# ngs-bulk-rnaseq

Диспетчер задач bulk RNA-seq: разводит обработку FASTQ в матрицу счётчиков и статистику по готовой матрице. Пригодится, когда нужно посчитать экспрессию и найти дифференциально экспрессированные гены.

- скилл · `type=skill` · Codex, ChatGPT · 2 установки · ★ 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/skills/ngs-bulk-rnaseq/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-08
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/ngs-bulk-rnaseq

## Что делает

Скилл работает как маршрутизатор. Если на входе FASTQ или выровненные чтения, он отправляет задачу в `ngs-bulk-rnaseq-counts-qc` — там nf-core/rnaseq, STAR, Salmon, featureCounts и MultiQC. Если на руках уже матрица счётчиков и метаданные образцов, запрос уходит в `ngs-bulk-rnaseq-differential-expression` с DESeq2, edgeR или limma.

Перед запуском скилл просит подтвердить организм и сборку генома, FASTA и GTF (или ключ генома nf-core), парный или одиночный рид, strandedness, sample sheet и метаданные, а также контрасты, ковариаты и батчи для DE. Если strandedness неизвестен, сначала идёт определение, иначе финальные счётчики будут неверными.

Для локального прогона есть скрипты `plugins/ngs-analysis/scripts/run_bulk_rnaseq_counts_qc.py` и `run_bulk_rnaseq_de.py`, плюс `ngs_preflight.py` для проверки окружения. По умолчанию скилл советует `nf-core/rnaseq` с контейнером или HPC, а путь `local_light` на Snakemake и Salmon — когда Docker и загрузка из реестра недоступны. Локальные запуски складывают результаты в стандартный конверт с `run_manifest.json`, `config.json`, `artifact_index.json` и `summary.md`.

## Установка

### Codex (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add openai/plugins --skill ngs-bulk-rnaseq -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/ngs-bulk-rnaseq/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Claude Code

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add openai/plugins --skill ngs-bulk-rnaseq -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/ngs-bulk-rnaseq/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ngs-bulk-rnaseq/

### Cursor

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/ngs-bulk-rnaseq/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install openai/plugins ngs-bulk-rnaseq
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/ngs-bulk-rnaseq/SKILL.md`

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/openai/plugins --path plugins/ngs-analysis/skills/ngs-bulk-rnaseq
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/ngs-bulk-rnaseq/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/openai/plugins/tree/HEAD/plugins/ngs-analysis/skills/ngs-bulk-rnaseq/SKILL.md

## Когда брать
- развести FASTQ-задачу и анализ готовой матрицы счётчиков
- собрать матрицу экспрессии из FASTQ через nf-core/rnaseq
- определить strandedness перед финальным подсчётом
- проверить окружение и получить план установки зависимостей
- запустить DESeq2 только после подтверждения реплик и дизайна

## Примеры запросов агенту
- посчитай экспрессию из FASTQ: samplesheet.csv, транскриптом и GTF в reference/
- у меня есть count_matrix.tsv и sample_metadata.tsv — найди дифференциально экспрессированные гены
- прогони ngs_preflight.py для bulk_rnaseq и покажи план установки

## Похожие
- [tooluniverse-rnaseq-deseq2](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-rnaseq-deseq2.md) — скилл · 405 установок
- [bulk-rnaseq](https://affpapa.org/nevibecode/skills/bulk-rnaseq.md) — скилл · 1400 установок
- [tooluniverse](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse.md) — скилл · 479 установок
- [pydeseq2](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pydeseq2.md) — скилл · 1900 установок
- [human-protein-atlas-database](https://affpapa.org/nevibecode/skills/human-protein-atlas-database.md) — скилл · 2200 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) — 360 карточек

_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