ngs-shotgun-metagenomics — скилл для Codex: установка
Скилл запускает QC shotgun-FASTQ, удаление ДНК хозяина и таксономический или функциональный профилинг. Пригодится для старта метагеномного анализа.
npx skills add openai/plugins --skill ngs-shotgun-metagenomics -a codexЧто делает ngs-shotgun-metagenomics
Скилл помогает начать анализ shotgun-метагеномных FASTQ. Он проверяет парные или одиночные чтения, структуру файлов и метаданные, запускает seqkit stats, FastQC и MultiQC, а затем может передать данные в nf-core/taxprofiler, Kraken2, Bracken, MetaPhlAn или HUMAnN. Результаты включают матрицы таксонов, путей и генных семейств, сводки и HTML-визуализации.
В комплекте есть скрипты ngs_preflight.py, run_fastq_assay_package.py, run_shotgun_metagenomics.py и run_nfcore_pipeline.py. Путь --host-reference добавляет этап KneadData, сохраняет очищенные FASTQ в host_depletion/ и использует их дальше. Для профилирования нужны соответствующие базы; большие базы нельзя скачивать автоматически без подтверждения размера и места назначения. Негативные контроли остаются в QC и интерпретации.
Какие задачи решает
- проверить FASTQ перед анализом
- удалить чтения хозяина через KneadData
- получить таксономический профиль Kraken2 и Bracken
- рассчитать функциональные профили HUMAnN
- собрать HTML-дашборд и матрицы результатов
Примеры запросов агенту
- Проверь
shotgun_samples.csv, выполни QC и подготовь план запуска для моих FASTQ. - Запусти таксономический и функциональный профилинг с базами
/db/kraken2/standardи/db/humann, используяsample_metadata.tsv. - Проведи тестовый запуск
nf-core/taxprofilerи сохрани результаты вresults/taxprofiler_test.
Как установить ngs-shotgun-metagenomics
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/plugins --skill ngs-shotgun-metagenomics -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/ngs-shotgun-metagenomics/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/plugins --skill ngs-shotgun-metagenomics -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/ngs-shotgun-metagenomics/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ngs-shotgun-metagenomics/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/ngs-shotgun-metagenomics/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install openai/plugins ngs-shotgun-metagenomics2Вручную: положить файлы
.github/skills/ngs-shotgun-metagenomics/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/openai/plugins --path plugins/ngs-analysis/skills/ngs-shotgun-metagenomicsВручную: положить файлы
.devin/skills/ngs-shotgun-metagenomics/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-shotgun-metagenomics
Как установить ngs-shotgun-metagenomics в Codex?
Выполните npx skills add openai/plugins --skill ngs-shotgun-metagenomics, затем npx skills add openai/plugins --skill ngs-shotgun-metagenomics -a codex. Файл скилла появится в .agents/skills/ngs-shotgun-metagenomics/SKILL.md.
Что делает ngs-shotgun-metagenomics?
Он подготавливает и запускает QC для shotgun-FASTQ, удаление чтений хозяина, таксономический и функциональный анализ. Для этого используются nf-core/taxprofiler, Kraken2, Bracken, MetaPhlAn и HUMAnN.
Что меняется при использовании --host-reference?
Добавляется этап KneadData, а очищенные чтения сохраняются в host_depletion/ и передаются в Kraken2 и HUMAnN. Путь к референсу и решение об удалении хозяина нужно фиксировать, поскольку они влияют на выводы об abundance.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: ngs-shotgun-metagenomics description: Kick off public shotgun metagenomics QC, host-depletion, taxonomic profiling, and functional profiling workflows using nf-core/taxprofiler, Kraken2, Bracken, MetaPhlAn, and HUMAnN. --- # Shotgun Metagenomics Use this skill for shotgun metagenomic FASTQs. ## Essential Inputs Confirm: - paired-end or single-end reads - host organism and host-depletion requirement - target outputs: taxonomic profile, functional profile, assembly, binning, or QC only - preferred database family, if any - database paths or permission to download large databases - sample metadata, batches, and negative controls ## Public Defaults Prefer `nf-core/taxprofiler` for reproducible taxonomic profiling. Use direct Kraken2/Bracken, MetaPhlAn, or HUMAnN when the user wants a focused path or already has databases installed. For direct backend execution, prefer the plugin runner over handwritten shell when possible because it validates database bundle contents and records `resources/resource_plan.json`, `resource_manifest.tsv`, `resource_env.sh`, and `resource_readiness.md`. `--run-bracken` and `--run-humann` make those database bundles blocking, not merely optional. ## Preflight ```bash python plugins/ngs-analysis/scripts/ngs_preflight.py --pipeline shotgun_metagenomics --emit-install-plan ``` ## Local Execution Package For FASTQ intake/QC before host-depletion, taxonomic profiling, or functional profiling, use: ```bash python plugins/ngs-analysis/scripts/run_fastq_assay_package.py \ --lane shotgun_metagenomics \ --sample-sheet shotgun_samples.csv \ --execute ``` This validates read paths and structure, runs seqkit stats and FastQC/MultiQC when available, and writes `taxonomic_classification_status.json`. Add `--kraken-db /path/to/db` only when a local Kraken2 database is available; otherwise the package records the database/tool blocker explicitly. For backend taxonomic and functional profiling when databases are available, use: ```bash python plugins/ngs-analysis/scripts/run_shotgun_metagenomics.py \ --sample-sheet shotgun_samples.csv \ --kraken-db /db/kraken2/standard \ --host-reference /refs/human_kneaddata_db \ --run-bracken \ --run-humann \ --humann-db /db/humann \ --metadata sample_metadata.tsv \ --execute ``` For nf-core execution, use `plugins/ngs-analysis/scripts/run_nfcore_pipeline.py --pipeline taxprofiler`. When `--host-reference` is supplied, the backend runner adds a KneadData host-depletion step, requires `kneaddata` in tool preflight, writes cleaned FASTQs under `host_depletion/`, and uses those cleaned reads for downstream Kraken2 and HUMAnN steps. Keep the host reference path and host-depletion decision visible because it can change taxonomic and functional abundance conclusions. The backend runner writes native matrix artifacts when database tools produce outputs: - `tables/bracken_est_reads_matrix.tsv` - `tables/bracken_relative_abundance_matrix.tsv` - `tables/humann_pathabundance_matrix.tsv` - `tables/humann_genefamilies_matrix.tsv` - `tables/bracken_summary.json` and `tables/humann_summary.json` - `tables/top_bracken_taxa.tsv`, `tables/top_humann_pathways.tsv`, `tables/top_humann_gene_families.tsv`, and `tables/metagenomics_backend_review.json` when normalized backend matrices are available If Kraken2/Bracken/HUMAnN outputs are absent, the summaries and visualization manifest keep those layers `not_available` instead of implying taxonomic or functional interpretation succeeded. ## Kickoff Pattern nf-core preflight run: ```bash nextflow run nf-core/taxprofiler \ -profile test,docker \ --outdir results/taxprofiler_test ``` Direct Kraken2 skeleton: ```bash kraken2 \ --db /path/to/kraken2_db \ --paired sample_R1.fastq.gz sample_R2.fastq.gz \ --report results/kraken2/sample.report \ --output results/kraken2/sample.kraken ``` ## Visualization Outputs The local FASTQ package always writes `visualizations/index.html` and `visualizations/visualization_manifest.json`. With only FASTQs, this is a read-QC/readiness bundle. Provide existing `--kraken-report`, `--bracken-table`, `--humann-pathabundance`, or `--humann-genefamilies` files to generate native taxonomy and functional-profile plots without requiring a Marimo notebook. For full backend runs, `run_shotgun_metagenomics.py` now also merges generated Bracken/HUMAnN outputs into plugin-native tables for the review bundle and writes `visualizations/shotgun_backend_dashboard.html` plus SVG plots for top Bracken taxa, HUMAnN pathways, and HUMAnN gene families when the corresponding matrices are present. ## Guardrails - Do not auto-download large databases without confirming size and destination. - Host depletion choices can change biological conclusions; document the reference and parameters. - Negative controls should stay visible in QC and interpretation.
© OpenAI · MIT · openai/plugins