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Agent Skill · 研究检索

bio-longread-qc(生物长读质量控制)

bio-longread-qc 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

bio-longread-qc 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 60,816。

总安装 364周安装 15GitHub Stars 公开资料未说明下载 119核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:bio-longread-qc(生物长读质量控制)
来源仓库:https://github.com/gptomics/bioskills
仓库路径:skills/bio-longread-qc
安装命令:
npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-longread-qc"
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-longread-qc"

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

bio-longread-qc 用于长读测序质量控制相关信息的查找、检索与筛选,适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 环境。它可根据关键词或任务场景快速定位候选结果,支持从来源仓库获取质控指标与过滤流程文档。

通过 npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-longread-qc" 命令安装,需结合原始 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/bio-longread-qc

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-longread-qc";命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

bio-longread-qc 怎么安装?

在终端执行 npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-longread-qc"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

bio-longread-qc 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

bio-longread-qc 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

bio-longread-qc 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

bio-longread-qc 用的人多吗?

公开数据是累计安装 364 次,近一周安装 15 次,下载 119 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

bio-longread-qc 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
bio-longread-qc

生物长读质量控制 · 本页

364—权限未标注MIT未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Long-Read Quality Control

NanoPlot - Visualization

# From FASTQ
NanoPlot --fastq reads.fastq.gz -o nanoplot_output -t 4

# From BAM
NanoPlot --bam aligned.bam -o nanoplot_output -t 4

# From sequencing summary (fastest)
NanoPlot --summary sequencing_summary.txt -o nanoplot_output

NanoPlot - Common Options

NanoPlot --fastq reads.fastq.gz \
    -o nanoplot_output \
    -t 8 \
    --N50 \                        # Show N50 in plots
    --title "Sample QC" \
    --plots hex dot \              # Plot types
    --format png pdf \             # Output formats
    --color darkblue \
    --maxlength 50000 \            # Max length for plots
    --minlength 500                # Min length for plots

NanoStat - Statistics Only

# Quick statistics (no plots)
NanoStat --fastq reads.fastq.gz --threads 4

# From BAM
NanoStat --bam aligned.bam --threads 4

# Output to file
NanoStat --fastq reads.fastq.gz --threads 4 > qc_stats.txt

chopper - Filter Reads

# Filter by length and quality
gunzip -c reads.fastq.gz | chopper -q 10 -l 1000 | gzip > filtered.fastq.gz

# Quality >= 10, length >= 1000bp

chopper - Common Options

gunzip -c reads.fastq.gz | chopper \
    --quality 10 \                 # Min quality
    --minlength 1000 \             # Min length
    --maxlength 50000 \            # Max length
    --headcrop 50 \                # Remove from start
    --tailcrop 50 \                # Remove from end
    --threads 4 \
    | gzip > filtered.fastq.gz

NanoFilt - Alternative Filter

# Filter with NanoFilt
gunzip -c reads.fastq.gz | NanoFilt -q 10 -l 1000 | gzip > filtered.fastq.gz

# With more options
gunzip -c reads.fastq.gz | NanoFilt \
    --quality 10 \
    --length 1000 \
    --maxlength 50000 \
    --headcrop 50 \
    | gzip > filtered.fastq.gz

Porechop - Adapter Trimming

# Trim adapters
porechop -i reads.fastq.gz -o trimmed.fastq.gz --threads 8

# With barcode splitting
porechop -i reads.fastq.gz -b output_dir/ --threads 8

Generate Summary Statistics

# Quick summary with seqkit
seqkit stats reads.fastq.gz

# Detailed stats
seqkit stats -a reads.fastq.gz

# Watch stats during basecalling
seqkit watch --fields ReadLen,MeanQual reads.fastq.gz

PycoQC - From Basecalling

# Generate QC report from sequencing_summary.txt
pycoQC -f sequencing_summary.txt -o pycoqc_report.html

# With BAM for alignment stats
pycoQC -f sequencing_summary.txt -a aligned.bam -o pycoqc_report.html

Calculate N50

# With seqkit
seqkit stats -a reads.fastq.gz | grep N50

# Manual calculation
seqkit fx2tab -l reads.fastq.gz | cut -f 2 | sort -rn | \
    awk '{sum+=$1; len[NR]=$1} END {
        target=sum/2; cumsum=0;
        for(i=1; i<=NR; i++) {
            cumsum+=len[i];
            if(cumsum>=target) {print "N50:", len[i]; break}
        }
    }'

Parse FASTQ Quality in Python

import numpy as np
from Bio import SeqIO

lengths = []
qualities = []

for record in SeqIO.parse('reads.fastq', 'fastq'):
    lengths.append(len(record))
    qualities.append(np.mean(record.letter_annotations['phred_quality']))

print(f'Total reads: {len(lengths)}')
print(f'Total bases: {sum(lengths):,}')
print(f'Mean length: {np.mean(lengths):.0f}')
print(f'Median length: {np.median(lengths):.0f}')
print(f'Mean quality: {np.mean(qualities):.1f}')

NanoPlot Output Files

FileDescription
NanoStats.txtSummary statistics
NanoPlot-report.htmlInteractive report
LengthvsQualityScatterPlotLength vs Q plot
WeightedHistogramReadlengthRead length distribution
Yield_By_LengthCumulative yield

Key Parameters - NanoPlot

ParameterDescription
--fastqInput FASTQ
--bamInput BAM
--summarySequencing summary
-oOutput directory
-tThreads
--N50Show N50 line
--plotsPlot types
--formatOutput formats

Key Parameters - chopper

ParameterDefaultDescription
-q0Min quality
-l0Min length
--maxlengthinfMax length
--headcrop0Trim from start
--tailcrop0Trim from end
-t4Threads

Quality Thresholds

Q ScoreAccuracyTypical Use
Q7~80%Very low quality
Q10~90%Basic filtering
Q15~97%Moderate filtering
Q20~99%High quality (SUP)
Q30~99.9%Very high (HiFi)

Related Skills

  • long-read-alignment - Align filtered reads
  • sequence-io - FASTQ handling
  • medaka-polishing - Polish with filtered reads

平台分布

windsurf

27.78%
按下载量换算33

trae

21.78%
按下载量换算26

OpenCode

18.52%
按下载量换算22

Codex

12.65%
按下载量换算15

Claude Code

7.8%
按下载量换算9

Antigravity

3.2%
按下载量换算4

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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