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bio-rna-quantification-tximport-workflow
将Salmon/kallisto的转录本层面的定量数据导入R中，使用tximport或tximeta进行基因层面的分析（如DESeq2/edgeR）。在将转录本计数导入R以用于DESeq2/edgeR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-sequence-slicing
使用Biopython切片、提取和连接生物序列。在提取子序列、连接序列或通过位置操作序列区域时使用。
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bio-single-cell-preprocessing
使用Seurat（R）和Scanpy（Python）进行单细胞RNA-seq的质量控制、过滤和标准化。用于计算质量控制指标、过滤细胞和基因、标准化计数、识别高变基因以及缩放数据。在单细胞数据的过滤、标准化和特征选择时使用。
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bio-spatial-transcriptomics-spatial-preprocessing
空间转录组数据的质量控制、过滤、标准化和特征选择。计算质量控制指标，过滤点/细胞，标准化计数，并识别高度可变的基因。在过滤和标准化空间转录组数据时使用。
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bio-tcr-bcr-analysis-vdjtools-analysis
使用VDJtools计算免疫组库多样性指标，比较样本，并追踪克隆动态。在分析组库多样性、寻找共享克隆型或比较不同条件下的免疫谱型时使用。
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bio-vcf-statistics
使用bcftools stats和gtcheck生成变异统计信息、样本一致性以及质量指标。在评估变异质量、比较样本或汇总VCF内容时使用。
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bio-workflows-cnv-pipeline
从BAM文件开始的端到端拷贝数变异检测工作流程。涵盖外显子/靶向测序的CNVkit分析，包括可视化和注释。在从测序数据中检测拷贝数改变时使用。
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bio-workflows-chipseq-pipeline
从FASTQ文件到注释峰的端到端ChIP-seq工作流程。涵盖质量控制、比对、使用MACS3进行峰识别以及使用ChIPseeker进行峰注释。在处理从比对到峰注释的ChIP-seq数据时使用。
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bio-fastq-quality
使用Biopython处理FASTQ质量分数。在分析读取质量、按质量过滤、修剪低质量碱基或生成质量报告时使用。
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bio-codon-usage
分析密码子使用情况，计算CAI（密码子适应性指数），并使用Biopython检查同义密码子偏好。在分析编码序列以进行表达优化或进化分析时使用。
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bio-small-rna-seq-smrna-preprocessing
预处理小RNA测序数据，包括适配器修剪和大小选择，优化针对miRNA、piRNA和其他小RNA。在准备用于下游定量或发现分析的小RNA-seq读段时使用。
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bio-pdb-structure-io
使用Biopython的Bio.PDB解析和写入蛋白质结构文件。在读取PDB、mmCIF和MMTF文件，从RCSB PDB下载结构或将结构写入各种格式时使用。
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bio-variant-calling-clinical-interpretation
使用ClinVar、ACMG指南和致病性预测工具进行临床变异解读。为诊断和研究应用优先考虑变异。在解释变异的临床意义时使用。
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bio-gatk-variant-calling
按照最佳实践使用GATK HaplotypeCaller进行变异检测。涵盖种系SNP/插入缺失变异检测、队列GVCF工作流程、联合基因分型和变异质量评分重校准（VQSR）。在使用GATK HaplotypeCaller进行变异检测时使用。
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bio-workflows-clip-pipeline
从FASTQ到结合位点和基序富集的端到端CLIP-seq分析。在使用基于CLIP的方法分析蛋白质-RNA相互作用时使用。
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bio-workflows-longread-sv-pipeline
从长读长测序数据中检测结构变异的端到端工作流程。涵盖使用minimap2进行ONT/PacBio比对以及使用Sniffles或cuteSV进行结构变异识别。在从长读长数据中检测结构变异时使用。
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bio-sequence-properties
使用Biopython计算序列属性，如GC含量、分子量、等电点和GC偏斜。在分析序列组成、计算物理属性或比较序列时使用。
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bio-single-cell-lineage-tracing
从CRISPR条形码追踪或线粒体突变中重建细胞谱系树。在研究克隆动态、细胞命运决定或发育轨迹时使用。
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bio-single-cell-scatac-analysis
使用Signac (R/Seurat) 和 ArchR进行单细胞ATAC-seq分析。处理10X Genomics scATAC数据，执行质量控制、降维、聚类、峰识别以及通过chromVAR进行基序活性评分。适用于单细胞ATAC-seq数据分析时使用。
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bio-systems-biology-model-curation
使用memote进行质量评分，以及使用COBRApy进行手动管理来验证、填补空白和整理全基因组代谢模型。确保模型符合SBML标准并产生具有生物学意义的预测。在改进初步模型或为发表准备模型时使用。
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bio-variant-calling-filtering-best-practices
全面的变异过滤，包括GATK VQSR、硬过滤、bcftools表达式以及SNP和插入缺失的质量指标解读。在使用GATK最佳实践进行变异过滤时采用。
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bio-workflows-atacseq-pipeline
从FASTQ文件到差异可及性和转录因子足迹的端到端ATAC-seq工作流程。涵盖了比对、使用MACS3进行峰识别、质量控制指标，以及可选的TOBIAS足迹分析。当从FASTQ到差异可及性运行端到端ATAC-seq分析时使用。
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bio-workflows-crispr-screen-pipeline
从FASTQ到目标基因的端到端CRISPR筛选分析。协调引导计数、质量控制、使用MAGeCK进行统计分析以及通过多种方法确定目标。当从计数数据到确定目标的过程中分析汇集的CRISPR筛选时使用。
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bio-workflows-merip-pipeline
从FASTQ到m6A峰值和差异甲基化的端到端MeRIP-seq分析。在从免疫沉淀数据中分析表转录组m6A修饰时使用。
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