arboreto — скилл для Claude Code: сети генной регуляции

Что делает arboreto

Скилл даёт агенту рецепт вывода сетей генной регуляции. На вход таблица, где строки это наблюдения, а столбцы гены. На выходе ранжированные пары «регулятор — мишень» с весом. GRNBoost2 считает через градиентный бустинг по каждой мишени, GENIE3 через случайный лес. Свой собственный столбец в предикторы не попадает. Это предсказательные ассоциации: связывание, активацию или причинную регуляцию они не доказывают.

Всё живёт в отдельном окружении Python 3.11: arboreto==0.1.6, dask[complete]==2024.7.1, distributed==2024.7.1, numpy==1.26.4, pandas==2.2.3, scikit-learn==1.5.2, scipy==1.13.1. Версии прибиты не зря: колесо Arboreto с PyPI собирает пустой граф метаданных, который новый Dask отвергает, а на разреженных мишенях 0.1.6 обращается к .A, вырезанному в SciPy 1.14. Перед импортом Arboreto выставьте dask.config.set({"dataframe.query-planning": False}) и перезапустите ядро ноутбука, если оно уже подняло новый бэкенд. Учётные данные не нужны, сеть требуется только на установку.

Обёртка scripts/basic_grn_inference.py берёт TSV, отсеивает дубли в заголовках, нечисловые значения и пустое пересечение со списком факторов, потом пишет файл без шапки в порядке TF, target, importance. Флаг --limit ограничивает число связей по всей сети, а не по каждой мишени. Воркер по умолчанию один, и это разумная точка старта перед тем, как поднимать их под доступную память.