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bio-read-qc-contamination-screening
使用FastQ Screen检测样本污染和跨物种读取。通过与多个参考基因组进行比对，识别细菌、病毒、接头或样本交换污染。当怀疑存在交叉污染或处理易于微生物污染的样本时使用。
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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-read-qc-quality-filtering
使用Trimmomatic和fastp根据质量分数、长度和N含量过滤reads。应用滑动窗口修剪，从reads末端移除低质量碱基，并丢弃低于阈值的reads。当reads有质量较差的尾部或需要达到下游分析所需的最低质量时使用。
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bio-read-qc-umi-processing
使用umi_tools提取、处理并通过唯一分子标识符（UMIs）去重读段。当文库制备包括UMIs且需要精确的分子计数时使用，例如在单细胞RNA测序、低输入RNA测序或目标测序中区分PCR重复与生物学重复。
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bio-ribo-seq-ribosome-stalling
从密码子分辨率的Ribo-seq数据中检测核糖体暂停和停滞位点。在研究翻译调控、识别暂停位点或分析特定密码子的翻译动态时使用。
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bio-ribo-seq-ribosome-periodicity
通过检查3核苷酸周期性和计算P位点偏移来验证Ribo-seq数据质量。在评估文库质量或确定下游分析的读取偏移时使用。
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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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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-read-qc-fastp-workflow
使用fastp进行一体化读取预处理，包括接头修剪、质量过滤、去重、碱基校正和HTML报告生成。当预处理Illumina数据并希望使用单一快速工具代替单独的Cutadapt、Trimmomatic和FastQC步骤时，请使用此方法。
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bio-rnaseq-qc
RNA-seq特定的质量控制，包括rRNA污染检测、链特异性验证、基因体覆盖度以及转录本完整性指标。在进行差异表达分析之前验证RNA-seq文库时使用。
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bio-ribo-seq-riboseq-preprocessing
预处理核糖体分析数据，包括适配器修剪、大小选择、rRNA去除和比对。在准备用于翻译下游分析的Ribo-seq读段时使用。
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bio-ribo-seq-orf-detection
使用RiboCode和ORFquant检测并量化来自Ribo-seq数据的翻译开放阅读框（包括uORFs和新的ORFs）。当识别注释编码序列之外的翻译区域或量化ORF级别的翻译时使用。
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bio-rna-quantification-count-matrix-qc
在差异表达之前对RNA-seq计数矩阵进行质量控制和探索。检查离群值、批次效应和样本关系。在DE分析前评估计数矩阵质量时使用。
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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-read-qc-adapter-trimming
使用Cutadapt和Trimmomatic从FASTQ文件中去除测序接头。支持单端和双端读取，Illumina TruSeq、Nextera及自定义接头序列。当FastQC显示存在接头污染或在短读比对之前使用。
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bio-reporting-automated-qc-reports
通过使用MultiQC汇总来自FastQC、比对和其他工具的指标来生成标准化的质量控制报告。在跨样本总结质量控制指标、创建可共享的质量报告或构建自动化质量控制流程时使用。
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bio-restriction-sites
使用Biopython的Bio.Restriction在DNA序列中查找限制性内切酶切割位点。可以使用单一酶、一批酶或商用酶集合进行搜索。返回线性或环状DNA的切割位置。适用于在序列中查找限制性内切酶切割位点时使用。
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bio-ribo-seq-translation-efficiency
计算翻译效率（TE）为核糖体占有率与mRNA丰度的比率。用于比较不同条件下的翻译调控或识别独立于转录而翻译发生变化的基因。
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bio-rna-quantification-featurecounts-counting
使用Subread featureCounts从对齐的BAM文件中计算每个基因的reads数。在处理来自STAR/HISAT2的BAM文件以生成用于DESeq2/edgeR的基因水平计数时使用。
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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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