병원체 변이 유행 감시 (LAPIS)

무엇을 해주나

• SARS-CoV-2, H5N1, 인플루엔자, RSV, mpox, 홍역, 뎅기 등 공개 LAPIS 인스턴스(cov-spectrum, genspectrum, pathoplexus)를 실시간 조회합니다.
• 계통명을 절대 기억에 의존해 쓰지 않습니다. resolve_lineage.py로 이름이 아직 유효한지, 별칭이 무엇으로 풀리는지, 철회·재지정되었는지 확인합니다.
• lineage_prevalence.py로 주별 점유율과 Wilson 신뢰구간, 로그오즈 기울기(기술적 증가세)를 계산합니다.
• mutation_profile.py로 두 계통 간 획득/소실 변이를 비교하고, 뉴클레오타이드 모드로 PCR 프라이머·프로브 일치 여부를 점검합니다.
• reporting_lag.py로 최근 데이터가 아직 채워지지 않은 구간을 판별해, 신뢰할 수 있는 수집일 상한을 알려줍니다.
• 모든 결과에 인스턴스, 데이터 버전, 필터, 기간을 함께 남겨 재현 가능하게 만듭니다.

이런 분께 추천

• 감염병 유전체 감시·계통 분석을 다루는 연구자, 역학·공중보건 데이터 분석자
• 진단 어세이(프라이머/프로브) 설계·검증 담당자
• 논문·보고서에 계통명과 유행률 수치를 넣기 전 검증이 필요한 사람

활용 예시

1. "미국에서 최근 12주간 가장 많은 계통 5개는?" → lineage_prevalence.py --top 5 --where country=USA --weeks 12로 이름을 미리 가정하지 않고 발견.
2. 원고에 쓴 계통명 목록 검증 → resolve_lineage.py XFG.23.1.3 PQ.17 PC.2로 철회(예: PC.2 → LF.7.9)나 오타를 종료 코드로 걸러냄.
3. 어세이 표적 점검 → mutation_profile.py "XFJ*" --versus "XFG*" --nucleotide로 프라이머 영역 변이 발생 여부 확인.

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

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

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