CRISPRスクリーンQC（品質管理）
プール型スクリーニングパイプラインは、遺伝子ごとにq値を出力します：ヒット/非ヒット。このスカラー値は遺伝子内のガイド構造を捨ててしまうため、スクリーニングに検出力がなかった遺伝子が、実際に効果がない遺伝子と同一に見えてしまいます。このスキルは、その構造を純粋にカウントデータから、非標的/ネガティブコントロールで較正し、ゴールドスタンダードは一切使用せずに読み戻し、非ヒットのすべてを名前付きの理由（使用可能なガイドが少なすぎる、分散が高すぎる、効果がヌルバンドを下回る）でクオリファイします。
Wang-2014白血病ドロップアウトスクリーニングでは、偽フラグ率3%でゴールドスタンダードのサイレント失敗の約53%をフラグ付けし、そのフラグはFDRとは非冗長です（|ρ|≈0.29）—q値では見逃されるものを捕捉します。（正直に言えば、ここでの価値は可読性/クオリフィケーションであり、回復精度の向上ではありません。）完全なメソッド、事前登録されたQ1～Q4評価、および限界については以下を参照： docs/screen-power.md
インストール
pip install karyon
使用法
リファレンス解析（デモスクリーン）を実行：
from karyon import screen_qc
screen_qc.run() # デフォルト seeds=50；クオリフィケーション + 非冗長性ガードを出力
独自のスクリーンの非ヒットをクオリファイ（カウント→理由）：
from karyon import screen_qc as sq
null = sq.null_band(calib_lfcs, direction="deplete") # NT/NEGコントロールからのヌルバンド
verdicts = sq.qualify(non_hit_genes, gene_guides, null=null) # 遺伝子ごとのGeneReliability（理由付き）
reliability_contracts(...) は基礎となる contracts.ContractSet です；各 GeneReliability は非ヒットが信頼できる（できない）理由を命名します。
NVIDIA BioNeMoとの連携
（例：Parabricks → ガイドカウント → MAGeCKスタイルの遺伝子要約）のような高速ゲノミクスパイプラインの下流で動作します：モデル/パイプラインがヒットを呼び出し、このスキルが非ヒットをクオリファイするため、エージェントは「遺伝子X：非ヒット、ただしパワー不足（使用可能ガイド4本、分散が閾値を超過）」のように報告し、単なる「効果なし」とはしません。
適用範囲（正直に）
クオリフィケーションであり、精度ではありません：どの非ヒットを不信すべきかを示すものであり、ヒットを再ランク付けするものではありません。コントロールで較正されるため、非標的/ネガティブコントロールガイドを含むスクリーンが必要です。