ngs-dna-germline-variants — скилл для Codex
Помогает спланировать и запустить пайплайны поиска герминальных мутаций по WGS, WES и таргетным панелям. Пригодится при каллинге вариантов в когортах или трио.
npx skills add openai/plugins --skill ngs-dna-germline-variants -a codexЧто делает ngs-dna-germline-variants
Скилл настраивает поиск герминальных мутаций в трио или когортах по данным FASTQ, BAM и CRAM. Для сквозного пайплайна рекомендован nf-core/sarek. Локальные задачи скилл решает через GATK4, DeepVariant или bcftools с помощью вспомогательных скриптов ngs_preflight.py и run_dna_germline_variants.py.
Смешивать сборки вроде GRCh37 и GRCh38 нельзя: калибровка баз BQSR сразу сломается. Таргетные панели и экзомы требуют передачи BED-файлов мишеней, чтобы не собирать шум вне целевых регионов. Инструмент отслеживает покрытие и контаминацию образцов, но клиническую классификацию мутаций и подписание отчётов оставляет за рамками.
Какие задачи решает
- спланировать пайплайн каллинга герминальных мутаций по WGS или WES
- подготовить запуск совместного генотипирования когорты с генерацией gVCF
- проверить совместимость сборок референса и известных сайтов для BQSR
- настроить контроль качества покрытия, дубликатов и родословных трио
Примеры запросов агенту
- Спланируй пайплайн поиска герминальных мутаций для трио экзомов на сборке GRCh38 с вызовом DeepVariant.
- Проверь готовность окружения для каллинга командой
python plugins/ngs-analysis/scripts/ngs_preflight.py --pipeline dna_germline_variants --emit-install-plan. - Подготовь команду запуска генотипирования когорты с флагами
--emit-gvcfи--joint-call.
Как установить ngs-dna-germline-variants
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/plugins --skill ngs-dna-germline-variants -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/ngs-dna-germline-variants/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/plugins --skill ngs-dna-germline-variants -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/ngs-dna-germline-variants/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ngs-dna-germline-variants/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/ngs-dna-germline-variants/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install openai/plugins ngs-dna-germline-variants2Вручную: положить файлы
.github/skills/ngs-dna-germline-variants/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/openai/plugins --path plugins/ngs-analysis/skills/ngs-dna-germline-variantsВручную: положить файлы
.devin/skills/ngs-dna-germline-variants/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Скиллы Codex: как установить, где лежат и как вызвать
Вопросы о ngs-dna-germline-variants
Как установить ngs-dna-germline-variants в Codex?
Выполните команду npx skills add openai/plugins --skill ngs-dna-germline-variants в терминале.
Что делает ngs-dna-germline-variants?
Скилл формирует команды и манифесты ресурсов для поиска герминальных мутаций, рассчитывает метрики контроля качества и подбирает аргументы для GATK4 или nf-core/sarek.
Подходит ли скилл для анализа соматических опухолевых мутаций?
Нет. Скилл рассчитан исключительно на герминальные мутации. Для образцов опухолей и панелей с UMI-баркодами нужны специализированные соматические пайплайны.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: ngs-dna-germline-variants description: Run or plan deep germline WGS, WES, targeted-panel, cohort, or trio variant-calling workflows with reference-build, known-sites, QC, joint-calling, and annotation checks. --- # Germline DNA Variants Use this skill for germline WGS, WES, or inherited-disease panel analysis from FASTQ, BAM, or CRAM. If the request is tumor-only, tumor-normal, or low-frequency molecular-barcode panel calling, use a somatic or UMI-panel skill instead. ## Essential Inputs Confirm: - data type: WGS, WES, or targeted panel - sample model: singleton, cohort, duo, trio, family, or case/control - input type: FASTQ, BAM, or CRAM - organism, reference build, FASTA, indexes, and contig naming - known-sites resources for BQSR, contamination, and annotation - target BED and bait BED for WES/panel data - sex/ploidy assumptions and mitochondrial/sex-chromosome requirements - desired callers, annotation outputs, and final VCF/gVCF expectations ## Route Prefer `nf-core/sarek` for full FASTQ/BAM-to-VCF workflows. Use direct GATK4, DeepVariant, samtools, or bcftools only for focused tasks or a custom workflow. Preflight command: ```bash python plugins/ngs-analysis/scripts/ngs_preflight.py --pipeline dna_germline_variants --emit-install-plan ``` For compact local checks from prepared BAM/CRAM files, use the shared DNA execution package: ```bash python plugins/ngs-analysis/scripts/run_dna_variant_calling.py \ --sample-sheet dna_samples.tsv \ --reference-fasta reference.fa \ --execute ``` Treat this as a focused samtools/bcftools run envelope, not as a substitute for full cohort, trio, gVCF, BQSR, or annotation workflows. For a higher-fidelity local germline run that owns BQSR, per-sample gVCFs, and joint genotyping assumptions, use the germline-specific runner: ```bash python plugins/ngs-analysis/scripts/run_dna_germline_variants.py \ --sample-sheet dna_samples.tsv \ --reference-fasta reference.fa \ --known-sites dbsnp.vcf.gz \ --known-sites mills.vcf.gz \ --emit-gvcf \ --joint-call \ --execute ``` This runner still expects reference-matched resources and an available GATK toolchain. It packages the validation state and generated artifacts even when execution is blocked by missing tools or resources. It also writes advisory `resources/resource_plan.json`, `resource_manifest.tsv`, `resource_env.sh`, and `resource_readiness.md` artifacts by default. Add `--genome-build`, `--bundle-root <bundle>=<path>`, and `--require-resource-plan` when complete registered reference and known-sites bundles should be mandatory for readiness. ## Decision Points - For cohorts or families, decide whether the endpoint is per-sample VCFs, gVCFs for joint genotyping, or a jointly called cohort VCF. - For WES/panels, carry the target BED through alignment metrics, calling, and coverage reports; do not call off-target regions by accident. - Use BQSR only when reference-matched known-sites resources exist. Do not mix GRCh37, hg19, GRCh38, or T2T resources. - Check sample identity, sex concordance, contamination, coverage, duplication, insert size, and transition/transversion where feasible. - For trios, preserve pedigree metadata and report Mendelian/QC checks separately from variant interpretation. ## Outputs Produce: - command or workflow profile and sample sheet - reference/resource manifest with versions and checksums when available - QC summary: coverage, duplication, insert size, contamination, sex/relatedness checks when run - VCF/gVCF path, index path, and annotation path - limitations: low coverage, missing known-sites, target design gaps, or build mismatches Clinical interpretation, pathogenicity classification, and report signing are out of scope unless the user provides a validated clinical workflow.
© OpenAI · MIT · openai/plugins