클로드스킬마트스킬 둘러보기스킬이 뭐예요?
 
← 목록으로

scikit-bio 생물학 데이터 분석

서열 분석부터 계통수, 다양성 지표, PCoA/PERMANOVA까지 scikit-bio 기반 생물정보학 분석을 Claude가 직접 수행하도록 돕는 스킬.

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

무엇을 해주나

Python 라이브러리 scikit-bio(0.7+) 를 사용하는 생물정보학 작업 전반을 Claude가 올바른 최신 API로 처리하도록 안내합니다.

  • DNA/RNA/단백질 서열 조작: 역상보, 전사, 번역, 모티프 정규식 검색
  • 정렬: pair_align, pair_align_nucl/prot(BLASTN/BLASTP 유사), CIGAR 경로, TabularMSA
  • 계통수: NJ, UPGMA, GME/BME, NNI 개선, Robinson-Foulds 비교, Newick 입출력
  • 다양성: Shannon·Chao1·Faith's PD 등 알파, Bray-Curtis·가중/비가중 UniFrac 등 베타
  • 서열 순서 축소 및 통계: PCoA·CCA·RDA, PERMANOVA·ANOSIM·PERMDISP·Mantel, ANCOM/dirmult 차등 풍부도
  • 파일 I/O: FASTA/FASTQ/GenBank/Newick/BIOM 등 19종 이상 포맷, 대용량은 제너레이터 처리
  • 단백질 언어모델 임베딩을 거리행렬·서열 순서 축소로 연결

제거·변경된 API(local_pairwise_align_ssw, otu_ids → taxa, tip_tip_distances → cophenet 등)를 명시해 오래된 코드 생성을 줄여 줍니다.

이런 분께 추천

  • 마이크로바이옴/QIIME 2 워크플로를 다루는 연구자·대학원생
  • 계통유전학, 군집 생태학, 오믹스 데이터 통계 분석이 필요한 분
  • 단백질 임베딩을 기존 생물정보학 파이프라인과 연결하려는 ML 엔지니어

활용 예시

  1. "table.biom과 tree.nwk로 비가중 UniFrac 거리 계산하고 PCoA 그린 뒤 bodysite 기준 PERMANOVA 돌려줘"
  2. "input.fastq를 읽어 품질 필터링하고 ORF를 번역해 output.fasta로 저장하는 스크립트 작성해줘"
  3. "두 FASTA 서열을 BLASTN 유사 설정으로 지역 정렬하고 CIGAR와 정렬 점수를 출력해줘"

· · · 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/scikit-bio 폴더를 내 ~/.claude/skills/scikit-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 /tmp/sas && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/sas/skills/scikit-bio ~/.claude/skills/

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

  1. 터미널을 열고 Python 3.10 이상이 설치돼 있는지 확인합니다: python3 --version
  2. scikit-bio를 설치합니다: uv pip install scikit-bio (또는 conda install -c conda-forge scikit-bio). NumPy 2.0 이상이 필요합니다.
  3. 선택 사항: 시각화와 테이블 연동을 위해 uv pip install matplotlib seaborn biom-format 설치.
  4. 스킬 저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  5. 스킬 폴더를 복사합니다: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/scikit-bio ~/.claude/skills/
  6. Claude Code를 다시 시작한 뒤 "scikit-bio로 베타 다양성 계산해줘"처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT