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bio-imaging-mass-cytometry-phenotyping
从IMC数据中的标记表达进行细胞类型分配。涵盖手动门控、聚类和自动分类方法。在基于蛋白质标记表达为分割的IMC细胞分配细胞类型时，或在多重成像数据中表型细胞时使用。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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bio-imaging-mass-cytometry-spatial-analysis
在IMC数据中对细胞邻域及其相互作用进行空间分析。涵盖邻域图、空间统计和相互作用测试。当分析细胞类型之间的空间关系、测试邻域富集或识别成像质谱流式细胞术数据中的细胞-细胞相互作用模式时使用。
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bio-immunoinformatics-neoantigen-prediction
使用pVACtools从体细胞突变中识别肿瘤新抗原，用于个性化癌症免疫治疗。预测能够与患者HLA结合并可能引发T细胞反应的突变肽。在从肿瘤测序数据中识别疫苗靶点或检查点抑制剂响应生物标志物时使用。
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bio-methylation-based-detection
使用cfMeDIP-seq或MethylDackel的亚硫酸氢盐测序分析cfDNA甲基化模式以检测癌症。识别癌症特异性的甲基化特征并进行起源组织解卷积。当使用甲基化生物标志物进行早期癌症检测或微量残留病监测时使用。
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bio-machine-learning-prediction-explanation
使用SHAP值和LIME解释组学数据上的机器学习预测，以进行特征归因。确定哪些基因或特征驱动分类器的决策。在解释生物标志物分类器或理解模型预测时使用。
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bio-microbiome-diversity-analysis
用于微生物组数据的Alpha和Beta多样性分析。使用phyloseq和vegan计算样本内的丰富度、均匀度以及样本间的差异性。在比较不同样本之间的群落组成或测试微生物组结构的组间差异时使用。
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bio-multi-omics-mofa-integration
Multi-Omics Factor Analysis (MOFA2)用于无监督整合多种数据模态。识别共享和特定视角的变化来源。当整合RNA-seq、蛋白质组学、甲基化或其他组学数据以发现跨模态驱动生物变异的潜在因素时使用。
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bio-rna-structure-secondary-structure-prediction
使用ViennaRNA（RNAfold，RNAalifold，RNAcofold）通过最小自由能折叠和分区函数分析来预测RNA二级结构。从比对中计算碱基对概率、中心结构和共识结构。在预测RNA折叠、评估结构稳定性或比较同源物之间的结构时使用。
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bio-imaging-mass-cytometry-interactive-annotation
用于IMC数据的交互式细胞类型注释。涵盖基于napari的注释、标记引导的标记、训练数据生成和注释验证。在手动注释细胞类型以训练分类器或验证自动表型分析结果时使用。
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bio-immunoinformatics-immunogenicity-scoring
使用结合了MHC结合、加工、表达和序列特征的多因素模型来评分并优先排序新抗原和表位的免疫原性。为疫苗设计排名候选者。在为疫苗开发优先排序表位或识别最具免疫原性的新抗原时使用。
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bio-longitudinal-monitoring
通过使用连续的液体活检样本跟踪随时间变化的ctDNA动态，以监测治疗反应。分析肿瘤比例趋势、突变清除动力学，并定义分子反应标准。适用于在治疗期间监测患者或在临床进展前检测分子复发时使用。
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bio-long-read-sequencing-nanopore-methylation
使用信号级分析从Oxford Nanopore测序数据中调用DNA甲基化。在不进行亚硫酸氢盐转化的情况下直接从纳米孔读数检测5mC或6mA修饰时使用。
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bio-metagenomics-visualization
使用R（phyloseq, microbiome）和Python（matplotlib, seaborn）可视化宏基因组谱型。创建堆叠条形图、热图、PCA图和多样性分析。在从MetaPhlAn、Bracken或其他分类学分析输出创建出版质量的图表时使用。
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bio-microbiome-taxonomy-assignment
使用SILVA、GTDB或UNITE等参考数据库对ASVs进行分类学分类。涵盖了朴素贝叶斯分类器（DADA2、IDTAXA）和精确匹配方法。在DADA2扩增子处理后为ASVs分配分类学时使用。
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bio-phylo-tree-visualization
使用Biopython的Bio.Phylo和matplotlib绘制并导出系统发育树。适用于创建出版质量的树形图、自定义颜色和标签或导出为图像格式时。
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bio-rna-structure-ncrna-search
通过与Rfam数据库进行Infernal协方差模型搜索来查找非编码RNA同源物并分类RNA家族。通过序列和二级结构保守性识别结构化RNA。在针对Rfam查询序列、为新RNA家族构建自定义协方差模型或按家族对非编码转录本进行分类时使用。
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bio-immunoinformatics-epitope-prediction
使用BepiPred、IEDB工具和基于结构的方法预测B细胞和T细胞表位，用于疫苗和抗体设计。识别抗原中的免疫原性区域。在设计疫苗、绘制抗体结合位点或预测免疫肽时使用。
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bio-immunoinformatics-tcr-epitope-binding
使用ERGO-II和深度学习模型预测TCR-表位特异性，用于T细胞受体抗原识别。将TCR与其同源表位匹配或预测TCR靶标。在分析TCR库特异性或识别抗原反应性T细胞时使用。
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bio-fragment-analysis
使用FinaleToolkit或Griffin分析cfDNA片段大小分布和片段组学特征。提取核小体定位模式、片段比率以及用于癌症检测的DELFI风格的片段化谱型。在利用片段模式进行肿瘤检测或起源组织分析时使用。
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bio-machine-learning-atlas-mapping
使用scArches迁移学习与scVI和scANVI模型将单细胞数据映射到参考图谱。在不重新训练合并数据的情况下转移细胞类型标签。当使用预训练的参考模型注释新的单细胞数据集时，请使用此方法。
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bio-metagenomics-metaphlan
基于标记基因的分类谱型分析使用MetaPhlAn 4。通过使用特定于类群的标记提供准确的物种水平相对丰度。当需要准确的分类谱型分析且计算资源有限时，或者与HMP/其他MetaPhlAn研究进行比较时，请使用此方法。
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bio-microbiome-functional-prediction
从16S rRNA标记基因数据中使用PICRUSt2预测宏基因组的功能内容。从ASV表中推断KEGG、MetaCyc和EC的丰度。当需要从16S数据进行功能分析而无需进行鸟枪法宏基因组测序时，请使用此方法。
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bio-restriction-mapping
使用Biopython的Bio.Restriction在DNA序列上创建显示酶切位置的限制性图谱。可视化切割位点，计算位点之间的距离，并生成文本或图形图谱。适用于创建或分析限制性图谱时使用。
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bio-rna-structure-structure-probing
使用ShapeMapper2分析来自SHAPE-MaP和DMS-MaPseq实验的实验RNA结构探测数据。将突变率转换为每个核苷酸的反应性谱型，以限制结构预测。在处理SHAPE-MaP或DMS-MaPseq测序数据以获得实验RNA结构信息时使用。
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