Gtars 유전체 인터벌 분석

무엇을 해주나

• gtars 0.9.x(Python 0.9.2, Rust/CLI 0.9.0)의 정확한 API 표면을 알려줘 추측성 함수 호출을 막는다.
• BED 좌표 규약(0-based half-open, u32 상한, 컨티그 이름 정확 비교, 정렬·스트랜드 정책)을 작업 전에 강제한다.
• 겹침 카운트, find_overlaps, intersect_all, jaccard, reduce, setdiff, consensus 등 집합 연산 사용법을 코드 예시로 제시한다.
• 토크나이저·refget·BEDbase 캐시처럼 네트워크/디스크 부작용이 있는 호출은 명시적 승인 게이트를 거치게 한다.
• 동봉된 6개 로컬 검사 CLI(bed_validator, execution_plan, coverage_preflight 등)로 입력 검증과 실행 계획을 먼저 만든다.
• 1.1에서 제거된 구식 예시(gtars.RegionSet, TreeTokenizer, uniwig generate 등)를 명시해 오래된 코드 복붙을 차단한다.

이런 분께 추천

• BED/fragment 파일을 다루는 생명정보학 연구자·분석 엔지니어
• ATAC-seq, ChIP-seq, 단일세포 fragment 데이터 파이프라인 담당자
• 유전체 좌표 실수(assembly 혼용, chr 접두사, 정렬 가정)로 데이터를 망친 경험이 있는 팀
• 환자 단위 분할·누수 방지가 중요한 ML 데이터셋 구축자

활용 예시

1. "이 peak BED이 GRCh38 chrom.sizes 기준으로 유효한지 검사하고 정렬 여부까지 확인해줘" → scripts/bed_validator.py로 사전 검증 후 문제 좌표 요약.
2. "query 영역이 universe와 얼마나 겹치는지 region별 카운트와 jaccard를 계산해줘" → RegionSet.count_overlaps / jaccard 기반 파이썬 코드 생성.
3. "Hugging Face 사전학습 토크나이저를 쓰고 싶다" → 네트워크 승인·리비전 고정·체크섬 검증 절차를 먼저 제시하고, 승인 없으면 Tokenizer.from_bed 로컬 경로로 대체 안내.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/gtars/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

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