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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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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-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-hi-c-analysis-hic-data-io
使用cooler格式加载、转换和操作Hi-C接触矩阵。读取.cool/.mcool文件，从.hic格式转换，访问矩阵数据，并导出为不同格式。在加载或转换Hi-C接触矩阵时使用。
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bio-hi-c-analysis-matrix-operations
使用cooler和cooltools平衡、标准化和转换Hi-C接触矩阵。应用迭代校正（ICE），计算期望值，并生成观察/期望矩阵。在标准化或转换Hi-C矩阵时使用。
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bio-long-read-sequencing-clair3-variants
基于深度学习使用Clair3从长读段中进行SNP和小片段插入缺失的变异检测。当从ONT或PacBio比对中调用种系变异时使用，特别是在临床或研究应用需要高精度的情况下。
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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-hi-c-analysis-tad-detection
从Hi-C数据中使用绝缘分数、HiCExplorer和其他方法调用拓扑关联域（TADs）。识别域边界和层次域结构。在从Hi-C绝缘分数调用TADs时使用。
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bio-tumor-fraction-estimation
通过ichorCNA从浅层全基因组测序估计循环肿瘤DNA的比例。通过HMM分割检测拷贝数变异，并计算ctDNA的百分比。需要0.1-1x的sWGS覆盖率。在通过液体活检量化肿瘤负荷或监测治疗反应时使用。
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bio-longread-alignment
使用minimap2对Oxford Nanopore和PacBio数据的长读段进行比对。支持针对不同读段类型和应用的各种预设。在将ONT或PacBio读段比对到参考基因组以进行变异检测、结构变异检测或覆盖度分析时使用。
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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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bio-hi-c-analysis-loop-calling
使用cooltools、chromosight和类似HiCCUPS的方法从Hi-C数据中检测染色质环和点相互作用。识别CTCF介导的环和增强子-启动子接触。在从Hi-C数据检测染色质环时使用。
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bio-long-read-sequencing-isoseq-analysis
分析PacBio Iso-Seq数据以发现全长异构体并进行定量。在表征转录多样性或识别新的剪接变体时使用。
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bio-longread-qc
使用NanoPlot、NanoStat和chopper对长读长测序数据进行质量控制。生成QC报告，按长度和质量筛选读段，并可视化读段特征。在评估ONT或PacBio运行质量或在组装或比对前筛选读段时使用。
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