К основному содержанию
скилл CX Codex GP ChatGPT официальный · OpenAI

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.

Установить в Codex · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add openai/plugins --skill ngs-dna-germline-variants -a codex
Открыть на GitHub

Что 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-gvcf и --joint-call.

Как установить ngs-dna-germline-variants

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add openai/plugins --skill ngs-dna-germline-variants -a codex

2Вручную: положить файлы

.agents/skills/ngs-dna-germline-variants/SKILL.md

Для всех проектов — ~/.agents/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

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Наука и исследования» →
anysearch anysearch-ai Скилл подключает поиск в интернете, тематические запросы, параллельный поиск и извлечение содержимого страниц. Пригодится, когда агенту нужны свежие сведения или нужно проверить утверждение. CX Codex +1 38 500установок academic-paper Imbad0202 Скилл разворачивает конвейер из 12 агентов для подготовки научных статей в 11 режимах. Помогает пройти путь от поиска литературы и плана до проверки цитат и ответа рецензентам. CX Codex +1 10 900установок nature-figure Yuan1z0825 Скилл собирает, правит и проверяет рисунки для научных статей на Python или R. Пригодится, когда графики идут в submission, а не в отчёт. CX Codex +1 18 800установок academic-paper-reviewer Imbad0202 Скилл имитирует коллегиальную проверку научной статьи через пять ролей. Пригодится для рецензии, повторной проверки правок и оценки методологии. CX Codex +1 9 900установок nature-polishing Yuan1z0825 Скилл для правки, перевода и сокращения готового академического текста. Держит факты, термины и границы доказательств на месте. CX Codex +1 17 500установок nature-citation Yuan1z skill, refactored into static/dynamic layers Ищет статьи из Nature и семейства CNS для подтверждения тезисов рукописи, связывает утверждения с источниками и готовит экспорт для менеджера ссылок. Пригодится, когда нужны ссылки именно из этих журналов. CX Codex +1 15 600установок

Из того же набора528

Весь набор →
ngs-epigenomics-peaks Разбирает запросы по ATAC-seq, ChIP-seq, CUT&RUN и CUT&Tag и передаёт их в нужный пайплайн: QC, выравнивание, пики, консенсус, дифференциальные пики. CX Codex GP ChatGPT 2установок ngs-dna-variant-calling Диспетчер для анализа ДНК-мутаций по WGS, WES и таргетным панелям. Направляет задачи в профильные скиллы и готовит пайплайны на базе nf-core/sarek или GATK4. CX Codex GP ChatGPT 2установок ngs-dna-umi-panel-variants Помогает спланировать или выполнить анализ таргетных ДНК-панелей с UMI, консенсусными чтениями и поиском редких вариантов. Пригодится, когда важно оценить молекулярное покрытие и контроль качества панели. CX Codex GP ChatGPT 2установок ngs-dna-somatic-variants Скилл для планирования и запуска соматических вариантов в опухоли: tumor-normal, tumor-only, WGS, WES и панели. Полезен, когда нужно проверить пары образцов до запуска пайплайна. CX Codex GP ChatGPT 2установок ngs-chip-cutrun-peaks-qc Скилл планирует и запускает QC для ChIP-seq, CUT&RUN и CUT&Tag: от контроля образцов до пиков, bigWig и differential binding. CX Codex GP ChatGPT 2установок 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. CX Codex GP ChatGPT 2установок ngs-bulk-rnaseq-differential-expression Скилл планирует и запускает дифференциальный анализ экспрессии bulk RNA-seq по матрицам отсчётов. Помогает проверить реплики, формулу дизайна, батчи и построить графики контроля качества. CX Codex GP ChatGPT 2установок ngs-bulk-rnaseq-counts-qc Скилл планирует и запускает обработку bulk RNA-seq от FASTQ до матриц counts с проверками QC. Пригодится для подготовки данных к differential expression. CX Codex GP ChatGPT 2установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой