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pacsomatic 실행 도우미

BAM 기반 종양-정상 매칭 분석 파이프라인(nf-core/pacsomatic)의 입력 검증부터 스케줄러 제출까지를 자동화하는 스킬.

자동화·워크플로고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 7/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

nf-core/pacsomatic 파이프라인을 안전하게 돌리기 위한 운영용 도구입니다. 핵심은 scripts/run_pacsomatic.py 단일 진입점으로, 다음 작업을 순서대로 처리합니다.

  • 필수 식별자(환자 ID, 종양/정상 샘플 ID)와 BAM/PBI/FASTA 경로 존재 여부 검증
  • patient,sample,status,bam,pbi 형식의 pacsomatic 호환 샘플시트 생성
  • 재현 가능한 재실행을 위한 params YAML + 런치 스크립트 생성
  • 로컬 실행 또는 LSF/Slurm/PBS/SGE 스케줄러 제출, 잡 ID 반환
  • 실행 실패 시 최초 실패 지점과 다음 확인 대상(.nextflow.log, pipeline_info, 태스크 로그) 안내

검증만 원할 때는 --dry-run이 기본값이라 실수로 대형 잡을 던지는 사고를 줄여줍니다.

이런 분께 추천

  • 종양-정상 매칭 체세포 변이 분석을 반복 수행하는 유전체 분석 담당자
  • HPC 클러스터에서 Nextflow 파이프라인을 제출·관리하는 코어 퍼실리티 운영자
  • 수작업 nextflow run 명령 대신 재현 가능한 실행 산출물을 남기고 싶은 연구자

활용 예시

  1. 사전 점검: "이 종양/정상 BAM 쌍으로 dry run 먼저 돌리고 빠진 게 뭔지 알려줘" → 경로·참조 모드(--fasta 또는 --genome) 검증 후 샘플시트와 런치 스크립트만 생성.
  2. Slurm 제출: "queue는 compute, CPU 16, 메모리 64GB, 48시간으로 Slurm에 제출해줘" → 실행 스크립트 생성 후 제출, 잡 ID 회신.
  3. 장애 분류: "pacsomatic 제출이 실패했는데 왜지?" → 첫 실패 지점 요약과 .nextflow.log 등 다음 확인 위치 제시.

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

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

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/pacsomatic ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 엽니다. Python 3와 git, 그리고 Nextflow(및 Singularity/Docker)가 설치되어 있는지 확인합니다.
  2. 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 이 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/pacsomatic ~/.claude/skills/
  5. Claude Code를 재시작한 뒤 /skills(또는 스킬 목록)에서 pacsomatic이 보이는지 확인합니다.
  6. 처음에는 반드시 --dry-run으로 시작하세요. 예: "이 BAM 쌍으로 pacsomatic dry run 해줘"라고 요청하면 검증 결과와 생성된 산출물 경로를 알려줍니다.
  7. 필요하면 config.yaml에서 기본 프로필·executor·리소스 값을 사용하는 클러스터 환경에 맞게 수정합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT