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生物信息学

通往 bioSkills 和 ClawBio 提供的 400+ 生物信息学技能的网关。涵盖基因组学、转录组学、单细胞、变异检测、药物基因组学、宏基因组学、结构生物学等。按需获取特定领域的参考资料。

技能元数据​

来源可选 — 使用 hermes skills install official/research/bioinformatics 安装
路径optional-skills/research/bioinformatics
版本1.0.0
平台linux, macos
标签bioinformatics, genomics, sequencing, biology, research, science

参考：完整 SKILL.md​

信息

以下是 Hermes 在触发此技能时加载的完整技能定义。这是 Agent 在技能激活时看到的指令。

生物信息学技能网关

当被问及生物信息学、基因组学、测序、变异检测、基因表达、单细胞分析、蛋白质结构、药物基因组学、宏基因组学、系统发育学或任何计算生物学任务时使用。

此技能是两个开源生物信息学技能库的网关。它不捆绑数百个领域特定技能，而是对它们进行索引，并按需获取所需内容。

来源​

◆ bioSkills — 385 个参考技能（代码模式、参数指南、决策树） 仓库：https://github.com/GPTomics/bioSkills 格式：每个主题一个 SKILL.md，包含代码示例。Python/R/CLI。

◆ ClawBio — 33 个可运行管道技能（可执行脚本、可复现包） 仓库：https://github.com/ClawBio/ClawBio 格式：带演示的 Python 脚本。每个分析导出 report.md + commands.sh + environment.yml。

如何获取并使用技能​

  1. 从下方索引中确定领域和技能名称。
  2. 克隆相关仓库（浅克隆以节省时间）： 
    # bioSkills（参考资料）
    git clone --depth 1 https://github.com/GPTomics/bioSkills.git /tmp/bioSkills

    # ClawBio（可运行管道）
    git clone --depth 1 https://github.com/ClawBio/ClawBio.git /tmp/ClawBio
  3. 读取特定技能： 
    # bioSkills — 每个技能位于：<category>/<skill-name>/SKILL.md
    cat /tmp/bioSkills/variant-calling/gatk-variant-calling/SKILL.md

    # ClawBio — 每个技能位于：skills/<skill-name>/
    cat /tmp/ClawBio/skills/pharmgx-reporter/README.md
  4. 将获取的技能作为参考资料使用。这些不是 Hermes 格式的技能——请将它们视为专家领域指南。它们包含正确的参数、合适的工具标志和经过验证的管道。

按领域划分的技能索引​

序列基础​

bioSkills： sequence-io/ — read-sequences, write-sequences, format-conversion, batch-processing, compressed-files, fastq-quality, filter-sequences, paired-end-fastq, sequence-statistics sequence-manipulation/ — seq-objects, reverse-complement, transcription-translation, motif-search, codon-usage, sequence-properties, sequence-slicing ClawBio： seq-wrangler — 序列 QC、比对和 BAM 处理（封装 FastQC、BWA、SAMtools）

读段质量控制与比对​

bioSkills: read-qc/ — 质量报告、fastp工作流、接头修剪、质量过滤、UMI处理、污染筛查、RNA-seq质量控制 read-alignment/ — BWA比对、STAR比对、HISAT2比对、Bowtie2比对 alignment-files/ — SAM/BAM基础、比对排序、比对过滤、BAM统计、重复处理、pileup生成

变异检测与注释​

bioSkills: variant-calling/ — GATK变异检测、DeepVariant、变异检测（bcftools）、联合检测、结构变异检测、过滤最佳实践、变异注释、变异标准化、VCF基础、VCF操作、VCF统计、一致性序列、临床解读 ClawBio: vcf-annotator — 基于祖先背景的VEP + ClinVar + gnomAD注释 variant-annotation — 变异注释流程

差异表达（批量RNA-seq）​

bioSkills: differential-expression/ — DESeq2基础、edgeR基础、批次校正、差异表达结果、差异表达可视化、时间序列差异表达 rna-quantification/ — 免比对定量（Salmon/kallisto）、featureCounts计数、tximport工作流、计数矩阵质量控制 expression-matrix/ — 计数数据导入、基因ID映射、元数据连接、稀疏数据处理 ClawBio: rnaseq-de — 包含质量控制、归一化和可视化的完整差异表达流程 diff-visualizer — 差异表达结果的丰富可视化与报告

单细胞RNA-seq​

bioSkills: single-cell/ — 预处理、聚类、批次整合、细胞注释、细胞通讯、双细胞检测、标记物注释、轨迹推断、多模态整合、Perturb-seq、scATAC分析、谱系追踪、代谢通讯、数据输入输出 ClawBio: scrna-orchestrator — 完整的Scanpy流程（质量控制、聚类、标记物、注释） scrna-embedding — 基于scVI的潜在嵌入与批次整合

空间转录组学​

bioSkills: spatial-transcriptomics/ — 空间数据输入输出、空间预处理、空间区域、空间解卷积、空间通讯、空间邻域、空间统计、空间可视化、空间多组学、空间蛋白质组学、图像分析

表观基因组学​

bioSkills: chip-seq/ — 峰检测、差异结合、基序分析、峰注释、ChIP-seq质量控制、ChIP-seq可视化、超级增强子 atac-seq/ — ATAC峰检测、ATAC质量控制、差异可及性、足迹分析、基序偏差、核小体定位 methylation-analysis/ — Bismark比对、甲基化检测、DMR检测、methylKit分析 hi-c-analysis/ — Hi-C数据输入输出、TAD检测、环检测、区室分析、接触对、矩阵操作、Hi-C可视化、Hi-C差异分析 ClawBio: methylation-clock — 表观遗传年龄估计

药物基因组学与临床​

bioSkills: clinical-databases/ — ClinVar查询、gnomAD频率、dbSNP查询、药物基因组学、多基因风险、HLA分型、变异优先级排序、体细胞特征、肿瘤突变负荷、myvariant查询 ClawBio: pharmgx-reporter — 基于23andMe/AncestryDNA的药物基因组学报告（12个基因、31个SNP、51种药物） drug-photo — 药物照片 → 个性化药物基因组学剂量卡（通过视觉） clinpgx — 用于基因-药物数据和CPIC指南的ClinPGX API gwas-lookup — 跨9个基因组数据库的联合变异查询 gwas-prs — 基于消费级遗传数据的多基因风险评分 nutrigx_advisor — 基于消费级遗传数据的个性化营养建议

群体遗传学与 GWAS​

bioSkills: population-genetics/ — association-testing (PLINK GWAS), plink-basics, population-structure, linkage-disequilibrium, scikit-allel-analysis, selection-statistics causal-genomics/ — mendelian-randomization, fine-mapping, colocalization-analysis, mediation-analysis, pleiotropy-detection phasing-imputation/ — haplotype-phasing, genotype-imputation, imputation-qc, reference-panels ClawBio: claw-ancestry-pca — 基于 SGDP 参考面板的祖先 PCA 分析

宏基因组学与微生物组​

bioSkills: metagenomics/ — kraken-classification, metaphlan-profiling, abundance-estimation, functional-profiling, amr-detection, strain-tracking, metagenome-visualization microbiome/ — amplicon-processing, diversity-analysis, differential-abundance, taxonomy-assignment, functional-prediction, qiime2-workflow ClawBio: claw-metagenomics — 鸟枪法宏基因组学分析（分类学、耐药组、功能通路）

基因组组装与注释​

bioSkills: genome-assembly/ — hifi-assembly, long-read-assembly, short-read-assembly, metagenome-assembly, assembly-polishing, assembly-qc, scaffolding, contamination-detection genome-annotation/ — eukaryotic-gene-prediction, prokaryotic-annotation, functional-annotation, ncrna-annotation, repeat-annotation, annotation-transfer long-read-sequencing/ — basecalling, long-read-alignment, long-read-qc, clair3-variants, structural-variants, medaka-polishing, nanopore-methylation, isoseq-analysis

结构生物学与化学信息学​

bioSkills: structural-biology/ — alphafold-predictions, modern-structure-prediction, structure-io, structure-navigation, structure-modification, geometric-analysis chemoinformatics/ — molecular-io, molecular-descriptors, similarity-searching, substructure-search, virtual-screening, admet-prediction, reaction-enumeration ClawBio: struct-predictor — 基于本地 AlphaFold/Boltz/Chai 的结构预测与比较

蛋白质组学​

bioSkills: proteomics/ — data-import, peptide-identification, protein-inference, quantification, differential-abundance, dia-analysis, ptm-analysis, proteomics-qc, spectral-libraries ClawBio: proteomics-de — 蛋白质组差异表达分析

通路分析与基因调控网络​

bioSkills: pathway-analysis/ — go-enrichment, gsea, kegg-pathways, reactome-pathways, wikipathways, enrichment-visualization gene-regulatory-networks/ — scenic-regulons, coexpression-networks, differential-networks, multiomics-grn, perturbation-simulation

免疫信息学​

bioSkills: immunoinformatics/ — mhc-binding-prediction, epitope-prediction, neoantigen-prediction, immunogenicity-scoring, tcr-epitope-binding tcr-bcr-analysis/ — mixcr-analysis, scirpy-analysis, immcantation-analysis, repertoire-visualization, vdjtools-analysis

CRISPR 与基因组工程​

bioSkills: crispr-screens/ — mageck-analysis, jacks-analysis, hit-calling, screen-qc, library-design, crispresso-editing, base-editing-analysis, batch-correction genome-engineering/ — grna-design, off-target-prediction, hdr-template-design, base-editing-design, prime-editing-design

工作流管理​

bioSkills: workflow-management/ — snakemake-workflows、nextflow-pipelines、cwl-workflows、wdl-workflows ClawBio: repro-enforcer — 将任意分析导出为可复现性包（Conda 环境 + Singularity + 校验和） galaxy-bridge — 从 usegalaxy.org 访问 8,000 多个 Galaxy 工具

专业领域​

bioSkills: alternative-splicing/ — 剪接定量、差异剪接、异构体切换、sashimi 图、单细胞剪接、剪接质控 ecological-genomics/ — eDNA 宏条形码、景观基因组学、保护遗传学、生物多样性指标、群落生态学、物种界定 epidemiological-genomics/ — 病原体分型、变异监测、系统动力学、传播推断、抗菌药物耐药监测 liquid-biopsy/ — cfDNA 预处理、ctDNA 突变检测、片段分析、肿瘤分数估计、基于甲基化的检测、纵向监测 epitranscriptomics/ — m6A 峰检出、m6A 差异分析、m6anet 分析、meRIP 预处理、修饰可视化 metabolomics/ — XCMS 预处理、代谢物注释、归一化质控、统计分析、通路映射、脂质组学、靶向分析、MS-DIAL 预处理 flow-cytometry/ — FCS 处理、门控分析、补偿变换、聚类分型、差异分析、细胞术质控、双联体检测、微球归一化 systems-biology/ — 通量平衡分析、代谢重建、基因必需性、环境特异性模型、模型整理 rna-structure/ — 二级结构预测、非编码 RNA 搜索、结构探测

数据可视化与报告​

bioSkills: data-visualization/ — ggplot2 基础、热图与聚类、火山图定制、Circos 图、基因组浏览器轨道、交互式可视化、多面板图、网络可视化、Upset 图、配色方案、专有组学图、基因组轨道 reporting/ — R Markdown 报告、Quarto 报告、Jupyter 报告、自动化质控报告、图像导出 ClawBio: profile-report — 分析概况报告 data-extractor — 从科学图表图像中提取数值数据（通过视觉识别） lit-synthesizer — PubMed/bioRxiv 搜索、摘要生成、引文图 pubmed-summariser — 基于结构化的基因/疾病 PubMed 搜索简报

数据库访问​

bioSkills: database-access/ — Entrez 搜索、Entrez 获取、Entrez 链接、BLAST 搜索、本地 BLAST、SRA 数据、GEO 数据、UniProt 访问、批量下载、相互作用数据库、序列相似性 ClawBio: ukb-navigator — 跨 12,000 多个 UK Biobank 字段的语义搜索 clinical-trial-finder — 临床试验发现

实验设计​

bioSkills: experimental-design/ — 效力分析、样本量、批处理设计、多重检验

组学机器学习​

bioSkills: machine-learning/ — 组学分类器、生物标志物发现、生存分析、模型验证、预测解释、图谱映射 ClawBio: claw-semantic-sim — 疾病文献的语义相似度指数（基于 PubMedBERT） omics-target-evidence-mapper — 跨组学来源聚合靶点级别证据

环境设置​

这些技能假定你拥有一台生物信息学工作站。常见依赖项：

# Python
pip install biopython pysam cyvcf2 pybedtools pyBigWig scikit-allel anndata scanpy mygene

# R/Bioconductor
Rscript -e 'BiocManager::install(c("DESeq2","edgeR","Seurat","clusterProfiler","methylKit"))'

# CLI 工具（Ubuntu/Debian）
sudo apt install samtools bcftools ncbi-blast+ minimap2 bedtools

# CLI 工具（macOS）
brew install samtools bcftools blast minimap2 bedtools

# 或者通过 Conda（推荐，便于复现）
conda install -c bioconda samtools bcftools blast minimap2 bedtools fastp kraken2

常见陷阱​

  • 获取到的技能不是 Hermes SKILL.md 格式。它们使用自己的结构（bioSkills：代码模式 cookbook；ClawBio：README + Python 脚本）。请将其作为专家参考资料阅读。
  • bioSkills 是参考指南——它们展示了正确的参数和代码模式，但并非可执行的流水线。
  • ClawBio 技能是可执行的——许多带有 --demo 标志，可以直接运行。
  • 两个仓库都假设生物信息学工具已安装。在运行流水线之前，请检查先决条件。
  • 对于 ClawBio，先在克隆的仓库中运行 pip install -r requirements.txt。
  • 基因组数据文件可能非常大。下载参考基因组、SRA 数据集或构建索引时，请注意磁盘空间。