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pacsomatic

Kit de operador para flujos de trabajo tumor-normal emparejados de nf-core/pacsomatic a partir de archivos BAM. Utiliza esta habilidad cuando el usuario necesite validar entradas, generar muestrarios compatibles con pacsomatic, preparar artefactos de lanzamiento reproducibles para Nextflow, ejecutar localmente o enviar a planificadores (LSF/Slurm/PBS/SGE) y solucionar fallos de ejecución.

¿Qué es pacsomatic?

Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo de ejecución reproducible para nf-core/pacsomatic, centrado en un script auxiliar único (`scripts/run_pacsomatic.py`) que maneja la validación, generación de artefactos y ejecución opcional. Es útil para desarrolladores y usuarios que necesitan ejecutar análisis tumor-normal emparejados a partir de archivos BAM, generando automáticamente un muestrario compatible con pacsomatic, un archivo YAML de parámetros y un script de lanzamiento para reejecuciones reproducibles. La habilidad soporta modos de ejecución local y envío a planificadores de trabajos comunes (LSF, Slurm, PBS, SGE), así como una validación previa (`--dry-run`) para comprobar que las entradas están completas antes de lanzar el pipeline. Al invocarla, el agente recopila las entradas requeridas (rutas de BAM, identificadores de paciente/muestra, modo de referencia), valida los prerrequisitos, genera los artefactos necesarios y, si se solicita, ejecuta el pipeline o lo envía al planificador, devolviendo el comando utilizado, el estado de la validación y el ID del trabajo (cuando está disponible).

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/pacsomatic

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Documentación

¿Qué hace pacsomatic?

Visión General

Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo de ejecución reproducible para nf-core/pacsomatic, centrado en un único punto de entrada auxiliar que maneja la validación, la generación de artefactos y la ejecución opcional.

Punto de entrada principal:

  • scripts/run_pacsomatic.py

El script auxiliar:

  • valida los identificadores requeridos, archivos, modo de referencia y prerrequisitos de ejecución
  • escribe un muestrario compatible con pacsomatic (patient,sample,status,bam,pbi)
  • genera un YAML de parámetros y un script de lanzamiento para reejecuciones reproducibles
  • soporta validación en modo --dry-run y rutas de ejecución/envió

Utiliza esta habilidad como la ruta predeterminada para operaciones con pacsomatic. No la evites con comandos nextflow run nf-core/pacsomatic ensamblados manualmente a menos que el usuario solicite explícitamente la construcción manual de comandos.

Cuándo Usar Esta Habilidad

Invoca esta habilidad cuando el usuario pida:

  • ejecutar análisis tumor-normal emparejados a partir de archivos BAM
  • generar o corregir el muestrario y los artefactos de lanzamiento de pacsomatic
  • ejecutar localmente o enviar a planificadores (LSF/Slurm/PBS/SGE)
  • realizar una validación previa (dry-run) antes de la ejecución
  • solucionar fallos de lanzamiento o resumir los resultados de la ejecución

No uses esta habilidad para:

  • interpretación biológica profunda más allá de comprobaciones de cordura a nivel de ejecución
  • editar los componentes internos del pipeline a menos que se solicite explícitamente

Frases típicas que activan esta habilidad:

  • "ejecuta nf-core/pacsomatic para este par tumor-normal"
  • "prepara el muestrario y el script de lanzamiento de pacsomatic"
  • "haz primero un dry-run y dime qué falta"
  • "envía pacsomatic a slurm/lsf y devuelve el ID del trabajo"
  • "por qué falló el envío de pacsomatic"

Reglas de Enrutamiento y Ejecución

  1. Siempre recopila primero las entradas requeridas para la ejecución.
  2. Siempre enruta a través de scripts/run_pacsomatic.py para la validación y generación de artefactos.
  3. Usa --dry-run por defecto cuando el usuario solo pida comprobaciones/validación.
  4. Usa --run solo cuando el usuario pida ejecutar/enviar.
  5. Para modos con planificador, incluye argumentos de recursos específicos del ejecutor y devuelve el ID del trabajo detectado cuando esté disponible.
  6. Si la ejecución falla, reporta el primer punto de fallo y el siguiente objetivo de diagnóstico (.nextflow.log, pipeline_info, registros de tareas fallidas).

Entradas Requeridas

Obligatorias:

  • ruta del BAM tumoral
  • ruta del BAM normal
  • ID del paciente
  • ID de la muestra tumoral
  • ID de la muestra normal
  • directorio de salida
  • exactamente un modo de referencia: --fasta o --genome

Opcionales:

  • perfil, recursos, cuenta/cola del planificador
  • versión del pipeline (-r)
  • archivo de parámetros, banderas de resume/report/dag
  • --dry-run y/o --run

Flujo de Trabajo

  1. Validar identidad y restricciones de entrada.
  2. Validar rutas locales requeridas (BAM, PBI opcional, FASTA opcional).
  3. Resolver comprobaciones de ejecución y dependencias.
  4. Construir el muestrario y el YAML de parámetros generado.
  5. Generar el script de lanzamiento para el ejecutor seleccionado.
  6. Si es --dry-run y no --run, detenerse después de la generación de artefactos.
  7. Si es --run, ejecutar localmente o enviar al planificador.
  8. Devolver la ruta del comando/script, el estado de la validación y el ID del trabajo (si se detecta).

Contrato de Respuesta del Agente

Cada respuesta después de la invocación debe incluir:

  • el comando exacto utilizado o la ruta del script generado
  • confirmación de que se ejecutaron las comprobaciones de validación
  • tipo de ejecución (dry-run vs run)
  • ID del trabajo del planificador cuando esté disponible
  • un siguiente paso concreto para validación/diagnóstico

Inicio Rápido

Dry run:

python scripts/run_pacsomatic.py \
  --tumor-bam /ruta/al/tumor.bam \
  --normal-bam /ruta/al/normal.bam \
  --patient-id P001 \
  --tumor-sample-id P001_T \
  --normal-sample-id P001_N \
  --outdir /ruta/de/salida \
  --genome GRCh38 \
  --profile singularity,sanger \
  --dry-run

Ejemplo de ejecución con planificador (Slurm):

python scripts/run_pacsomatic.py \
  --tumor-bam /ruta/al/tumor.bam \
  --normal-bam /ruta/al/normal.bam \
  --patient-id P001 \
  --tumor-sample-id P001_T \
  --normal-sample-id P001_N \
  --outdir /ruta/de/salida \
  --genome GRCh38 \
  --profile singularity,sanger \
  --executor slurm \
  --queue compute \
  --project my_account \
  --cpus 16 \
  --memory-gb 64 \
  --walltime 48:00 \
  --run

Configuración

Usa config.yaml como línea base para los valores predeterminados de perfil/ejecutor/ejecución. Sobrescribe en el momento de la invocación cuando los requisitos del usuario difieran.

Pruebas

Ejecuta las pruebas unitarias desde la raíz de la habilidad:

python -m unittest discover -s tests/pacsomatic -v

Referencias

  • references/agent-playbook.md
  • references/config-and-output.md
  • references/pacsomatic_guide.md
  • scripts/run_pacsomatic.py

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

>

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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