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Genomische Koordinaten

Konvertiert genomische Intervalle zwischen Koordinatenkonventionen, normalisiert und vergleicht Variantenrepräsentationen und erkennt Assembly- oder Contig-Namenskonflikte, bevor sie eine Analyse verfälschen.

Was ist Genomische Koordinaten?

Diese Fähigkeit ist ein wesentliches Werkzeug für jeden, der mit genomischen Daten arbeitet und sicherstellen muss, dass Koordinaten korrekt zwischen verschiedenen Formaten, Tools oder Assemblys übersetzt werden. Sie unterstützt eine Vielzahl von Konventionen (0-basiert halboffen und 1-basiert inklusiv) und Formate wie BED, GFF/GTF, VCF, SAM/BAM, WIG, PSL, genePred und Picard interval_list. Darüber hinaus bietet sie Funktionen zur Normalisierung von Varianten (Linksausrichtung und Trimmung), zum Vergleich von Varianteneinträgen, zur Prüfung auf Assembly-Inkompatibilitäten und zur Auditierung von Dateien auf Formatverstöße. Die Tools arbeiten plattformunabhängig und sind als Python-Skripte in der Skill-Definition enthalten, sodass sie sowohl in CI/CD-Pipelines als auch in interaktiven Analysen eingesetzt werden können. Die detaillierte Dokumentation deckt alle Grenzfälle ab, von der Behandlung von Leerstellen in BED-Dateien bis hin zur korrekten Handhabung von Transkript- und Proteinkoordinaten.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/genomic-coordinates

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Dokumentation

Was macht Genomische Koordinaten?

Wann verwenden

Immer, wenn eine Koordinate eine Grenze überschreitet: zwischen zwei Dateiformaten, zwischen zwei Werkzeugen, zwischen zwei Assemblys oder zwischen dem Genom und einem Transkript.

Die Regel

Eine Koordinate besteht aus drei Tatsachen, nicht einer: der Zahl, der Konvention, in der sie geschrieben ist, und der Assembly, gegenüber der sie gemessen wurde. Führen Sie alle drei mit, oder die Zahl ist nicht interpretierbar.

Koordinatenfehler sind die leiseste Fehlerklasse in der Genomik. Eine BED-Datei, die um eine Base verschoben ist, wird geparst, sortiert und verschneidet ohne Beanstandung. Ein GRCh37-VCF, der mit einer GRCh38-Annotation verbunden wird, liefert Ergebnisse. Eine rechtsverschobene Indel passt einfach nicht zu ihrem Eintrag in ClinVar, und das Ergebnis ist eine Variante, die als neuartig gemeldet wird. Nichts löst einen Fehler aus; die Antwort ist einfach falsch, und sie ist in eine Richtung falsch, die plausibel aussieht.

Konvertieren Sie also mit der Tabelle, nicht aus dem Gedächtnis, und überprüfen Sie - wann immer ein Referenzgenom verfügbar ist - gegen dieses.

Die zwei Konvertierungen

1-basiert inklusiv  ->  0-basiert halboffen :  Start - 1,  Ende
0-basiert halboffen  ->  1-basiert inklusiv :  Start + 1,  Ende

Die Endkoordinate bewegt sich nie. Wenn eine Konvertierung beide Zahlen geändert hat, ist sie falsch.

Welches Format ist was

0-basiert, halboffen1-basiert, inklusiv
BED, bedGraph, bigWig, narrowPeakGFF3, GTF, VCF
BAM/CRAM (binäre POS)SAM (Text-POS)
PSL, genePred, refFlatWIG, Picard interval_list
MAF (UCSC multiple alignment)MAF (TCGA-Mutationsannotation)
PyRanges, pybedtoolsGRanges/IRanges, samtools & UCSC & Ensembl-Regionsstrings

Beide

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

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biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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