MCP HubMCP Hub
SKILL·0EB0BE

pacsomatic

K-Dense-AI
Обновлено 3 days ago
8 просмотров
48,722
4,378
48,722
Посмотреть на GitHub
Метаautomation

О программе

Навык pacsomatic подготавливает и запускает рабочие процессы nf-core/pacsomatic для анализа опухоль-норма с использованием PacBio HiFi геномики из невыровненных BAM-файлов. Он управляет созданием таблицы образцов, запуском Nextflow с зафиксированными версиями, локальными проверками и отправкой задач в распространённые планировщики HPC, такие как LSF и Slurm. Используйте его исключительно для подготовки и выполнения запуска pacsomatic, а не для общего анализа коротких чтений.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add K-Dense-AI/claude-scientific-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills.git ~/.claude/skills/pacsomatic

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

pacsomatic

When to use

Use scripts/run_pacsomatic.py to prepare one matched PacBio HiFi tumor/normal pair, generate a samplesheet and reproducible launch artifacts, and launch locally or submit the Nextflow driver to a scheduler. The pipeline realigns input BAMs; this helper targets unaligned HiFi BAMs and optional PacBio .pbi indexes. Do not substitute short reads or treat a BAM filename as evidence of platform, matched identity, or methylation information.

The reviewed upstream dev commit is 24c84cb371b0339c1d65a4de9451671945e19772. GitHub had no releases or tags on 2026-10-01, despite the internal manifest saying 1.0.0. The helper pins that commit by default for nf-core/pacsomatic; it does not invent a release tag. This is a source-reviewed development workflow, not a clinically validated assay. See references/pacsomatic_guide.md for sources and scientific checks.

Workflow

  1. Obtain distinct tumor and normal BAM paths, patient ID, distinct sample IDs, output directory, and exactly one reference mode: --fasta or --genome. IDs and BAM/PBI/FASTA paths must have no whitespace. Local inputs must be nonempty regular files. Remote BAM/PBI/FASTA URIs are passed through without downloading or authenticating; use managed filesystem/cloud credentials, never embed secrets or signed URLs in generated files.
  2. Confirm PacBio HiFi read groups and sample identity from acquisition metadata; confirm that MM/ML modification tags needed for methylation have been retained. Verify reference sequence/contig compatibility for every annotation resource.
  3. Generate artifacts with --dry-run. This performs helper checks and writes files, but does not invoke the pipeline, validate BAM contents, check remote availability, resolve every pipeline parameter, or verify biological suitability. Missing runtime tools are warnings here. --dry-run cannot be combined with --run/--submit, cloning, or environment creation.
  4. Review samplesheet, generated params YAML, script, pipeline revision, profiles, and branch-specific resources/skips. Existing artifacts require explicit --overwrite; input files can never be artifact targets. config.yaml is an operator reference, not an automatically loaded configuration file.
  5. For execution, select the actual runtime with --use-current-path or an existing --conda-env. Load cluster modules before invoking the helper; --module-load only repeats those commands in the generated script. No Conda YAML is bundled; creating an environment needs --conda-env-file explicitly.
  6. Use --run only for requested execution. For HPC, distinguish the outer launcher scheduler (--executor) from Nextflow's per-task process.executor, configured by a site profile or --nextflow-config. Driver CPU/memory requests do not constrain task resources. Read references/config-and-output.md.
  7. Report artifact paths, revision, checks/warnings, run type, submission ID if present, and a concrete next QC or failure-triage step. Scheduler acceptance is not pipeline completion. Keep the output directory and work/cache state stable for --resume; scripts run with the output directory as their cwd.

Examples

Run these from the repository root. Paths and site settings are illustrative; local tests use synthetic placeholders only, not human genomic data.

python skills/pacsomatic/scripts/run_pacsomatic.py \
  --tumor-bam /data/P001_T.bam --normal-bam /data/P001_N.bam \
  --patient-id P001 --tumor-sample-id P001_T --normal-sample-id P001_N \
  --outdir /results/P001 --fasta /refs/GRCh38.fa \
  --profile apptainer --use-current-path --dry-run

After reviewing artifacts, a Slurm launch can use the same inputs plus the following options (replace --dry-run with --run):

--executor slurm --queue compute --project my_account
--cpus 2 --memory-gb 8 --walltime 48:00
--nextflow-config /configs/slurm.config --overwrite --run

Those resources are for the driver, assuming the reviewed infrastructure config sets process.executor = 'slurm' and suitable task queue/resources. The helper normalizes 48:00 to Slurm 48:00:00 (48 hours). Do not add a sanger profile unless actually using that institution's LSF infrastructure.

Custom pipeline parameters go in --params-file; infrastructure goes in --nextflow-config (-c). The helper's explicit input/outdir/reference options win over params-file values. --extra-args is tokenized and shell-quoted, but cannot override these managed inputs/configuration options. Keep paths inside external params/config files absolute because the launcher cwd is the outdir.

Verification and references

uv run skills-ref validate skills/pacsomatic
python tests/run_all.py --isolated pacsomatic

The standard-library suite checks local artifact behavior, path protections, CLI modes, runtime failures and mocked scheduler submissions. Native Nextflow checks use a tiny local workflow; they do not establish that pacsomatic's full containerized scientific pipeline succeeds on a given dataset or cluster.

GitHub репозиторий

K-Dense-AI/claude-scientific-skills
Путь: skills/pacsomatic
0
agent-skillsai-scientistbioinformaticschemoinformaticsclaudeclaude-skills
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill pacsomatic?

pacsomatic — это Claude Skill от K-Dense-AI. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с pacsomatic, без дополнительных запросов.

Как установить pacsomatic?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте pacsomatic в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится pacsomatic?

pacsomatic относится к категории Мета.

Можно ли использовать pacsomatic бесплатно?

Да. pacsomatic размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

content-collections
Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык
polymarket
Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык
creating-opencode-plugins
Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык
sglang
Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык