# ngs-analysis

Ведёт от BCL или FASTQ до готового пайплайна: проверяет инструменты, задаёт минимум вопросов и собирает отчёт о прогоне.

- плагин · `type=plugin` · Codex, ChatGPT · ★ 7596
- Автор: OpenAI · официальный репозиторий OpenAI
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/openai/plugins/tree/HEAD/plugins/ngs-analysis
- Обновлён: 2026-10-08
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/plugins/ngs-analysis

## Что делает

Плагин проводит секвенированные данные через понятный маршрут. Сначала он смотрит на входные файлы, потом задаёт только те вопросы по ассею, без которых нельзя выбрать ветку анализа. Дальше предлагает публичные воспроизводимые пайплайны, чаще всего nf-core, и проверяет, что нужные инструменты уже стоят в системе.

Внутри девятнадцать скиллов: маршрутизатор `ngs-analysis-router`, проверка окружения `ngs-runtime-env`, демультиплексирование BCL, контроль качества FASTQ, вызов вариантов по ДНК, bulk RNA-seq, single-cell, эпигеномика, ампликон и метагеномика. Часть веток исполняется локально: например, `ngs-fastq-qc` гоняет FastQC и MultiQC, `ngs-bulk-rnaseq-counts-qc` считает транскрипты через Salmon, а `ngs-dna-germline-variants` требует локальный GATK с совпадающими known-sites. Остальные ветки пока дают план и подготовку.

Перед запуском стоит прогнать `python plugins/ngs-analysis/scripts/ngs_preflight.py --list`. Скрипт ищет исполняемые файлы в `PATH`, сетевые проверки делает только по запросу и ничего не ставит без флага `--install-missing --yes`. Скачивание референсов и баз идёт отдельно, через `ngs_reference_manager.py setup-plan`. Учтите: пакет намеренно разной зрелости, и в `scrna-seq-qc` без подходящего референса аннотация падает на консервативный набор маркеров PBMC — для тканеспецифичных данных её придётся проверять или заменять.

## Когда брать
- разложить BCL-папку прогона на FASTQ и посмотреть метрики демультиплексирования
- выбрать пайплайн под конкретный ассей, не перебирая nf-core вручную
- проверить, какие инструменты уже стоят, и получить план установки остальных
- собрать отчёт о прогоне с логами, QC и таблицей происхождения данных
- отличить ветку, которая реально исполняется локально, от той, что пока только планирует

## Примеры запросов агенту
- Прогони preflight для bulk RNA-seq и покажи план установки
- У меня папка BCL с run folder — что дальше?
- Собери QC по FASTQ и объясни отчёт MultiQC

## Похожие
- [nextflow](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nextflow.md) — скилл · 1400 установок
- [pacsomatic](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pacsomatic.md) — скилл · 1400 установок
- [tooluniverse-spatial-omics-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-spatial-omics-analysis.md) — скилл · 360 установок
- [exploratory-data-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/exploratory-data-analysis.md) — скилл · 279 установок
- [tooluniverse-metabolomics-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-metabolomics-analysis.md) — скилл · 390 установок
- [pubmed-database](https://affpapa.org/nevibecode/skills/google-deepmind-pubmed-database.md) — скилл · 2700 установок

Из того же набора: [openai/plugins](https://affpapa.org/nevibecode/by/openai/plugins.md) — 304 карточки

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md