Communitygithub.com

vigilancia-de-variantes-de-patogenos

Consulta datos de vigilancia genómica de patógenos en tiempo real a través de la API LAPIS de GenSpectrum para descubrir qué linajes virales circulan actualmente, qué tan rápido crecen y qué mutaciones portan.

¿Qué es vigilancia-de-variantes-de-patogenos?

Esta habilidad permite a un agente de IA consultar datos de vigilancia genómica de patógenos en tiempo real mediante la API LAPIS de GenSpectrum, evitando confiar en conocimiento desactualizado o incorrecto sobre linajes virales. Es esencial para responder preguntas sobre qué variante de SARS-CoV-2 es dominante, si un linaje Pango sigue designado o ha sido retirado, qué clado o genotipo de H5N1 circula en un huésped o región, o si un cebador de PCR sigue siendo efectivo. La habilidad incluye cuatro scripts (resolve_lineage.py, lineage_prevalence.py, mutation_profile.py, reporting_lag.py) que se ejecutan sobre instancias de LAPIS para SARS-CoV-2, H5N1, H3N2, mpox, sarampión, dengue y otros patógenos. Cada script reporta la versión de datos y los filtros aplicados, garantizando reproducibilidad. La habilidad documenta trampas conocidas que producen respuestas incorrectas de forma silenciosa, como el uso de nombres de linaje sin asterisco, diferencias en nombres de campos entre instancias, y el sesgo de semanas recientes.

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

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Vigilancia de Variantes de Patógenos

Cuándo usarla

Cada vez que una respuesta dependa de cómo se ve ahora una población de patógenos: qué linajes están circulando, si uno está creciendo, qué significa actualmente un nombre de linaje, o si un objetivo de ensayo sigue siendo válido.

La regla

Nunca afirmes qué está circulando, y nunca escribas un nombre de linaje, de memoria.

Tres cosas fallan a la vez, y solo la primera es un problema ordinario de corte de conocimiento:

  1. Los nombres son posteriores al entrenamiento. La lista de designaciones Pango tiene más de 6.200 nombres y crece continuamente.
  2. La nomenclatura es una estructura de datos viva, no una convención. XFG es un recombinante que solo se resuelve a través de alias_key.json; PQ.17 se desalias a XDV.1.5.1.1.8.1.17. Ninguna expansión es derivable por razonamiento — la asignación es un archivo que cambia.
  3. El conocimiento previo se retracta, no solo se vuelve obsoleto. 294 nombres en el lineage_notes.txt actual están retirados o redesignados. PC.2 ahora es LF.7.9; XFG.20 fue retirado por completo. Un dato de linaje recordado no solo está desactualizado, puede estar activamente equivocado.

Cada número que esta habilidad reporta es un conteo devuelto por una instancia en vivo, sellado con la versión de datos de la que proviene.

Alcance

Análisis de datos de vigilancia para investigación. Esta habilidad describe secuencias que fueron recolectadas y enviadas; no produce interpretaciones clínicas, recomendaciones de respuesta a brotes ni orientación de salud pública, y los conteos de secuencias no son conteos de casos.

Instancias

Una forma de API cubre todos los patógenos. --instance nombra un despliegue verificado; --base-url alcanza cualquier otra instancia de LAPIS.

InstanciaHostColumna de linajeIndexada
sars-cov-2lapis.cov-spectrum.org (datos abiertos de GenBank)pangoLineagesí
h5n1, h3n2, h1n1pdm, influenza-alapis.genspectrum.orgcladeno
rsv-a, rsv-b, mpox, measles, dengue, west-nile, hmpv, ebola-zaire, ebola-sudan, cchflapis.pathoplexus.orgvaríavaría

Los nombres de los campos difieren por instancia y nunca se asumen. Cada script lee /sample/databaseConfig en tiempo de ejecución y elige las columnas de fecha de recolección, fecha de envío y linaje de lo que la instancia realmente declara. dateFrom= es correcto en SARS-CoV-2 y un duro 400 en H5N1, cuya fecha de recolección es sampleCollectionDateRangeLower.

Scripts

cd skills/pathogen-variant-surveillance/scripts
ScriptPregunta que responde
resolve_lineage.py¿Este nombre aún existe?, ¿a qué se expande?, ¿de qué desciende?
lineage_prevalence.py¿Qué proporción de secuencias tiene este linaje, semana a semana?, ¿está creciendo?
mutation_profile.py¿Qué mutaciones porta?, ¿en qué se diferencia de otro linaje?
reporting_lag.py¿Qué tan atrás debe ir la data para que sea confiable?

