Claude Skill MartKhám phá skillSkill là gì?
 
← Về danh sách

Genomic Intelligence — Dự đoán từ chuỗi DNA

Chỉ cần tên gene, toạ độ vùng hoặc chuỗi FASTA là dự đoán được promoter, vị trí splice, enhancer, trạng thái chromatin, mức biểu hiện và chú giải gene bằng mô hình DNA đặt trên cloud.

Dữ liệu · Phân tíchTrung cấp★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Làm được gì

Skill này biến Claude thành client gọn nhẹ cho các mô hình ngôn ngữ DNA dạng transformer của Genomic Intelligence (GI), chạy trên GPU được quản lý. Bạn không cần tải trọng số mô hình, không cần GPU hay stack Python nặng nề.

Sáu tác vụ được hỗ trợ:

  • promoter — tìm vùng promoter trong một đoạn genome
  • splice — dự đoán vị trí donor/acceptor (BigBird ngữ cảnh dài)
  • enhancer — điểm hoạt tính enhancer phát triển & housekeeping (DeepSTARR)
  • chromatin — trạng thái chromatin trên hàng trăm track (DeepSEA)
  • expression — log(TPM+1) từ cửa sổ 9.198 bp căn giữa TSS + mô tả loại tế bào
  • annotation — chú giải transcript de-novo, chạy bất đồng bộ

Ngoài ra còn workflow tổng hợp: tìm gene trong vùng rồi dự đoán biểu hiện cho từng gene. Có hai đường gọi: MCP server đặt sẵn (mcp.genomicintelligence.ai/mcp, dùng được không cần key) và REST /v1 (bắt buộc có GI_API_KEY).

Phù hợp với ai

  • Nhà nghiên cứu genomics điều hoà, muốn xem nhanh kết quả dự đoán từ chuỗi
  • Học viên cao học, dev công nghệ sinh học muốn thử DeepSEA/DeepSTARR mà không phải cấu hình GPU
  • Lập trình viên muốn gắn công cụ phân tích genome vào agent hỗ trợ MCP

Chỉ dùng cho nghiên cứu & phát triển, không dùng cho quyết định chẩn đoán lâm sàng. Không dành cho alignment cục bộ, variant calling hay xử lý file.

Ví dụ sử dụng

  1. Thử nhanh không cần key — "Chạy dự đoán promoter với chuỗi demo của GI" → load_demo_sequence(name="promoter_tp53") rồi predict_promoter.
  2. Dự đoán biểu hiện gene — "Dự đoán mức biểu hiện của HBB trong tế bào K562" → fetch_gene_for_expression(gene="HBB") tạo cửa sổ 9.198 bp, sau đó predict_expression(description="K562 cells").
  3. Quét vùng rồi dự đoán — "Vùng chr11:5,225,000-5,235,000 có gene nào và biểu hiện ra sao?" → fetch_region → find_genes_and_predict_expression.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/genomic-intelligence từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/genomic-intelligence/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

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

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal.
  2. Clone repo: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. Copy skill vào thư mục skill của Claude: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/genomic-intelligence ~/.claude/skills/
  4. (Tuỳ chọn) Nếu dùng REST, xin key qua contact@genomicintelligence.ai rồi thêm export GI_API_KEY="gi_key_cua_ban" vào ~/.zshrc hoặc ~/.bashrc. Bản demo MCP dùng được mà không cần key.
  5. Với đường REST, cài Python 3.10+ và pip install requests.
  6. Khởi động lại Claude Code và thử: "Dự đoán promoter cho chuỗi demo TP53".
  7. Tuyệt đối không hard-code key vào mã nguồn hay commit lên Git.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT