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bio-de-deseq2-basics
使用R/Bioconductor中的DESeq2进行差异表达分析。用于分析RNA-seq计数数据，创建DESeqDataSet对象，运行DESeq工作流程，并提取具有对数倍数变化收缩的结果。在使用DESeq2进行差异表达分析时使用。
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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-ecological-genomics-landscape-genomics
测试基因型-环境关联，并使用LFMM2（LEA）、pcadapt离群点检测、基于OutFLANK Fst的选择扫描和冗余分析来识别局部适应下的位点。在控制群体结构的同时，检测与环境变量相关的适应性遗传变异。当需要在环境梯度上识别适应性位点、检测局部适应的特征或使用gradientForest预测对气候变化的遗传脆弱性时，请使用此方法。
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bio-experimental-design-sample-size
估算差异表达、ChIP-seq、甲基化和蛋白质组学研究所需的样本量。在预算实验、撰写基金提案或确定达到预期效应量统计显著性所需的最小重复次数时使用。
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bio-flow-cytometry-cytometry-qc
全面的质量控制，适用于流式细胞术和CyTOF数据。涵盖流速稳定性、信号漂移、边缘事件、死细胞排除以及批次QC。在评估采集质量或在分析前识别问题样本时使用。
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bio-gene-regulatory-networks-differential-networks
使用DiffCorr比较不同生物条件下的基因调控网络和共表达网络，以识别重新连接的调控关系。检测在不同条件下获得、丢失或反转的基因-基因相关性。适用于比较疾病与对照组、处理条件或发育阶段之间的共表达网络。
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bio-genome-assembly-assembly-polishing
使用短读（Pilon）、长读（Racon）或ONT特有工具（medaka）来打磨基因组组装，以减少错误。这对于提高长读组装准确性至关重要。在使用打磨工具提高组装准确性时使用。
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bio-genome-assembly-metagenome-assembly
使用metaFlye和metaSPAdes从长读段进行宏基因组组装，并采用分箱策略。当从微生物群落中重建基因组、恢复宏基因组组装的基因组（MAGs）或解析复杂样本中的菌株级变异时，请使用此方法。
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bio-hi-c-analysis-compartment-analysis
使用cooltools和特征向量分解从Hi-C数据中检测A/B区室。从接触矩阵中识别活性（A）和非活性（B）染色质区室。在从Hi-C数据中识别A/B区室时使用。
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bio-de-visualization
使用DESeq2/edgeR内置函数可视化差异表达结果。涵盖plotMA、plotDispEsts、plotCounts、plotBCV、样本距离热图和p值直方图。在可视化差异表达结果时使用。
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bio-ecological-genomics-biodiversity-metrics
使用基于iNEXT覆盖的稀疏/外推、渐近多样性估计和β多样性划分（betapart周转与嵌套）的Hill数框架来计算物种丰富度、多样性和周转。在量化来自物种丰度或发生数据的生物多样性、比较不同地点的多样性或构建稀疏曲线时，使用基于覆盖标准化而非大小标准化的稀疏方法进行群落比较。不适用于临床16S微生物组α/β多样性分析（请参见microbiome/diversity-analysis）。
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bio-expression-matrix-sparse-handling
使用稀疏矩阵来高效存储计数数据。当处理单细胞数据或大多数值为零的大批量RNA-seq数据集时，请使用此方法。
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bio-flow-cytometry-compensation-transformation
流式细胞术的溢出补偿和数据转换。涵盖补偿矩阵计算、应用以及双曲线正弦/反正弦变换。在纠正荧光染料之间的光谱重叠或为分析转换数据时使用。
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bio-genome-annotation-annotation-transfer
使用Liftoff进行同物种注释转移，使用MiniProt进行跨物种蛋白质到基因组的比对，以在不同的基因组组装之间转移基因注释。这使得能够利用现有的参考注释快速地为新的组装进行注释。当为具有现有参考注释的物种的新组装进行注释时，或者在相关物种间映射注释时使用。
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bio-genome-annotation-repeat-annotation
使用RepeatModeler进行从头重复序列库构建，并使用RepeatMasker进行全基因组重复序列注释，以识别和分类重复元素和转座元件。通过TEtranscripts从RNA-seq数据中量化转座元件的表达。在基因预测前屏蔽重复序列或分析转座元件活性时使用。
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bio-bedgraph-handling
创建、操作和转换bedGraph文件以用于基因组浏览器可视化。涵盖bedGraph格式、与bigWig之间的转换、归一化以及信号处理。在处理来自ChIP-seq、ATAC-seq或RNA-seq的覆盖度和信号轨迹时使用。
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bio-hi-c-analysis-hic-differential
比较不同条件下的Hi-C接触矩阵以识别差异染色质相互作用。计算log2倍数变化、统计显著性，并可视化差异接触图。在比较不同条件下的Hi-C接触时使用。
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bio-de-edger-basics
使用R/Bioconductor中的edgeR进行差异表达分析。用于通过准似然F检验框架分析RNA-seq计数数据，创建DGEList对象，进行归一化、离散度估计和统计测试。在使用edgeR执行DE分析时使用。
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bio-ecological-genomics-edna-metabarcoding
使用OBITools3、DADA2以及与BOLD、MIDORI2或MitoFish数据库进行的分类学分配，处理从原始扩增子读数到物种出现表的环境DNA宏条形码数据。支持COI、12S、rbcL和ITS条形码区域，并通过去除引物、去噪、嵌合体检测及利用decontam进行污染过滤来处理这些数据。包括占用模型（occumb）以校正检测概率。适用于对水、土壤或混合样品中的eDNA进行生物多样性监测分析。…
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bio-flow-cytometry-differential-analysis
用于细胞计数数据的差异丰度和状态分析。使用统计方法比较不同条件下的细胞群体。当测试组间细胞频率或标记表达显著变化时使用。
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bio-flow-cytometry-doublet-detection
检测并去除流式细胞术和质谱细胞术数据中的双联体。涵盖FSC/SSC门控和计算双联体检测方法。在聚类或定量分析前过滤掉细胞团时使用。
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bio-genome-assembly-assembly-qc
使用QUAST评估基因组组装的连续性指标，并使用BUSCO评估完整性。这对于评估组装的成功与否以及比较不同的组装器至关重要。在评估组装完整性和质量时使用。
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bio-genome-assembly-hifi-assembly
使用支持分阶段的hifiasm从PacBio HiFi读数中组装高质量基因组。当从HiFi数据构建参考质量的二倍体组装时使用，尤其是利用三重或Hi-C分阶段技术以完全解析单倍型时。
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bio-hi-c-analysis-contact-pairs
使用pairtools处理Hi-C读段对。解析比对结果，过滤重复序列，分类配对，并从Hi-C测序数据中生成接触统计信息。在处理原始Hi-C读段对时使用。
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bio-genome-intervals-proximity-operations
查找最近的特征，窗口内搜索，并通过closest、window、flank和slop操作来扩展区间。在执行TSS邻近性分析、将增强子分配给基因、定义启动子区域或寻找附近的基因组特征时使用。
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