Los cuatro aceptan --format table|tsv|json e imprimen la procedencia (instancia, versión de datos, nombres de campos resueltos, filtros) a stderr, así que > out.tsv mantiene los datos limpios y la procedencia visible.

Empieza por los datos, no por una lista recordada

# sin nombres: descubre qué está circulando realmente en la ventana
python3 lineage_prevalence.py --top 5 --where country=USA --weeks 12

nota: descubrió los 5 valores de pangoLineage más comunes en la ventana: XFG.1.1, XFG.23.1.3, PY.1.1.1, XFJ.3.1.2, PQ.17

Este es el primer comando correcto para "qué está circulando". Nombrar linajes de antemano presume que ya sabes cuáles importan, que es la suposición que esta habilidad existe para eliminar.

Verifica un nombre antes de usarlo

python3 resolve_lineage.py XFG.23.1.3 PQ.17 PC.2 NOTALINEAGE
query        status     desalias                        padre    recombinant_of  descendientes  secuencias  detalle
XFG.23.1.3   actual    XFG.23.1.3                       XFG.23.1  LF.7+LP.8.1.2   6              317         S:A1174V, en la rama C29137T
PQ.17        actual    XDV.1.5.1.1.8.1.17               NB.1.8.1                  23             931         Alias de XDV.1.5.1.1.8.1.17
PC.2         retirado  B.1.1.529.2.86.1.1.16.1.7.2.1.2  LF.7.2.1                  4              25          ahora LF.7.9; Redesignado como LF.7.9
NOTALINEAGE  desconocido NOTALINEAGE                                               0             n/a         no existe tal nombre en la nomenclatura viva

(detalle abreviado; cada fila real también cita la propuesta de linaje de la que proviene.)

El código de salida es 1 si algún nombre está retirado o es desconocido, por lo que sirve como control para la lista de linajes de un manuscrito. Observa PC.2: retirado upstream, sin embargo 25 secuencias aún llevan la etiqueta porque las asignaciones de la instancia van detrás de la designación. Ambos hechos son ciertos y ambos importan.

Prevalencia y crecimiento

python3 lineage_prevalence.py "XFG.1.1*" "XFJ*" --where country=USA --weeks 16 --growth
linaje    semana      n   total  proporción  ci_bajo  ci_alto  cobertura
XFG.1.1*  2026-05-04  42  80     0.5250      0.4170   0.6308   ok
XFG.1.1*  2026-06-15  3   49     0.0612      0.0210   0.1652   ok
XFG.1.1*  2026-06-29  1   30     0.0333      0.0059   0.1667   baja
XFG.1.1*  2026-07-13  0   0                                   baja

Las proporciones llevan intervalos de Wilson porque las semanas de vigilancia son pequeñas. Las semanas cuyo denominador aún no se ha completado se marcan como baja y se excluyen del ajuste de crecimiento a menos que se use --include-incomplete.

La ventana se amplía a semanas ISO completas, y lo indica cuando lo hace. Una ventana que comienza a mitad de semana daría una primera fila que cubre tres días y una última fila que cubre cuatro, ninguna comparable a las semanas completas entre ellas.

--growth reporta una pendiente de mínimos cuadrados ponderados de log-odds contra el tiempo. Es descriptiva: absorbe cada cambio en quién está secuenciando, dónde y qué tan rápido reportan. No es una estimación de aptitud o transmisibilidad. No se imprime pendiente para un linaje con muy pocas observaciones; consulta la tabla de trampas para ver por qué existe esa protección.

Mutaciones, y si un ensayo sigue siendo válido

python3 mutation_profile.py "XFJ*" --versus "XFG*" --gene S --since 2026-01-01
mutación  gen  posición  veredicto  prop_a  prop_b  n_a  n_b
S:L441R   S    441       ganada     1.000   0.000   66   0
S:A475V   S    475       ganada     1.000   0.000   68   0
S:K444R   S    444       perdida    0.000   0.996   0    5031
S:Q493E   S    493       perdida    0.000   0.998   0    5359

Funciona igual en un genoma segmentado — --instance h5n1 --gene HA o --gene seg4. Usa --nucleotide para preguntas sobre cebadores y sondas, donde el codón no es la unidad que importa.

