ソース情報
- リポジトリ
- swaruplab/operon
- ソースの最終更新活動
- 2026年6月21日 17:20
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 96
- フォーク
- 11
インストール方法
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。
ソースファイルを確認
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。
メニュー
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。
SOC 職業分類に基づく
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/swaruplab/operon --skill automated-bioinformatics-pipelines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
Install and run the BD Rhapsody™ Sequence Analysis Pipeline (v3.0) on a shared cluster or remote Linux server with no root and no container runtime. Covers the self-contained install bundle, reference archives, FASTQ manifests, per-library YML generation, SLURM array execution, outputs, sample-tag demultiplexing, and the failure modes that cost hours — wrong Sample_Tags_Version on nuclei runs, uncapped Maximum_Threads, node-local scratch, and pinning a stale `latest` bundle.
Advanced single-cell multi-omics analysis including scRNA-seq, scCITE-seq, scATAC-seq, and TARGET-seq. Use when analyzing single-cell data, cell type identification, trajectory analysis, differential expression, UMAP/clustering, integrating protein and RNA modalities (TotalVI), or working with Scanpy, Seurat, scvi-tools. Includes workflows for MPN, hematologic malignancies, megakaryocyte biology.
Detects differential alternative splicing between conditions using rMATS-turbo (binomial LRT on junction counts), leafcutter (Dirichlet-multinomial GLM on intron clusters), MAJIQ V3 deltapsi/HET (Bayesian posterior on LSVs), SUPPA2 (empirical-null on TPM-derived PSI), or Shiba (junction-imbalance-corrected, 2025 SOTA at low coverage). Reports FDR-corrected significance and delta PSI effect sizes. Tools differ in statistical model, annotation dependence, calibration regime, and replicate-count requirements. Use when comparing splicing patterns between treatment groups, tissues, or disease states.
| name | automated-bioinformatics-pipelines |
| display_name | Automated Bioinformatics Pipelines |
| description | Pipeline maestro |
| keywords | ["workflows","RNAseq","ChIPseq","automation","YAML"] |
| measurable_outcome | Execute a configured pipeline end-to-end (including QC report + summary) within 24 hours of receiving inputs, logging every tool/parameter. |
| license | MIT |
| metadata | {"author":"BioMaster Team","version":"1.0.0"} |
| compatibility | [{"system":"Python 3.9+"}] |
| allowed-tools | ["run_shell_command","read_file"] |
Orchestrate BioMaster’s multi-agent pipelines (RNA-seq, ChIP-seq, single-cell, Hi-C) using the provided configs and repos to deliver reproducible outputs.
rnaseq, chipseq, singlecell, hic).cd repo && pip install -r requirements.txt (or container) prior to running.python repo/run.py --config repo/config.yaml (or chosen config) and monitor progress.README.md.