技能 gtars
📊 71 充足
1
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2
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3
開啟並開始使用
測試它
正在使用「gtars」。 查找我的 ChIP-seq 峰與基因啟動子的重疊
預期結果:
- 重疊的峰：找到 1,234 個區域
- 峰分佈：45% 在啟動子區域，30% 在增強子，25% 在基因間區
- 結果已保存到 peaks_in_promoters.bed
正在使用「gtars」。 從 ATAC-seq 數據生成覆蓋軌跡
預期結果:
- 覆蓋軌跡已生成：atac_coverage.bw
- 分辨率：10bp
- 覆蓋的總鹼基：21 億
- 識別的峰值可及性區域：150,000
安全審計
安全v4 • 1/17/2026
All 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.
9
已掃描檔案
3,532
分析行數
2
發現項
4
審計總數
風險因素
審計者: claude 查看審計歷史 →
品質評分
45
架構
100
可維護性
85
內容
21
社群
100
安全
91
規範符合性
你能建構什麼
峰重疊分析
通過比較 ChIP-seq 峰來識別重疊的調控元件並註釋變異。
覆蓋可視化
從 ATAC-seq 或 ChIP-seq 數據生成覆蓋軌跡，以用於基因組瀏覽器可視化。
基因組機器學習預處理
將基因組區域轉換為離散標記，以用於在 DNA 序列上訓練變壓器模型。
試試這些提示
基本重疊查詢
使用 gtars 從我的 peaks.bed 文件構建 IGD 索引，並使用 promoters.bed 查詢重疊。
覆蓋生成
使用 gtars uniwig 以 10bp 分辨率從我的 ATAC-seq 片段生成 BigWig 覆蓋軌跡。
機器學習標記化
從我的 training_regions.bed 創建 TreeTokenizer 並將基因組坐標標記化以用於機器學習模型輸入。
片段處理
使用 gtars fragsplit 按細胞條形碼拆分我的 fragments.tsv 並輸出到特定集群的目錄。
最佳實務
- 處理大型基因組文件時使用記憶體映射模式（mmap=True）以獲得更好的效能。
- 構建一次 IGD 索引並重複使用它進行多次重疊查詢。
- 在批處理中明確指定線程數以實現可預測的資源使用。
避免
- 不要在未啟用記憶體映射模式的情況下處理 GB 級別的文件。
- 當有並行處理可用時，避免順序運行多個 gtars 命令。
- 在與外部管道集成時不要跳過格式驗證。
常見問題
Gtars 支援哪些文件格式？
Gtars 支援 BED 用於區間、Wig/BigWig 用於覆蓋軌跡、FASTA 用於參考基因組，以及 TSV 用於片段文件。
使用 gtars 需要安裝 Rust 嗎？
Python 綁定可以在沒有 Rust 的情況下工作。只有從源碼安裝時，CLI 才需要 Rust/Cargo。
Gtars 與 bedtools 相比如何？
Gtars 提供類似的區間操作，具有 Rust 的效能，還有專門的 ML 標記化和 BigWig 支援。
Gtars 能處理染色體級別的文件嗎？
是的，記憶體映射模式可以以最少的 RAM 使用量處理染色體級別的文件。
什麼是 IGD 索引？
整合基因組數據庫是一種數據結構，用於在大型基因組區間集合上進行快速重疊查詢。
Gtars 與 geniml 兼容嗎？
是的，gtars 是 geniml 的基礎，並提供基因組 ML 工作流程的核心預處理操作。