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polars-bio 유전체 구간 분석

Polars DataFrame 위에서 유전체 구간 연산(overlap·nearest·merge 등)과 BED/VCF/BAM 파일 입출력을 빠르게 처리하도록 Claude를 안내하는 스킬입니다.

데이터·분석중급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 9/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • polars-bio 라이브러리를 사용해 유전체 구간 연산 8종(overlap, count_overlaps, nearest, merge, cluster, coverage, complement, subtract)을 올바른 파라미터로 작성해 줍니다.
  • BED, VCF, VCF-Zarr, BAM, CRAM, GFF/GTF, FASTA, FASTQ, SAM, Hi-C pairs 형식의 read_* / scan_* / write_* / sink_* 사용법과 컬럼 스키마를 안내합니다.
  • DataFusion SQL로 유전체 파일을 테이블로 등록해 쿼리하는 방법, BAM/CRAM 기반 per-base depth(pileup) 계산법을 제시합니다.
  • 초보자가 자주 틀리는 부분 — LazyFrame 반환값에 .collect() 누락, DataFrame.pb와 LazyFrame.pb의 차이, 1-based/0-based 좌표계 메타데이터, probe-build 인자 순서, 병렬 파티션 설정 — 을 미리 잡아 줍니다.
  • S3/GCS/Azure URI를 그대로 읽는 클라우드 I/O와 스트리밍(메모리보다 큰 데이터) 처리 패턴도 포함합니다.

이런 분께 추천

  • bioframe/pandas 기반 파이프라인이 느려서 Polars로 옮기고 싶은 생물정보학 연구자·엔지니어
  • 대용량 VCF/BAM을 메모리에 다 올리지 못해 스트리밍 처리가 필요한 분
  • 클라우드 스토리지에 있는 유전체 파일을 다운로드 없이 바로 분석하려는 분
  • Claude Code로 유전체 분석 스크립트를 반복 생성하며 API 실수를 줄이고 싶은 분

활용 예시

  1. "peaks.bed와 genes.gff를 겹쳐서 각 유전자에 걸친 피크 수를 세 줘" → pb.scan_gff + pb.count_overlaps 조합 코드 생성.
  2. "s3에 있는 대형 VCF에서 qual>30인 변이만 chrom/start/ref/alt 컬럼으로 뽑아 줘" → pb.register_vcf + pb.sql 또는 scan_vcf().select() 스트리밍 파이프라인 작성.
  3. "aligned.bam의 매핑 품질 20 이상 리드로 커버리지 깊이를 계산해 줘" → .bai 인덱스 확인 안내와 함께 pb.depth(..., min_mapping_quality=20) 코드 제시.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

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

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

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/polars-bio 폴더를 내 ~/.claude/skills/polars-bio/ 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/polars-bio ~/.claude/skills/

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

  1. 터미널을 열고 홈 디렉터리에 스킬 폴더가 있는지 확인합니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  2. 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 이 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/polars-bio ~/.claude/skills/
  4. references/ 폴더의 md 파일들이 함께 복사됐는지 확인합니다: ls ~/.claude/skills/polars-bio
  5. Python 3.11~3.14 환경에서 라이브러리를 설치합니다: uv pip install "polars-bio==0.31.0" (pandas 연동이 필요하면 "polars-bio[pandas]==0.31.0")
  6. BAM/CRAM을 다룬다면 samtools도 준비하고, 인덱스가 없으면 samtools index aligned.bam을 실행합니다.
  7. Claude Code를 재시작한 뒤 "BED 파일 두 개의 overlap을 polars-bio로 구해줘"처럼 요청하면 스킬이 자동 발동합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT