벌크 RNA-seq 분석 오케스트레이터

무엇을 해주나

벌크 RNA-seq 분석의 전 과정을 순서대로 연결해 주는 "지휘자" 스킬입니다.

• QC & 트리밍: FastQC/MultiQC로 품질 확인, fastp 또는 Trim Galore로 어댑터·저품질 구간 제거
• 정렬/정량화: nf-core/rnaseq(Nextflow) 경로와 STAR·Salmon·featureCounts 단독 실행 경로 중 상황에 맞게 선택
• 카운트 매트릭스 생성: scripts/build_counts_matrix.py가 Salmon/STAR/featureCounts 출력을 PyDESeq2가 바로 먹을 수 있는 정수형 counts.csv + metadata_template.csv로 변환
• 하위 연계: 차등발현은 pydeseq2, 경로/GSEA는 pathway-enrichment, 그림은 scientific-visualization 스킬로 인계
• 설계·품질 게이트: 반복수, 배치 교란, strandedness, PCA/샘플 거리 확인 등 결과 신뢰도를 결정하는 지점을 강제

실험 설계 규칙, nf-core 파라미터, 수동 파이프라인 레시피, 카운트 인계 주의점은 4개의 별도 reference 문서로 정리되어 있습니다.

이런 분께 추천

• FASTQ 파일을 받아 놓고 어디서부터 시작해야 할지 막막한 대학원생·연구원
• DESeq2/PyDESeq2용 카운트 매트릭스를 오류 없이 만들고 싶은 분
• nf-core/rnaseq를 재현 가능한 방식(버전 고정, 컨테이너)으로 돌리고 싶은 분
• 리뷰어 지적에 견디는 "방어 가능한" 분석 절차와 methods 기록이 필요한 분

※ 단일세포 데이터는 이 스킬이 아니라 scanpy 스킬을 쓰세요.

활용 예시

1. "내 RNA-seq 12개 샘플을 FASTQ부터 DESeq2까지 돌려줘" → 샘플시트 검증 → nf-core/rnaseq 스모크 테스트 → 실제 실행 → salmon.merged.gene_counts_length_scaled.tsv로 DE 진행
2. "Salmon quant 폴더가 있는데 PyDESeq2용 카운트 매트릭스를 만들어줘" → build_counts_matrix.py --from salmon으로 length_scaled_tpm 집계 후 정수 변환
3. "실험 설계가 괜찮은지 봐줘. 처리군은 3월, 대조군은 5월에 시퀀싱했어" → 배치-조건 교란 진단 및 ~batch + condition 설계 또는 재실험 권고

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/bulk-rnaseq 폴더를 내 ~/.claude/skills/bulk-rnaseq/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.