Habilidades scikit-bio
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scikit-bio
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Acesso à rede
分析生物序列和微生物组多样性
Também disponível em: K-Dense-AI
生物学研究需要专门的工具来进行DNA序列分析、系统发育树构建和多样性指标计算。此技能提供使用scikit-bio处理序列、计算alpha和beta多样性以及对微生物组数据执行统计检验的指导。
Suporta: Claude Codex Code(CC)
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Baixar o ZIP da skill
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Upload no Claude
Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill
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Ative e comece a usar
Testar
A utilizar "scikit-bio". 如何从我的OTU表计算beta多样性?
Resultado esperado:
- 从skbio.diversity模块导入beta_diversity函数
- 将计数矩阵准备为numpy数组,样本在行中,特征在列中
- 使用braycurtis、jaccard或weighted_unifrac等度量名称调用beta_diversity
- 结果是一个包含成对样本差异度的DistanceMatrix对象
- 对于UniFrac等系统发育度量,还需提供树和特征ID
A utilizar "scikit-bio". 我应该使用什么统计检验来比较微生物组群组?
Resultado esperado:
- PERMANOVA检验组在多变量空间中是否具有不同的质心
- 首先从丰度数据计算beta多样性距离矩阵
- 使用距离矩阵和分组变量运行permanova函数
- 使用999次以上的置换以获得可靠的p值
- 使用PERMDISP进行后续分析,以检查离散度差异是否影响结果
- 报告检验统计量、p值和测试的组数
Auditoria de Segurança
Segurov5 • 1/17/2026
Documentation-only skill containing markdown reference material for the scikit-bio Python bioinformatics library. All 137 static findings are false positives from Python code examples within markdown documentation. No executable code, network calls, or system access present.
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Arquivos analisados
1,372
Linhas analisadas
2
achados
5
Total de auditorias
Fatores de risco
⚙️ Comandos externos (105)
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🌐 Acesso à rede (4)
Auditado por: claude Ver Histórico de Auditoria →
Pontuação de qualidade
41
Arquitetura
100
Manutenibilidade
87
Conteúdo
21
Comunidade
100
Segurança
83
Conformidade com especificações
O Que Você Pode Construir
分析微生物群落组成
从OTU表计算多样性指标,执行PCoA排序,并使用PERMANOVA统计检验测试组间差异。
处理DNA测序数据
读取FASTQ文件,按质量分数过滤序列,查找基序,翻译为蛋白质并导出结果。
构建和比较系统发育树
从距离矩阵构建树,计算枝长距离,并使用Robinson-Foulds指标比较树拓扑结构。
Tente Estes Prompts
读取DNA序列
向我展示如何使用scikit-bio从FASTA文件读取DNA序列,获取其反向互补序列,转录为RNA,并找到所有ATG起始密码子的位置。
计算Alpha多样性
帮助我使用scikit-bio从样本-特征丰度矩阵计算Shannon多样性、Simpson指数和观察到的OTU计数。
运行PERMANOVA检验
指导我在scikit-bio中使用beta多样性距离矩阵和分类分组变量进行999次置换的PERMANOVA检验。
构建系统发育树
向我展示如何使用scikit-bio从距离矩阵构建邻接树,在中点处定根,并计算所有末端之间的共表型距离。
Melhores Práticas
- 读取大型序列文件时使用生成器以最小化内存使用
- 在计算系统发育多样性之前,验证系统发育树末端名称与OTU标识符完全匹配
- 与PERMANOVA一起运行PERMDISP检验以验证组离散度同质性
Evitar
- 将整个数GB的FASTA文件加载到内存中,而不是使用流式生成器
- 为多样性计算提供相对丰度比例而不是整数计数
- 在不使用PERMDISP检验检查离散度假设的情况下运行PERMANOVA
Perguntas Frequentes
scikit-bio支持哪些文件格式?
序列格式支持FASTA、FASTQ、GenBank、EMBL、QSeq。树格式支持Newick。丰度表支持BIOM格式(HDF5和JSON)。还支持Clustal、PHYLIP、Stockholm比对格式。
我可以将此技能与QIIME 2数据一起使用吗?
可以。导出QIIME 2工件以获取BIOM表、Newick树和距离矩阵,scikit-bio可以直接读取。
如何安装scikit-bio库?
运行pip install scikit-bio或conda install -c conda-forge scikit-bio。需要Python 3.9或更高版本。
加权和未加权UniFrac有什么区别?
未加权UniFrac使用类群的存在/缺失。加权UniFrac考虑丰度差异。使用加权进行定量群落比较。
为什么我的系统发育指标失败?
检查树末端名称是否与计数矩阵中的特征ID完全匹配。不匹配会导致错误。使用tree.shear()修剪不匹配的末端。
使用此技能处理敏感基因组数据安全吗?
此技能仅提供文档。当您运行代码时,您的数据保留在本地。技能不会传输或存储任何数据。
Detalhes do Desenvolvedor
Autor
davila7Licença
BSD-3-Clause
Repositório
https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/scikit-bioReferência
main
Estrutura de arquivos