматы файлов поддерживает gtars?
Нужен ли Rust для использования gtars?
Как gtars сравнивается с bedtools?
Может ли gtars обрабатывать файлы хромосомного масштаба?
Что такое IGD индексация?
Совместим ли gtars с geniml?
Сведения для разработчиков
Автор
K-Dense-AIЛицензия
MIT
Репозиторий
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/gtarsСсылка
main