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pacsomatic

Kit d'opérateur pour les workflows nf-core/pacsomatic tumor-normal apparié à partir d'entrées BAM. Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur a besoin de valider les entrées d'exécution, de générer des feuilles d'échantillons compatibles pacsomatic, de préparer des artefacts de lancement Nextflow reproductibles, d'exécuter localement ou de soumettre à des ordonnanceurs (LSF/Slurm/PBS/SGE), et de trier les échecs d'exécution. Se déclenche lors de demandes pour exécuter pacsomatic, préparer des commandes/scripts de lancement, effectuer des vérifications en simulation (dry-run), ou résoudre des erreurs de démarrage de pipeline et de soumission à l'ordonnanceur.

Qu'est-ce que pacsomatic ?

Cette compétence fournit un workflow d'exécution reproductible pour nf-core/pacsomatic, centré sur un point d'entrée helper unique qui gère la validation, la génération d'artefacts et l'exécution facultative. Le script principal, `scripts/run_pacsomatic.py`, valide les identifiants requis, les fichiers, le mode de référence et les prérequis d'exécution ; écrit une feuille d'échantillons compatible pacsomatic (`patient,sample,status,bam,pbi`); génère un fichier YAML de paramètres et un script de lancement pour des ré-exécutions reproductibles ; et prend en charge les chemins d'exécution en validation sèche (dry-run) et en exécution/soumission. La compétence est utile pour tout développeur ou utilisateur d'agent IA travaillant avec des pipelines Nextflow, car elle encapsule les vérifications de validation complexes, la génération de feuilles d'échantillons et la génération de scripts de lancement, réduisant les erreurs et garantissant que chaque exécution peut être reproduite de manière fiable. Elle prend en charge l'exécution locale et la soumission aux ordonnanceurs LSF, Slurm, PBS et SGE, et peut être invoquée avec des options comme `--dry-run` pour la validation seule ou `--run` pour une exécution réelle.

Compatible avec~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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Documentation

Que fait pacsomatic ?

Vue d'ensemble

Cette compétence fournit un workflow d'exécution reproductible pour nf-core/pacsomatic, centré sur un point d'entrée helper unique qui gère la validation, la génération d'artefacts et l'exécution facultative.

Point d'entrée principal :

  • scripts/run_pacsomatic.py

Le script helper :

  • valide les identifiants requis, les fichiers, le mode de référence et les prérequis d'exécution
  • écrit une feuille d'échantillons compatible pacsomatic (patient,sample,status,bam,pbi)
  • génère un fichier YAML de paramètres et un script de lancement pour des ré-exécutions reproductibles
  • prend en charge les chemins d'exécution en validation sèche et en exécution/soumission

Utilisez cette compétence comme chemin par défaut pour les opérations pacsomatic. Ne la contournez pas avec des commandes nextflow run nf-core/pacsomatic assemblées manuellement, sauf si l'utilisateur demande explicitement une construction manuelle de commande.

Quand utiliser cette compétence

Invoquez cette compétence lorsque l'utilisateur demande de :

  • exécuter une analyse tumor-normal apparié à partir de fichiers BAM
  • générer ou corriger une feuille d'échantillons et des artefacts de lancement pacsomatic
  • exécuter localement ou soumettre à des ordonnanceurs (LSF/Slurm/PBS/SGE)
  • effectuer une validation sèche (dry-run) avant l'exécution
  • résoudre les problèmes de lancement ou résumer les résultats d'exécution

N'utilisez pas cette compétence pour :

  • une interprétation biologique approfondie au-delà des vérifications de cohérence au niveau de l'exécution
  • modifier les composants internes du pipeline, sauf demande explicite

Phrases déclencheuses typiques :

  • "exécute nf-core/pacsomatic pour cette paire tumor-normal"
  • "prépare la feuille d'échantillons et le script de lancement pacsomatic"
  • "fais d'abord une simulation (dry run) et dis-moi ce qui manque"
  • "soumets pacsomatic à slurm/lsf et retourne l'ID du job"
  • "pourquoi la soumission de pacsomatic a-t-elle échoué"

Règles de routage et d'exécution

  1. Collectez toujours d'abord les entrées d'exécution requises.
  2. Passez toujours par scripts/run_pacsomatic.py pour la validation et la génération d'artefacts.
  3. Utilisez --dry-run par défaut lorsque l'utilisateur demande uniquement des vérifications/validations.
  4. Utilisez --run uniquement lorsque l'utilisateur demande d'exécuter/soumettre.
  5. Pour les modes ordonnanceur, incluez les arguments de ressources spécifiques à l'exécuteur et retournez l'ID de job détecté lorsqu'il est disponible.
  6. Si l'exécution échoue, rapportez le premier point d'échec et la prochaine cible de diagnostic (.nextflow.log, pipeline_info, journaux de tâche en échec).

Entrées requises

Obligatoires :

  • chemin du BAM tumoral
  • chemin du BAM normal
  • ID patient
  • ID échantillon tumoral
  • ID échantillon normal
  • répertoire de sortie
  • exactement un mode de référence : --fasta ou --genome

Facultatives :

  • profil, ressources, compte/queue de l'ordonnanceur
  • version du pipeline (-r)
  • fichier de paramètres, indicateurs resume/report/dag
  • --dry-run et/ou --run

Workflow

  1. Validez l'identité et les contraintes d'entrée.
  2. Validez les chemins locaux requis (BAM, PBI facultatif, FASTA facultatif).
  3. Résolvez les vérifications d'exécution et de dépendances.
  4. Construisez la feuille d'échantillons et le fichier YAML de paramètres générés.
  5. Générez le script de lancement pour l'exécuteur sélectionné.
  6. Si --dry-run et pas --run, arrêtez-vous après la génération des artefacts.
  7. Si --run, exécutez localement ou soumettez à l'ordonnanceur.
  8. Retournez le chemin de la commande/script, l'état de validation et l'ID de job (si détecté).

Contrat de réponse de l'agent

Chaque réponse après invocation doit inclure :

  • la commande exacte utilisée ou le chemin du script généré
  • la confirmation que les vérifications de validation ont été exécutées
  • le type d'exécution (dry-run vs run)
  • l'ID de job de l'ordonnanceur lorsqu'il est disponible
  • une prochaine étape concrète pour la validation/le diagnostic

Démarrage rapide

Simulation (dry run) :

python scripts/run_pacsomatic.py \
  --tumor-bam /chemin/vers/tumoral.bam \
  --normal-bam /chemin/vers/normal.bam \
  --patient-id P001 \
  --tumor-sample-id P001_T \
  --normal-sample-id P001_N \
  --outdir /chemin/vers/sortie \
  --genome GRCh38 \
  --profile singularity,sanger \
  --dry-run

Exemple d'exécution avec ordonnanceur (Slurm) :

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

Configuration

Utilisez config.yaml comme base pour les valeurs par défaut du profil/exécuteur/exécution. Remplacez au moment de l'invocation si les besoins de l'utilisateur diffèrent.

Tests

Exécutez les tests unitaires depuis la racine de la compétence :

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

Références

  • 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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