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Create metagene plots and browser tracks for RNA modification data. Use when visualizing m6A distribution patterns around genomic features like stop codons.
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/diegosouzapw/awesome-omni-skill --skill bio-epitranscriptomics-modification-visualization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。
Token-efficient tracking for AI orchestration. CLI-first for status updates (~50 tokens), agent fallback for complex ops (~1KB). Use when: updating task status, querying blockers, creating progress files, validating phases.
AshAi extension guidelines for integrating AI capabilities with Ash Framework. Use when implementing vectorization/embeddings, exposing Ash actions as LLM tools, creating prompt-backed actions, or setting up MCP servers. Covers semantic search, LangChain integration, and structured outputs.
This skill should be used when solving hard questions, complex architectural problems, or debugging issues that benefit from GPT-5 Pro or GPT-5.1 thinking models with large file context. Use when standard Claude analysis needs deeper reasoning or extended context windows.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | bio-epitranscriptomics-modification-visualization |
| description | Create metagene plots and browser tracks for RNA modification data. Use when visualizing m6A distribution patterns around genomic features like stop codons. |
| tool_type | r |
| primary_tool | Guitar |
library(Guitar)
library(TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene)
# Load m6A peaks
peaks <- import('m6a_peaks.bed')
# Create metagene plot
# Shows distribution relative to transcript features
GuitarPlot(
peaks,
txdb = TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene,
saveToPDFprefix = 'm6a_metagene'
)
# Create bigWig from IP/Input ratio
bamCompare -b1 IP.bam -b2 Input.bam \
--scaleFactors 1:1 \
--ratio log2 \
-o IP_over_Input.bw
# Metagene around stop codons
computeMatrix scale-regions \
-S IP_over_Input.bw \
-R genes.bed \
--regionBodyLength 2000 \
-a 500 -b 500 \
-o matrix.gz
plotProfile -m matrix.gz -o metagene.pdf
# Create normalized bigWig for genome browser
bamCoverage -b IP.bam \
--normalizeUsing CPM \
-o IP_normalized.bw
# Peak BED to bigBed
bedToBigBed m6a_peaks.bed chrom.sizes m6a_peaks.bb
library(ComplexHeatmap)
# m6A signal around peaks
Heatmap(
signal_matrix,
name = 'm6A signal',
cluster_rows = TRUE,
show_row_names = FALSE
)