Phân tích Interval Hệ Gen với Gtars

Kỹ năng giúp dùng gtars (Python/Rust/CLI) cho đại số tập hợp interval hệ gen, coverage, tokenizer và refget theo quy trình an toàn với phiên bản ghim chính xác.

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

Nó làm được gì

Cung cấp API chính xác của gtars 0.9.x (Python 0.9.2, Rust/CLI 0.9.0), tránh gọi hàm theo phỏng đoán.
Bắt buộc áp dụng hợp đồng tọa độ BED: 0-based half-open, giới hạn u32, so khớp tên contig tuyệt đối, chính sách sắp xếp và strand.
Hướng dẫn kèm ví dụ cho count_overlaps, find_overlaps, intersect_all, jaccard, reduce, setdiff, consensus.
Đặt cổng phê duyệt rõ ràng cho mọi lệnh có tác dụng phụ mạng/đĩa (tokenizer pretrained, refget remote, cache BEDbase).
Kèm 6 CLI kiểm tra cục bộ (bed_validator, execution_plan, coverage_preflight...) để validate đầu vào và lập kế hoạch chạy trước.
Liệt kê các ví dụ lỗi thời đã bị loại bỏ (gtars.RegionSet, TreeTokenizer, uniwig generate...) để bạn không copy code cũ.

Phù hợp với ai

Nhà nghiên cứu tin sinh học và kỹ sư phân tích làm việc với file BED/fragment
Người xử lý pipeline ATAC-seq, ChIP-seq, dữ liệu fragment đơn bào
Nhóm từng gặp sự cố do lẫn assembly, tiền tố chr, hoặc giả định thứ tự sắp xếp
Người xây dataset ML cần chia theo bệnh nhân và chống rò rỉ dữ liệu

Ví dụ sử dụng

"Kiểm tra file peak BED này có hợp lệ với chrom.sizes GRCh38 và đã sắp xếp chưa" → chạy scripts/bed_validator.py rồi tóm tắt các tọa độ lỗi.
"Tính số vùng chồng lấp theo từng region và chỉ số jaccard giữa query và universe" → sinh code Python dùng count_overlaps / jaccard.
"Tôi muốn dùng tokenizer pretrained trên Hugging Face" → kỹ năng yêu cầu phê duyệt mạng, ghim revision, xác thực checksum; nếu không được duyệt thì chuyển sang Tokenizer.from_bed cục bộ.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/gtars/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)

Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
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/gtars từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/gtars/ 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 && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/gtars ~/.claude/skills/

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

Mở terminal.
Clone repo: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
Tạo thư mục skills: mkdir -p ~/.claude/skills
Copy kỹ năng (phải mang theo cả references/ và scripts/): cp -r scientific-agent-skills/skills/gtars ~/.claude/skills/
Kiểm tra bằng ls ~/.claude/skills/gtars — cần thấy SKILL.md, references/, scripts/.
Khởi động lại Claude Code và thử yêu cầu như "phân tích chồng lấp file BED giúp tôi".
Nếu cần chạy gtars thật, tạo môi trường tách biệt: uv venv --python 3.11 .venv-gtars rồi uv pip install --python .venv-gtars/bin/python "gtars==0.9.2".
Các tính năng cần mạng (tokenizer pretrained, refget remote, BEDbase) chỉ chạy sau khi bạn phê duyệt rõ ràng theo hướng dẫn của kỹ năng.

Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT