К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

pacsomatic — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Готовит и запускает прогон nf-core/pacsomatic по схеме «опухоль — норма» на данных PacBio HiFi: собирает samplesheet, артефакты запуска и отправляет драйвер Nextflow в планировщик.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill pacsomatic -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает pacsomatic

Скилл оборачивает nf-core/pacsomatic — пайплайн для парных образцов опухоль/норма на длинных прочтениях PacBio HiFi. На входе нужны два BAM без выравнивания, по желанию индексы .pbi, ID пациента, отдельные ID образцов, каталог результатов и ровно один режим референса: --fasta или --genome. Хелпер scripts/run_pacsomatic.py собирает samplesheet, параметры и скрипт запуска, а версию пайплайна прибивает к просмотренному коммиту 24c84cb371b0339c1d65a4de9451671945e19772, потому что тегов в репозитории нет.

Сначала прогон делают с --dry-run: проверки и файлы на диск, без вызова пайплайна. Содержимое BAM при этом не проверяется, доступность удалённых URI тоже, а отсутствие Nextflow в этот момент всего лишь предупреждение. Исполнение включается флагом --run, отправка драйвера в LSF, Slurm, PBS Pro или SGE идёт через --executor. Модули кластера грузятся до вызова хелпера, --module-load только повторяет команды в сгенерированном скрипте.

Что нужно заранее: Python 3.10+, Bash, Nextflow не ниже 24.04.2, совместимая Java (17–26) и контейнерный рантайм. Для непрокэшированных контейнеров, референсов и плагинов нужна сеть. config.yaml рядом со скиллом — справка для оператора, автоматически она не подхватывается, это повод проверить её руками. И да, это просмотренный исходник dev-ветки, не клинически валидированный тест.

Какие задачи решает

  • собрать samplesheet из двух BAM для пары опухоль/норма
  • зафиксировать ревизию пайплайна, чтобы прогон повторился
  • проверить входные пути до запуска на кластере
  • отправить драйвер Nextflow в Slurm с нужной очередью и проектом
  • разобрать, почему прогон не стартовал

Примеры запросов агенту

  • Подготовь прогон pacsomatic для /data/P001_T.bam и /data/P001_N.bam, пациент P001, референс /refs/GRCh38.fa, сначала `--dry-run`.
  • Отправь это в Slurm с `--executor slurm --queue compute --project my_account` и `--run`.
  • Разбери предупреждения из dry-run и скажи, что проверить до отправки в кластер.

Как установить pacsomatic

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill pacsomatic -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/pacsomatic/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/pacsomatic/

Из того же набора120

Весь набор →
scientific-visualization K-Dense-AI Помогает создавать и проверять научные графики для публикаций в Matplotlib, Seaborn и Plotly с соблюдением требований к данным и контрасту. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 400установок scientific-writing K-Dense-AI Скилл помогает писать и проверять научные рукописи и отчёты, связывая утверждения с проверенными источниками. Пригодится перед аудитом, подготовкой разделов и подачей статьи. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 400установок statistical-analysis K-Dense-AI Проводит статистические тесты с проверкой предпосылок, расчётом размера эффекта и отчётом в формате APA. Покрывает t-тесты, ANOVA, корреляцию, регрессию, непараметрику и байесовские методы. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 300установок scientific-brainstorming K-Dense-AI Скилл структурирует научный мозговой штурм: от независимой генерации идей до состязательного ревью и журнала решений. Помогает отобрать направления исследований без преждевременных выводов. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 300установок literature-review K-Dense-AI Скилл ищет и систематизирует научные публикации, проверяет цитаты и помогает собрать обзор в Markdown или PDF. Подходит для воспроизводимого поиска и скрининга. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 300установок scientific-critical-thinking K-Dense-AI Скилл для оценки научных утверждений, методологии исследований и качества доказательств. Применяет фреймворки GRADE и Cochrane Risk of Bias. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 300установок scientific-schematics K-Dense-AI Создаёт черновики научных схем в PNG и проверяет их качество через отдельную модель. Пригодится для архитектур нейросетей, блок-схем и биологических путей. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 200установок scikit-learn K-Dense-AI Скилл для задач машинного обучения на Python: классификация, регрессия, кластеризация, препроцессинг и сборка ML-пайплайнов с библиотекой scikit-learn 1.9.1. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 200установок

