Skillのレシピ
始める材料と、あなたが作る必要がある決定によってレシピを選択してください。 Skill の手順、プロジェクト内の実際のファイル、および結果は会話でチェックします。
| 研究状況 | はじめに | Skillsとツール | 配達可能で受諾の点検 | ルートと前提条件 |
|---|---|---|---|---|
| ダウンロードしたRNA-seqカウントテーブルが解析の準備が整っているかどうかを決定 | 未加工計算の行列および源のアクセス | カスタム rnaseq-count-qc; Python/R Notebook | 構造報告書、サンプルメトリック、元の識別子および変更されていない入力ハッシュ | ローカルNotebookの例; Python/R対応 |
| サンプルQCの2つの実装を調整する | PythonとR CSV出力 | Notebook; rnaseq-count-qc の要件 | 完全なサンプルIDによって結合し、すべてのメトリックを比較して下さい; GSE60450 の例は 48 値に一致しました | ローカルNotebookの例; Python/R対応 |
| 共有する前に別のロールが結果をチェックする | QCのテーブルおよびexplicitのinvariantsを完了して下さい | RNA-seq QC レビュアー Specialist | 別々の子のトランスクリプトと12/サンプルの合計; 元のファイルアクセスからインライン証拠を区別する | インラインテーブルの例; Specialist と Python の有効化 |
| 新しい質問のための読書リストを用意する | 注目すべき質問とシードDOI/PMID | 文献レビュー; 文献/データ コネクタ | 識別子を取得, 合理と未解決のフルテキストギャップを包含 | PRISMAコレクションの例; 作業文献 Connector |
| 定義された人口のための研究dosierをドラフトする | 人口、徴候および質問の規模 | 徴候のDossier; リサーチソース | 期限付き証拠, 再開されたウェイポイントファイルと未サポートのクレームフラグ | 適応可能な方法; リストされた入力とメソッド固有の依存関係を用意する |
| 説明チャートをレポート図に変える | 検証済みのデータと特定のクレーム | 図スタイル | 単位、サンプル ラベル、キャプションおよびデータ トレーサビリティが付いている再開されたイメージ | 適応可能な方法; リストされた入力とメソッド固有の依存関係を用意する |
| マルチパネルの結果図を作成する | クレームと不変のデータバージョン | 図コンポーザー+図スタイル | パネルの輪郭、組み立てられたイメージおよび検討の発見; Main エージェントから実行 | 適応可能な方法; リストされた入力とメソッド固有の依存関係を用意する |
| 図デッキが原稿をサポートしているかどうかをチェックする | マニュアル、キャプション、フルオーダーデッキ | ペーパー ナレーション | 注文された数値引数と証拠ギャップ; 新しい実験を製作しない | 適応可能な方法; リストされた入力とメソッド固有の依存関係を用意する |
| 不足しているパッケージエラーの原因を見つける | 正確なエラーと選択したランタイム | 環境・パッケージ | インストールされたバージョンの検査、可能な場所の管理されたインストール、再起動されたカーネルのインポートテスト | 適応可能な方法; リストされた入力とメソッド固有の依存関係を用意する |
| 繰り返された仕事のための遠隔環境を準備して下さい | 既存の SSH/Slurm ホストとパッケージの要件 | コンピューティング環境設定 + リモートコンピューティング | 名称の環境とプローブ/実行の証拠; ホストの設定は、ユーザ/admin によって所有されます。 | Direct SSH のリモート・コンピューティングを見る; Slurm は会計を要求します |
| タンパク質構造予測を比較する | 有効なシーケンス/複雑な定義 | AlphaFold2、ボルツ、チャイ1、ESMFold2、またはOpenFold3 | 構造プラス自信と入力対応; 構成重量/GPU 必須 | 適応可能な方法; リストされた入力とメソッド固有の依存関係を用意する |
| 固定残余が付いているバックボーンを再設計して下さい | PDB、チェーンマッピング、設計制約 | ProteinMPNN/LigandMPNN/SolubleMPNN/LigandMPNN | シーケンスツーチェーンマッピングと制約チェック; CPU サポートは方法によって決まります | 小さい ProteinMPNN CLI の例; 他の方法は、独自のセットアップが必要です |
| 単一セルのバッチを統合 | AnnData、バッチラベル、オリジナルのカウント | scvi-tools または scGPT | セル/遺伝子識別子に対してチェックされたモデル出力。 これは一括カウントに直接適用しません | 適応可能な方法; リストされた入力とメソッド固有の依存関係を用意する |
ローカルRNA-seqのレシピを再現
実践例 RNA-seqカウントQCを実行し、検査
- 実際のGSE60450入力とサンプルQCを使用してください。
- rnaseq-count-qc は、 を作成またはインポートします。
- Skillの呼び出し例 でバインドされたリクエストを送信します。
- 生成された 検証レポート を開きます。 想定した 27,179 遺伝子と 12 のサンプル列を、プレビューの行のキャップではなく、観察値と比較します。
- 第二の意見が必要な場合は、委任および確認 を使用し、実際の子供の成績表を調べてください。
レシピをクリアフィニッシュにする
ソース、必須メソッド、出力ファイル、受諾チェックを要求する便利な名前です。 例えば:
既存のGSE60450サンプルQC CSVを使用して、図スタイルでレポート図を作成します。 コンパニオンテーブルでフルサンプルIDを保持し、原材料のカウントユニットをラベル付けし、ソースを保存し、新しい図を保存し、すべてのラベルを検査するためにそれを再開します。 方法を変更する前に、不利用可能な依存性を報告します。
実装参照: マニフェスト.json、SKILL.mdの特長。
背景タスクと結果配信 をフォローして、長時間の作業に対応しました。 納品後、実際の実行と保存した出力を調べます。 環境とパッケージ、環境設定とリモートコンピューティング(SSH)が有効になっていますが、ランタイム、ネットワーク、ホストの要件も適用されます。