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bio-comparative-genomics-ancestral-reconstruction
使用PAML和IQ-TREE边际似然方法在系统发育节点上重建祖先序列。推断古代蛋白质序列并通过序列历史追踪进化轨迹。在推断用于蛋白质复活的祖先状态或追踪进化历史时使用。
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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-data-visualization-genome-tracks
使用pyGenomeTracks、Gviz和IGV创建基因组浏览器风格的可视化，显示多个数据轨道（覆盖度、峰值、基因）。当需要在特定基因座上以多条对齐轨道的形式可视化基因组数据时，请使用此方法。
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bio-epidemiological-genomics-transmission-inference
使用TransPhylo和疫情重建算法推断病原体传播网络，并识别可能的传播对。从基因组和流行病学数据中估计谁感染了谁。在调查疫情传播链或识别超级传播者时使用。
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bio-gene-regulatory-networks-scenic-regulons
使用pySCENIC从单细胞RNA-seq数据中推断基因调控网络并识别转录因子调节子。通过GRNBoost2发现共表达模块，通过顺式调控基序富集进行修剪，并使用AUCell为每个细胞的调节子活性打分。当识别转录因子调节子、在单个细胞中评分TF活性或寻找细胞身份的主要调节因子时使用。
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bio-genome-intervals-bigwig-tracks
创建和读取bigWig浏览器轨迹以可视化连续的基因组数据。使用UCSC工具和pyBigWig将bedGraph转换为bigWig，提取信号值，并生成覆盖轨迹。在为基因组浏览器准备覆盖轨迹或在特定区域提取信号时使用。
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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-data-visualization-circos-plots
使用Circos和pyCircos创建环形基因组图。显示多轨道数据，包括染色体图、基因、变异、拷贝数变异（CNVs）以及交互弧线。在创建环形基因组图时使用。
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bio-data-visualization-upset-plots
使用UpSetR或upsetplot创建UpSet图，以替代维恩图来可视化集合交集。当比较超过3个集合的重叠基因集、峰值集或样本组时使用。
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bio-epidemiological-genomics-variant-surveillance
使用Nextclade和pangolin分配病原体谱系并追踪变种，以进行病毒监测。监控变种的流行率并识别新出现的关注变种。在对病毒序列进行分类、追踪谱系动态或监测关注变种时使用。
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bio-genome-annotation-prokaryotic-annotation
使用Bakta对细菌和古菌基因组进行综合的结构和功能注释，或使用Prokka进行轻量级注释。生成与NCBI兼容的位点标签的GFF3、GenBank和FASTA输出文件。在注释新组装的原核生物基因组或准备向NCBI提交的注释时使用。
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bio-hi-c-analysis-hic-visualization
使用matplotlib、cooltools和HiCExplorer可视化Hi-C接触矩阵、TADs、环以及基因组特征。创建三角图、虚拟4C和多轨道图。在可视化接触矩阵或基因组特征时使用。
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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-data-visualization-color-palettes
选择并应用对色盲友好的调色板用于科学图表，使用viridis、RColorBrewer和自定义颜色方案。在为图表选择色盲友好型调色板时使用。
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bio-epidemiological-genomics-phylodynamics
构建时间尺度的系统发育树，并使用TreeTime和BEAST2推断爆发分析中的进化动态。估算分化时间、分子钟速率和祖先状态。在确定爆发起源时间、估计传播率或构建时间校准的树时使用。
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bio-flow-cytometry-clustering-phenotyping
无监督聚类和细胞类型鉴定，适用于流式/质谱细胞术。涵盖FlowSOM、Phenograph和CATALYST工作流程。在没有预定义门的情况下，用于发现高维细胞术数据中的细胞群体。
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bio-genome-engineering-off-target-prediction
使用Cas-OFFinder和CFD评分算法预测CRISPR脱靶位点。识别全基因组范围内的潜在非预期切割位点，并评估导向RNA的特异性。在评估导向RNA特异性或选择具有最小脱靶风险的导向RNA时使用。
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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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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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