Похожие

paper-spine WUBING2023 Скилл для подготовки научных статей с опорой на источники, веб-интерфейсом настроек и проверкой цитирования прямо в одной задаче. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200установок tavily-research tavily-ai Запускает глубокий поиск через Tavily CLI и собирает отчёт со ссылками на веб-источники. Помогает, когда простого поиска по одному сайту мало. Claude Code CX Codex Cursor +1 21 900установок huggingface-papers huggingface Разбирает статьи Hugging Face Papers и arXiv: вытаскивает ID, читает страницу в markdown и достаёт авторов, модели и датасеты через papers API. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 200установок deep-research ruvnet Многоэтапное исследование тем с веб-поиском, проверкой кодовой базы и сохранением выводов в память агента. Помогает разобраться в сложной задаче перед написанием кода. Claude Code CX Codex Cursor +1 893установок 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. Claude Code CX Codex Cursor +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. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 800установок 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. Claude Code CX Codex Cursor +1 18 700установок academic-paper-reviewer Imbad0202 Скилл имитирует коллегиальную проверку научной статьи через пять ролей. Пригодится для рецензии, повторной проверки правок и оценки методологии. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 800установок

Вопросы о pacsomatic

Как установить pacsomatic в Claude Code?

Командой npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill pacsomatic -a claude-code. Скилл появится по пути ~/.claude/skills/pacsomatic/SKILL.md.

Что делает pacsomatic?

Готовит парный прогон nf-core/pacsomatic на невыровненных PacBio HiFi BAM: делает samplesheet, параметры, скрипт запуска и при необходимости отправляет драйвер в планировщик. Для коротких прочтений и медицинских PACS-снимков он не подходит.

Что нужно, чтобы запустить пайплайн?

Python 3.10+ для хелпера, Bash, Nextflow версии не ниже 24.04.2, совместимая Java (17–26) и контейнерный рантайм. Для контейнеров, референсов и плагинов, которых нет в кэше, понадобится сеть.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: pacsomatic
description: Prepares and launches nf-core/pacsomatic matched tumor-normal PacBio HiFi genomics workflows from unaligned BAM inputs. Supports samplesheet generation, pinned Nextflow launch artifacts, local checks, LSF/Slurm/PBS Pro/SGE launcher submission, and startup troubleshooting. Use for pacsomatic run preparation and execution, not general short-read somatic analysis or medical imaging PACS.
license: MIT
compatibility: Requires Python 3.10+ for the standard-library helper. Execution requires Bash, Nextflow >=24.04.2, a compatible Java runtime (current Nextflow supports Java 17-26), the selected container runtime and optionally a scheduler. Network access is needed for uncached pipeline code, plugins, references and containers.
metadata:
  version: "1.4"
  skill-author: Beifang Niu
  contributors: Haidong, Wenchao
  upstream-pipeline: https://github.com/nf-core/pacsomatic
  upstream-revision: "24c84cb371b0339c1d65a4de9451671945e19772"
  last-reviewed: "2026-10-01"
---

# pacsomatic

## When to use

Use [scripts/run_pacsomatic.py](scripts/run_pacsomatic.py) to prepare one matched
PacBio HiFi tumor/normal pair, generate a samplesheet and reproducible launch
artifacts, and launch locally or submit the **Nextflow driver** to a scheduler.
The pipeline realigns input BAMs; this helper targets unaligned HiFi BAMs and
optional PacBio `.pbi` indexes. Do not substitute short reads or treat a BAM
filename as evidence of platform, matched identity, or methylation information.

The reviewed upstream `dev` commit is
`24c84cb371b0339c1d65a4de9451671945e19772`. GitHub had no releases or tags on
2026-10-01, despite the internal manifest saying `1.0.0`. The helper pins that
commit by default for `nf-core/pacsomatic`; it does not invent a release tag.
This is a source-reviewed development workflow, not a clinically validated assay.
See [references/pacsomatic_guide.md](references/pacsomatic_guide.md) for sources
and scientific checks.

