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

polars-bio – Phân tích khoảng gen

Kỹ năng hướng dẫn Claude dùng polars-bio để làm phép toán khoảng gen và đọc/ghi BED/VCF/BAM cực nhanh trên Polars.

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

Kỹ năng này làm gì

Đây là tài liệu tham chiếu giúp Claude viết đúng code với thư viện polars-bio (Polars + Arrow + DataFusion).

  • 8 phép toán khoảng: overlap, count_overlaps, nearest, merge, cluster, coverage, complement, subtract
  • Đọc/ghi định dạng tin sinh: BED, VCF (kể cả Zarr), BAM, CRAM, SAM, GFF/GTF, FASTA, FASTQ, Hi-C pairs qua read_* / scan_* / write_* / sink_*
  • Truy vấn SQL: đăng ký file thành bảng rồi query bằng DataFusion SQL
  • Pileup/depth: tính độ sâu đọc theo từng base từ BAM/CRAM, có nhận biết CIGAR
  • Streaming & cloud: xử lý dữ liệu lớn hơn RAM, đọc trực tiếp từ s3://, gs://, az://

Tài liệu còn liệt kê các bẫy phổ biến: hệ tọa độ 1-based/0-based, accessor .pb chỉ có trên LazyFrame, thứ tự probe-build ảnh hưởng hiệu năng, giới hạn INT32 của tọa độ.

Phù hợp với ai

  • Nhà phân tích hệ gen đang bị chậm khi dùng bioframe hoặc pybedtools
  • Nghiên cứu viên phải xử lý VCF/BAM lớn trên máy có RAM hạn chế
  • Kỹ sư dữ liệu muốn ghép phép toán khoảng gen vào pipeline Polars
  • Nhóm lưu dữ liệu giải trình tự trên cloud và muốn truy vấn không cần tải về

Ví dụ sử dụng

  1. Chú giải peak – gene: "Tìm gene gần nhất cho từng peak ATAC-seq" → kết hợp pb.read_bed, pb.read_gff, pb.nearest.
  2. Báo cáo coverage: "Tính độ sâu trung bình của aligned.bam trên các vùng panel" → pb.depth(min_mapping_quality=20) rồi join theo khoảng.
  3. Lọc biến thể trên cloud: "Lấy biến thể QUAL>30 từ s3://bucket/cohort.vcf.gz" → pb.register_vcf + pb.sql + collect ở chế độ streaming.

· · · 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/polars-bio từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/polars-bio/ 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 && cp -r /tmp/sas/skills/polars-bio ~/.claude/skills/

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

  1. Mở terminal và tạo thư mục kỹ năng nếu chưa có: mkdir -p ~/.claude/skills
  2. Clone kho mã về thư mục tạm: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/sas
  3. Chép riêng kỹ năng này: cp -r /tmp/sas/skills/polars-bio ~/.claude/skills/
  4. Cài thư viện trong môi trường Python 3.11–3.14: uv pip install "polars-bio==0.31.0" (cần pandas thì dùng "polars-bio[pandas]==0.31.0")
  5. Nếu làm việc với BAM, tạo index: samtools index aligned.bam
  6. Dùng cloud thì đặt biến môi trường tương ứng (AWS_ACCESS_KEY_ID, GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, ...)
  7. Khởi động lại Claude Code và thử: "Dùng polars-bio tính overlap giữa hai file BED giúp tôi".
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT