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Memory efficient string containers, string matching algorithms, and other utilities, for fast manipulation of large biological sequences or sets of sequences.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/bioMate-AI/biomate-bioconductor-kb --skill bioconductor-biostringsコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
| name | bioconductor-biostrings |
| description | Memory efficient string containers, string matching algorithms, and other utilities, for fast manipulation of large biological sequences or sets of sequences. |
| when_to_use | Use when: Representing and manipulating biological sequences using specialized classes like BString, DNAString, and RNAString.; Matching sets of probes against each other using PDict and vcountPDict.; Computing base content (e.g., GC content) of sequences using alphabetFrequency.; Handling and masking multiple sequence alignments (DNA, RNA, or amino acids) using DNAMultipleAlignment and rowmask/colmask.; Ca. Not for: For standard character string manipulation not involving biological sequences; use base R character vectors or stringr instead because they have less overhead.; For ultra-fast, genome-scale alignment of millions of short sequencing reads; use externa |
| user-invocable | false |
Package-intrinsic requirements from the Bioconductor landing page — reproduce in any R environment.
BiocManager::install("Biostrings")BStringDNAStringRNAStringPDict and vcountPDict.alphabetFrequency.DNAMultipleAlignment and rowmask/colmask.consensusMatrix and consensusString.character vectors or stringr instead because they have less overhead.hgu95av2probe) for sequence manipulation.alphabetFrequency.alphabetFrequency.readDNAMultipleAlignment.maskGaps.maskGaps.DNAStringSet instead of lists of DNAString objects to leverage vectorized operations.rowmask and colmask to MultipleAlignment objects to non-destructively hide uninformative regions or gaps before clustering.maskGaps to automatically mask columns based on gap fractions.MultipleAlignment objects to DNAStringSet before exporting to FASTA with writeXStringSet.DNAString with an RNAString directly. Fix: Convert sequences using RNAString(d) before comparison.maskGaps to remove gap-heavy columns before calculating stringDist.write.phylip to preserve column masking, or cast to matrix to drop masked regions entirely.This skill is the knowledge layer — when, why, and how to use biostrings. To run this analysis on your own data with managed compute, automated QC, and reproducible outputs, use BioMate — free to start.