## Workflow

1. Obtain distinct tumor and normal BAM paths, patient ID, distinct sample IDs,
   output directory, and exactly one reference mode: `--fasta` or `--genome`.
   IDs and BAM/PBI/FASTA paths must have no whitespace. Local inputs must be
   nonempty regular files. Remote BAM/PBI/FASTA URIs are passed through without
   downloading or authenticating; use managed filesystem/cloud credentials,
   never embed secrets or signed URLs in generated files.
2. Confirm PacBio HiFi read groups and sample identity from acquisition metadata;
   confirm that MM/ML modification tags needed for methylation have been retained.
   Verify reference sequence/contig compatibility for every annotation resource.
3. Generate artifacts with `--dry-run`. This performs helper checks and writes
   files, but does **not** invoke the pipeline, validate BAM contents, check remote
   availability, resolve every pipeline parameter, or verify biological suitability.
   Missing runtime tools are warnings here. `--dry-run` cannot be combined with
   `--run`/`--submit`, cloning, or environment creation.
4. Review samplesheet, generated params YAML, script, pipeline revision, profiles,
   and branch-specific resources/skips. Existing artifacts require explicit
   `--overwrite`; input files can never be artifact targets. `config.yaml` is an
   operator reference, not an automatically loaded configuration file.
5. For execution, select the actual runtime with `--use-current-path` or an
   existing `--conda-env`. Load cluster modules **before** invoking the helper;
   `--module-load` only repeats those commands in the generated script. No Conda
   YAML is bundled; creating an environment needs `--conda-env-file` explicitly.
6. Use `--run` only for requested execution. For HPC, distinguish the outer
   launcher scheduler (`--executor`) from Nextflow's per-task `process.executor`,
   configured by a site profile or `--nextflow-config`. Driver CPU/memory requests
   do not constrain task resources. Read [references/config-and-output.md](references/config-and-output.md).
7. Report artifact paths, revision, checks/warnings, run type, submission ID if
   present, and a concrete next QC or failure-triage step. Scheduler acceptance
   is not pipeline completion. Keep the output directory and work/cache state
   stable for `--resume`; scripts run with the output directory as their cwd.

## Examples

Run these from the repository root. Paths and site settings are **illustrative**;
local tests use synthetic placeholders only, not human genomic data.

```bash
python skills/pacsomatic/scripts/run_pacsomatic.py \
  --tumor-bam /data/P001_T.bam --normal-bam /data/P001_N.bam \
  --patient-id P001 --tumor-sample-id P001_T --normal-sample-id P001_N \
  --outdir /results/P001 --fasta /refs/GRCh38.fa \
  --profile apptainer --use-current-path --dry-run
```

After reviewing artifacts, a Slurm launch can use the same inputs plus the
following options (replace `--dry-run` with `--run`):

```text
--executor slurm --queue compute --project my_account
--cpus 2 --memory-gb 8 --walltime 48:00
--nextflow-config /configs/slurm.config --overwrite --run
```

Those resources are for the driver, assuming the reviewed infrastructure config
sets `process.executor = 'slurm'` and suitable task queue/resources. The helper
normalizes `48:00` to Slurm `48:00:00` (48 hours). Do not add a `sanger` profile
unless actually using that institution's LSF infrastructure.

Custom pipeline parameters go in `--params-file`; infrastructure goes in
`--nextflow-config` (`-c`). The helper's explicit input/outdir/reference options
win over params-file values. `--extra-args` is tokenized and shell-quoted, but
cannot override these managed inputs/configuration options. Keep paths inside
external params/config files absolute because the launcher cwd is the outdir.

## Verification and references

```bash
uv run skills-ref validate skills/pacsomatic
python tests/run_all.py --isolated pacsomatic
```

The standard-library suite checks local artifact behavior, path protections,
CLI modes, runtime failures and mocked scheduler submissions. Native Nextflow
checks use a tiny local workflow; they do not establish that pacsomatic's full
containerized scientific pipeline succeeds on a given dataset or cluster.

- [Operator playbook](references/agent-playbook.md)
- [Configuration, scheduler and output contracts](references/config-and-output.md)
- [Upstream sources and scientific checks](references/pacsomatic_guide.md)

© K-Dense-AI · MIT · K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой