К основному содержанию
скилл CX Codex GP ChatGPT официальный · OpenAI

ngs-epigenomics-peaks — скилл для Codex: ATAC-seq, ChIP-seq, CUT&RUN

Разбирает запросы по ATAC-seq, ChIP-seq, CUT&RUN и CUT&Tag и передаёт их в нужный пайплайн: QC, выравнивание, пики, консенсус, дифференциальные пики.

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

Что делает ngs-epigenomics-peaks

Скилл работает диспетчером. Сначала он уточняет тип анализа, входные файлы, организм и сборку генома, контрольные образцы, реплики и нужный тип пиков. Когда тип анализа известен, запрос уходит в глубокий скилл под конкретный протокол: для ATAC-seq это ngs-atacseq-peaks-qc с nf-core/atacseq, для ChIP-seq — ngs-chip-cutrun-peaks-qc с nf-core/chipseq, для CUT&RUN и CUT&Tag — тот же скилл с nf-core/cutandrun. Прямой MACS2 оставлен для точечного поиска пиков по готовым BAM.

Перед запуском есть проверка окружения: python plugins/ngs-analysis/scripts/ngs_preflight.py --pipeline epigenomics_peaks --emit-install-plan. Для приёма FASTQ и QC есть общий пакет: python plugins/ngs-analysis/scripts/run_fastq_assay_package.py --lane epigenomics_peaks --sample-sheet assay_samples.csv --execute. Он проверяет пути в sample sheet и структуру чтений, гоняет seqkit stats и FastQC/MultiQC, если они есть, и пишет peak_calling_readiness.json. Полное выравнивание, треки сигнала, TSS/FRiP, консенсусные и дифференциальные пики всё равно идут через пайплайн под конкретный анализ.

Раннеры для ATAC и ChIP/CUT&RUN кладут рядом с TSV/JSON ещё и файлы для просмотра: qc/*_dashboard.html, SVG-графики FRiP и пиков, SVG по размеру вставок, HTML-превью треков, строки треков для UCSC и сессии IGV. Метаданные реплик и контролей нужно протянуть через sample sheet до запуска реального анализа, иначе пайплайн не соберёт сравнение правильно.

Какие задачи решает

  • выбрать пайплайн под конкретный эпигеномный анализ
  • проверить sample sheet и структуру чтений до запуска
  • собрать QC-отчёт по FASTQ до выравнивания
  • получить консенсусные и дифференциальные пики
  • открыть треки сигнала в IGV или UCSC

Примеры запросов агенту

  • Прогони преflight для эпигеномики: python plugins/ngs-analysis/scripts/ngs_preflight.py --pipeline epigenomics_peaks --emit-install-plan
  • Разбери мой ATAC-seq: FASTQ, человек, hg38, две реплики — что нужно для поиска пиков?
  • Запусти QC по FASTQ через python plugins/ngs-analysis/scripts/run_fastq_assay_package.py --lane epigenomics_peaks --sample-sheet assay_samples.csv --execute

Как установить ngs-epigenomics-peaks

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add openai/plugins --skill ngs-epigenomics-peaks -a codex

2Вручную: положить файлы

.agents/skills/ngs-epigenomics-peaks/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-epigenomics-peaks

Как установить ngs-epigenomics-peaks в Codex?

Выполните npx skills add openai/plugins --skill ngs-epigenomics-peaks, затем npx skills add openai/plugins --skill ngs-epigenomics-peaks -a codex. После этого скилл лежит в .agents/skills/ngs-epigenomics-peaks/SKILL.md.

Что делает ngs-epigenomics-peaks?

Это диспетчер для ATAC-seq, ChIP-seq, CUT&RUN и CUT&Tag. Он уточняет параметры анализа и передаёт запрос в скилл под нужный протокол с QC, выравниванием, треками сигнала, поиском пиков, консенсусом и дифференциальным анализом.

Какие пайплайны он использует по умолчанию?

Для ATAC-seq — nf-core/atacseq, для ChIP-seq — nf-core/chipseq, для CUT&RUN и CUT&Tag — nf-core/cutandrun. Прямой MACS2 применяется только для поиска пиков по уже готовым BAM.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: ngs-epigenomics-peaks
description: Dispatch ATAC-seq, ChIP-seq, CUT&RUN, or CUT&Tag requests to assay-specific QC, alignment, signal-track, peak-calling, consensus, and differential peak workflows.
---

# Epigenomics Peaks

Use this skill as the epigenomics dispatcher for ATAC-seq, ChIP-seq, CUT&RUN, or CUT&Tag analysis. Hand off to the assay-specific deep skill once the assay type is known.

## Essential Inputs

Confirm:

- assay type
- FASTQ or BAM input
- organism and genome build
- blacklist file, if available
- control samples: input DNA, IgG, or spike-in
- biological replicates
- peak type: narrow, broad, accessibility, or protocol-specific
- desired outputs: QC report, peaks, consensus peaks, bigWigs, differential peaks

## Public Defaults

Choose the workflow by assay:

- ATAC-seq: `ngs-atacseq-peaks-qc` using `nf-core/atacseq` by default
- ChIP-seq: `ngs-chip-cutrun-peaks-qc` using `nf-core/chipseq` by default
- CUT&RUN or CUT&Tag: `ngs-chip-cutrun-peaks-qc` using `nf-core/cutandrun` by default

Use direct MACS2 only for focused peak-calling tasks from prepared BAMs.

## Preflight

```bash
python plugins/ngs-analysis/scripts/ngs_preflight.py --pipeline epigenomics_peaks --emit-install-plan
```

## Local Execution Package

For FASTQ intake/QC over ATAC-seq, ChIP-seq, CUT&RUN, or CUT&Tag data, use the shared FASTQ assay package:

```bash
python plugins/ngs-analysis/scripts/run_fastq_assay_package.py \
  --lane epigenomics_peaks \
  --sample-sheet assay_samples.csv \
  --execute
```

This validates sample-sheet paths and read structure, runs seqkit stats and FastQC/MultiQC when available, and writes `peak_calling_readiness.json`. Full alignment, signal tracks, TSS/FRiP, consensus peaks, and differential analyses still route through the assay-specific workflow.

Assay-specific ATAC and ChIP/CUT&RUN runners now also emit native review files alongside TSV/JSON summaries: `qc/*_dashboard.html`, FRiP/peak SVG plots, insert-size SVG plots, browser-track preview HTML, UCSC track lines, and IGV session files.

## Kickoff Pattern

ATAC-seq preflight run:

```bash
nextflow run nf-core/atacseq \
  -profile test,docker \
  --outdir results/atacseq_test
```

ChIP-seq preflight run:

```bash
nextflow run nf-core/chipseq \
  -profile test,docker \
  --outdir results/chipseq_test
```

CUT&RUN/CUT&Tag preflight run:

```bash
nextflow run nf-core/cutandrun \
  -profile test,docker \
  --outdir results/cutandrun_test
```

Carry replicate and control metadata through the sample sheet before running real analysis.

© OpenAI · MIT · openai/plugins

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Наука и исследования» →
deeptools K-Dense-AI Скилл для работы с данными секвенирования: конвертирует BAM в bigWig, считает QC и рисует профили вокруг TSS и пиков. CX Codex +1 1 900установок tooluniverse-epigenomics mims-harvard Обрабатывает данные метилирования ДНК, модификаций гистонов, ChIP-seq и ATAC-seq. Помогает рассчитывать плотность CpG и строить статистику хроматина без путаницы в строках таблиц. CX Codex +1 422установок nextflow K-Dense-AI Помогает писать, запускать и отлаживать пайплайны Nextflow DSL2 и воркфлоу nf-core. Пригодится при настройке вычислений на SLURM или в облаке. CX Codex +1 1 400установок target-prioritization Agents365-ai Скилл собирает досье по списку генов-кандидатов из DE-анализа: тянет данные из UniProt, OpenTargets, PubMed, HPA и ChEMBL и пересортировывает гены по составному баллу. CX Codex +1 2 900установок pubmed-database google-deepmind Скилл даёт агенту доступ к PubMed и PubMed Central: искать статьи, вытаскивать абстракты и полный текст, связывать публикации с биологическими базами. CX Codex +1 2 700установок chembl-database google-deepmind Скилл даёт агенту доступ к базе ChEMBL: молекулы, мишени, биоактивность, одобренные лекарства и поиск по структуре. CX Codex +1 2 200установок

Из того же набора420

Весь набор →
cdn-caching Помогает понять, почему страница отдаётся из кэша или мимо него: статусы, причины, ревалидация, стоимость ISR. CX Codex GP ChatGPT 2установок twilio-whatsapp-send-message Справочник по отправке сообщений WhatsApp через Twilio: 24-часовое окно, шаблоны, песочница и разбор ошибок доставки. CX Codex GP ChatGPT 2установок plugin-eval Скилл анализирует локальные скиллы и плагины, объясняет оценку и подсказывает следующий запуск. Пригодится для проверки токенов и бенчмарков. CX Codex GP ChatGPT 2установок ngs-scrna-seq Скилл ведёт одноядерные и одноклеточные RNA-seq данные от FASTQ до матрицы подсчётов, а QC и кластеризацию передаёт встроенному скиллу. 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

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой