Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

bio-workflows-genome-assembly-pipeline(生物工作流程基因组组装管道)

bio-workflows-genome-assembly-pipeline 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-workflows-genome-assembly-pipeline 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,权限为需要联网;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 56,324。

总安装 456周安装 19GitHub Stars 公开资料未说明下载 152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-workflows-genome-assembly-pipeline(生物工作流程基因组组装管道)
来源仓库:https://github.com/gptomics/bioskills
仓库路径:skills/bio-workflows-genome-assembly-pipeline
安装命令:
npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-workflows-genome-assembly-pipeline"
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-workflows-genome-assembly-pipeline"

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。

该技能提供基因组从头组装流程的信息检索与筛选能力。适用于宏基因组或单细胞测序数据的序列拼接任务。bio-workflows-genome-assembly-pipeline 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。可根据读长类型与覆盖度选择适配的算法组合建议。

安装前需明确对磁盘空间与 CPU 资源的占用预期。请核实原始仓库中是否包含测试数据集用于功能验证。

来源仓库内路径:skills/bio-workflows-genome-assembly-pipeline

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-workflows-genome-assembly-pipelin…;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

bio-workflows-genome-assembly-pipeline 怎么安装?

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

bio-workflows-genome-assembly-pipeline 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-workflows-genome-assembly-pipeline 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

bio-workflows-genome-assembly-pipeline 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-workflows-genome-assembly-pipeline 用的人多吗?

公开数据是累计安装 456 次,近一周安装 19 次,下载 152 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-workflows-genome-assembly-pipeline 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-workflows-genome-assembly-pipeline

生物工作流程基因组组装管道 · 本页

456—需要联网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

Genome Assembly Pipeline

Complete workflow from sequencing reads to polished, quality-assessed genome assembly.

Workflow Overview

Reads (short and/or long)
    |
    v
[1. QC & Filtering] -----> fastp, NanoPlot
    |
    v
[2. Assembly] -----------> SPAdes (short) or Flye (long)
    |
    v
[3. Polishing] ----------> Pilon (short) or medaka (long)
    |
    v
[4. QC Assessment] ------> QUAST, BUSCO
    |
    v
Final polished assembly

Path A: Short-Read Assembly (SPAdes)

Step 1: QC

fastp -i reads_R1.fastq.gz -I reads_R2.fastq.gz \
    -o trimmed_R1.fq.gz -O trimmed_R2.fq.gz \
    --detect_adapter_for_pe \
    --qualified_quality_phred 20 \
    --length_required 50 \
    --html qc_report.html

Step 2: Assembly with SPAdes

# Standard bacterial assembly
spades.py \
    -1 trimmed_R1.fq.gz \
    -2 trimmed_R2.fq.gz \
    -o spades_output \
    --careful \
    -t 16 \
    -m 64

# For isolate genomes
spades.py --isolate \
    -1 trimmed_R1.fq.gz \
    -2 trimmed_R2.fq.gz \
    -o spades_output \
    -t 16

Step 3: Polishing with Pilon

# Align reads to assembly
bwa index spades_output/scaffolds.fasta
bwa mem -t 16 spades_output/scaffolds.fasta \
    trimmed_R1.fq.gz trimmed_R2.fq.gz | \
    samtools sort -@ 4 -o aligned.bam
samtools index aligned.bam

# Polish
pilon --genome spades_output/scaffolds.fasta \
    --frags aligned.bam \
    --output polished \
    --threads 16

Path B: Long-Read Assembly (Flye)

Step 1: QC

# NanoPlot for long-read QC
NanoPlot --fastq reads.fastq.gz \
    --outdir nanoplot_output \
    --threads 8

Step 2: Assembly with Flye

# ONT raw reads
flye --nano-raw reads.fastq.gz \
    --out-dir flye_output \
    --threads 16 \
    --genome-size 5m

# ONT HQ reads (sup/dna_r10)
flye --nano-hq reads.fastq.gz \
    --out-dir flye_output \
    --threads 16 \
    --genome-size 5m

# PacBio HiFi
flye --pacbio-hifi reads.fastq.gz \
    --out-dir flye_output \
    --threads 16 \
    --genome-size 5m

Step 3: Polishing with medaka

# Polish with medaka (for ONT)
medaka_consensus \
    -i reads.fastq.gz \
    -d flye_output/assembly.fasta \
    -o medaka_output \
    -t 16 \
    -m r1041_e82_400bps_sup_v4.3.0  # Match your basecalling model

Path C: Hybrid Assembly

# Flye with long reads, then polish with short reads
flye --nano-hq long_reads.fastq.gz \
    --out-dir flye_output \
    --threads 16 \
    --genome-size 5m

# Polish with short reads using Pilon
bwa index flye_output/assembly.fasta
bwa mem -t 16 flye_output/assembly.fasta \
    short_R1.fq.gz short_R2.fq.gz | \
    samtools sort -@ 4 -o aligned.bam
samtools index aligned.bam

pilon --genome flye_output/assembly.fasta \
    --frags aligned.bam \
    --output hybrid_polished \
    --threads 16

Step 4: Quality Assessment

QUAST

quast.py polished.fasta \
    -r reference.fasta \
    -g genes.gff \
    -o quast_output \
    -t 8

# Without reference
quast.py polished.fasta \
    -o quast_output \
    -t 8

BUSCO

# Download lineage database
busco --download bacteria_odb10

# Run BUSCO
busco -i polished.fasta \
    -l bacteria_odb10 \
    -o busco_output \
    -m genome \
    -c 8

Parameter Recommendations

ToolParameterBacteriaEukaryote
SPAdes--carefulYesOptional
SPAdes-m64GB256GB+
Flye--genome-size5mSpecies-specific
Flye--metaIf metagenomeNo
BUSCO-lbacteria_odb10eukaryota_odb10

Troubleshooting

IssueLikely CauseSolution
Fragmented assemblyLow coverage, repetitive genomeIncrease coverage, use long reads
Low N50Short reads onlyAdd long reads for scaffolding
Low BUSCOIncomplete assembly, wrong lineageCheck coverage, try different lineage
Assembly too largeContamination, heterozygosityFilter reads, check for contamination

Complete Pipeline Script

#!/bin/bash
set -e

THREADS=16
GENOME_SIZE="5m"
LONG_READS="long_reads.fastq.gz"
SHORT_R1="short_R1.fastq.gz"
SHORT_R2="short_R2.fastq.gz"
BUSCO_LINEAGE="bacteria_odb10"
OUTDIR="assembly_results"

mkdir -p ${OUTDIR}/{qc,assembly,polished,quast,busco}

# Step 1: QC
echo "=== QC ==="
NanoPlot --fastq ${LONG_READS} --outdir ${OUTDIR}/qc/nanoplot -t ${THREADS}
fastp -i ${SHORT_R1} -I ${SHORT_R2} \
    -o ${OUTDIR}/qc/short_R1.fq.gz -O ${OUTDIR}/qc/short_R2.fq.gz \
    --html ${OUTDIR}/qc/fastp.html

# Step 2: Assembly with Flye
echo "=== Assembly ==="
flye --nano-hq ${LONG_READS} \
    --out-dir ${OUTDIR}/assembly \
    --threads ${THREADS} \
    --genome-size ${GENOME_SIZE}

# Step 3: Polish with short reads
echo "=== Polishing ==="
bwa index ${OUTDIR}/assembly/assembly.fasta
bwa mem -t ${THREADS} ${OUTDIR}/assembly/assembly.fasta \
    ${OUTDIR}/qc/short_R1.fq.gz ${OUTDIR}/qc/short_R2.fq.gz | \
    samtools sort -@ 4 -o ${OUTDIR}/polished/aligned.bam
samtools index ${OUTDIR}/polished/aligned.bam

pilon --genome ${OUTDIR}/assembly/assembly.fasta \
    --frags ${OUTDIR}/polished/aligned.bam \
    --output ${OUTDIR}/polished/final \
    --threads ${THREADS}

# Step 4: QC
echo "=== Quality Assessment ==="
quast.py ${OUTDIR}/polished/final.fasta -o ${OUTDIR}/quast -t ${THREADS}
busco -i ${OUTDIR}/polished/final.fasta -l ${BUSCO_LINEAGE} \
    -o busco -m genome -c ${THREADS} --out_path ${OUTDIR}

echo "=== Assembly Complete ==="
echo "Final assembly: ${OUTDIR}/polished/final.fasta"
cat ${OUTDIR}/quast/report.txt

Related Skills

  • genome-assembly/short-read-assembly - SPAdes details
  • genome-assembly/long-read-assembly - Flye, Canu, Hifiasm
  • genome-assembly/assembly-polishing - Pilon, medaka, Racon
  • genome-assembly/assembly-qc - QUAST, BUSCO metrics

平台分布

OpenCode

28.46%
按下载量换算43

Codex

20.52%
按下载量换算31

Claude Code

17.73%
按下载量换算27

windsurf

12.37%
按下载量换算19

trae

6.91%
按下载量换算11

Antigravity

3.02%
按下载量换算5

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。

继续浏览同类 Skills