Decide qué tan atrás confiar

python3 reporting_lag.py --where country=USA
días_retraso  media_completa  min_completa  max_completa  cohortes
14            0.456           0.332         0.557         6
30            0.677           0.580         0.822         6
60            0.868           0.802         0.949         6
90            0.939           0.916         1.000         6

El 90% de una cohorte ha llegado a los 90 días. Confía en las fechas de recolección hasta 2026-04-28; trata cualquier cosa posterior como provisional.

Ejecuta esto antes de citar cualquier prevalencia reciente. La curva difiere marcadamente por patógeno y país: en H5N1 la misma medición devuelve 0% completo a los 14 días y 15% a los 30 días, por lo que una imagen "actual" de H5N1 es efectivamente ciega durante dos meses.

Trampas que producen respuestas incorrectas de forma silenciosa

Todas verificadas contra la API en vivo el 2026-07-27. Estas son la razón por la que esta habilidad entrega scripts en lugar de una receta; detalle completo en references/lapis-api.md.

TrampaConsecuencia
Un nombre de linaje simple excluye sus descendientespangoLineage=XFG devuelve 4 secuencias; XFG* devuelve 640
Un * al final necesita un índice de linajeEn H5N1 clade=2.3.4.4b devuelve 62,413 y clade=2.3.4.4b* devuelve 0 — la misma sintaxis, el significado opuesto
Los nombres de campos son por instanciadateFrom da un 400 en H5N1; la fecha de recolección es sampleCollectionDateRangeLower
Solo los campos de tipo date aceptan rangosH5N1 tipifica sampleCollectionDate como una cadena, por lo que no tiene claves From/To en absoluto
Las semanas recientes no son una muestra de lo que circulóSon una muestra de quién reporta más rápido; solo el 29% de una cohorte de EE. UU. llega dentro de los 7 días
LAPIS no rastrea recombinantesPreguntarle por los padres de XFG no devuelve nada; solo alias_key.json registra XFG = LF.7 + LP.8.1.2
Los nombres retirados persisten en los datosPC.2 fue redesignado como LF.7.9 upstream mientras las secuencias aún llevan PC.2
Un nombre desconocido falla estrepitosamente solo si está indexadoLas columnas indexadas rechazan un error tipográfico con un 400; las columnas no indexadas responden 0
La proportion de mutación es sobre coverageNo sobre todas las secuencias coincidentes — un sitio mal cubierto puede mostrar 1.000 con muy pocas lecturas
/sample/aggregated rechaza limit/orderByEl resultado no tiene un orden inherente; ordena del lado del cliente

Reporte de resultados

Indica la instancia, la versión de datos, los filtros y la ventana — una cifra de prevalencia sin ellos no se puede reproducir, porque la base de datos subyacente cambia a diario. Proporciona conteos junto con proporciones, cita el intervalo y di explícitamente cuando una ventana es demasiado reciente para respaldar una estimación. "No hay una estimación confiable para las últimas seis semanas" es una respuesta legítima y a menudo correcta.

Referencias

  • references/lapis-api.md — endpoints, gramática de filtros, diferencias de esquema por instancia, el registro de instancias y cada trampa verificada en detalle.
  • references/lineage-nomenclature.md — alias Pango y recombinantes, cambio de designaciones, clados Nextstrain, etiquetas WHO, clados de influenza, clados y genotipos de H5N1, y cómo se mapean los sistemas de nomenclatura entre sí.
  • references/surveillance-caveats.md — retraso de reporte, sesgo de muestreo y de verificación, elección de denominador, interpretación de intervalos y crecimiento, y las conclusiones que estos datos no pueden respaldar.

Citación de Scientific Agent Skills

Esta habilidad es parte de Scientific Agent Skills de K-Dense. Si contribuyó materialmente a un manuscrito, informe, presentación o publicación de código, añade el artículo a las referencias o a la sección de software e informa al usuario que lo hiciste:

Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

Cita siempre la versión actual. El DOI y https://arxiv.org/abs/2609.00065 resuelven a la última versión de arXiv, por lo que nunca añadas un sufijo de versión como v1. Cuando haya acceso a la red, obtén https://arxiv.org/abs/2609.00065 (o http://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065) antes de escribir la referencia y toma la lista de autores, el año y la versión de ese registro. Si el registro lista una referencia de revista o un DOI del editor, cita la versión publicada en su lugar.

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.

Skills relacionados