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ゲノム座標変換

ゲノム間隔を座標規則間で変換し、バリアント表現を正規化・比較し、アセンブリやコンティグ命名の不一致を解析前に検出します。BED・GFF/GTF・VCF・SAM/BAM・WIG・PSL・genePred・Picard interval_list・領域文字列間の変換、0-based half-openと1-based inclusiveの調整、indelの左寄せやトリミング、バリアント記録の同一性確認、ゲノムから転写産物・CDS・タンパク質へのマッピング、BED/GTF/VCFの規則違反監査、GRCh37 vs hg19 vs GRCh38 vs T2T、chrプレフィックス、リフトオーバー問題の診断に使用します。

ゲノム座標変換 とは?

このスキルは、ゲノム座標に関連する複雑な問題を解決するための包括的なツールセットを提供します。ゲノミクスにおける座標エラーは最も見つけにくいバグの一種であり、オフ・バイ・ワンエラーやアセンブリの不一致はエラーを引き起こさずに誤った結果を生むため、解析の信頼性を損なう可能性があります。このスキルは、BED、GFF/GTF、VCF、SAM/BAM、WIG、PSL、genePred、Picard interval_list、領域文字列など、主要なゲノムファイル形式間での座標変換をサポートし、0-based half-openと1-based inclusiveの規則を正確に変換します。また、バリアント表現の正規化(左寄せ、パーシモニアス化)や、同じ変異を異なる表現で記述したレコードの同一性確認、ゲノム・転写産物・CDS・タンパク質間の座標マッピングも行います。さらに、ファイルの形式規則違反を監査し、アセンブリ(GRCh37 vs hg19 vs GRCh38 vs T2T)やコンティグ命名の不一致を検出する機能も備えています。これらのツールはスクリプトとして提供され、CLIから直接使用できるため、パイプラインやCI/CDプロセスに簡単に組み込むことができます。このスキルは、Scientific Agent Skillsライブラリの一部であり、K-Denseによって提供されています。

対応~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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ドキュメント

ゲノム座標

使用するタイミング

座標が境界を越えるたびに使用します。すなわち、2つのファイル形式間、2つのツール間、2つのアセンブリ間、またはゲノムと転写産物の間です。

ルール

座標は1つの数値ではなく、3つの事実(数字、それが書かれている規則、そしてそれが測定されたアセンブリ)です。 3つすべてを保持しない限り、その数値は解釈できません。

座標エラーは、ゲノミクスにおいて最も静かなバグのクラスです。オフ・バイ・ワンのBEDファイルは、パース、ソート、インターセクトを文句なしに実行します。GRCh37 VCFをGRCh38アノテーションに結合しても行は返されます。右シフトされたindelはClinVarのエントリと単に一致せず、その結果、バリアントは新規として報告されます。エラーは何も発生せず、答えは単に間違っており、もっともらしく見える方向に間違っています。

したがって、記憶ではなく表を使って変換し、リファレンスが利用可能な場合は常にリファレンスに対して検証してください。

2つの変換

1-based inclusive  ->  0-based half-open :  start - 1,  end
0-based half-open  ->  1-based inclusive :  start + 1,  end

終了座標は決して移動しません。変換が両方の数値を変更した場合、それは間違いです。

どの形式がどちらか

0-based, half-open1-based, inclusive
BED, bedGraph, bigWig, narrowPeakGFF3, GTF, VCF
BAM/CRAM (バイナリPOS)SAM (テキストPOS)
PSL, genePred, refFlatWIG, Picard interval_list
MAF (UCSCマルチプルアライメント)MAF (TCGA変異アノテーション)
PyRanges, pybedtoolsGRanges/IRanges, samtools & UCSC & Ensembl 領域文字列

両方の「MAF」形式が存在し、それらは異なるものを意味し、一致しません。UCSCは1-basedのブラウザボックスを通じて0-basedファイルを提供します。references/format-conventions.mdに、形式ごとの詳細を含む完全な表があります。

cd skills/genomic-coordinates/scripts

python3 convert_coords.py --list                          # 表
python3 convert_coords.py --from bed --to gff chr1 999 1000
python3 convert_coords.py --from ucsc --to bed "chr7:5,530,601-5,530,625"
python3 convert_coords.py --from granges --to pyranges --input regions.tsv
contig  input                 output           length  status  detail
chr7    chr7:5530601-5530625  5530600-5530625  25      ok

長さ0のBEDフィーチャー(chromStart == chromEnd、有効な挿入ポイント)は、end = start - 1に変換されるのではなく、「unrepresentable」として報告されます。いずれかの間隔が縮退または無効な場合、終了コードは1です。

バリアントは間隔ではない

VCFのindelのPOSはアンカーベースです。イベントの前のベースで、それ自体は変更されません。そして、同じ変更を様々な方法で記述できます:chr1:7:CAC:C、chr1:3:CAC:C、およびchr1:2:GCA:Gは1つの欠失です。比較前に正規化せずにバリアントを結合、重複排除、または検索すると、実際の一致が静かに失われ、特にindelが集中する反復領域で優先的に失われます。

比較の前に、パーシモニアスになるまでトリミングし、その後リファレンスに対して左寄せを行います:

python3 normalize_variant.py --fasta ref.fa chr1 7 CAC C
python3 normalize_variant.py --fasta ref.fa --split --input cohort.vcf
python3 normalize_variant.py --fasta ref.fa --compare chr1:7:CAC:C chr1:2:GCA:G
input         normalized    type      pos_shift  ref_check  changed
chr1:7:CAC:C  chr1:2:GCA:G  deletion  5          ok         yes

すべてのレコードのREFは、最初にFASTAに対してチェックされます。MISMATCHは、バリアントとリファレンスが異なるアセンブリであることを意味します。座標を調整するのではなく、check_contigs.pyを実行して停止してください。マルチアレルレコードは、正規化の前に--splitで分割する必要があり、後ではいけません。

HGVSはindelを反対方向(転写産物に沿って3'側)にシフトします。マイナス鎖遺伝子の場合、これはVCFの左寄せとは逆のゲノム方向です。詳細と完全な手順については、references/variant-representation.mdを参照してください。

結合の前にアセンブリを確認する

python3 check_contigs.py --identify unknown.fa.fai
python3 check_contigs.py variants.vcf annotation.gtf --genome GRCh38.fa.fai
file          kind    contigs  naming        assembly  detail
ref.fa.fai    sizes   25       plain         GRCh37    24/24 primary chromosome lengths match;
                                                       chrM is 16569 bp, i.e. GRCh37/38 (rCRS MT)

このスクリプトは、.fai、.chrom.sizes、VCFヘッダー、SAMヘッダー、FASTA、BED、GTF/GFFを読み取り、一次染色体長からアセンブリを特定し、2つのファイル間の結合が失敗するすべての理由(命名の不一致、長さの競合、コンティグ末端を超える座標、一方のファイルにのみ存在するコンティグ)を報告します。互換性がない場合は終了コード1を返します。

GRCh37とhg19はミトコンドリアのみが異なります — 16,569 bp(rCRS)対 16,571 bp。核座標は同一であるため、混合パイプラインは正常に動作し、mtDNAの結果のみが間違っています。check_contigs.pyはどちらが見つかったかを報告します。ビルド、命名規則、ALTコンティグ、リフトオーバーの落とし穴については、references/reference-builds.mdを参照してください。

ファイルを自身の形式に対して監査する

python3 audit_intervals.py peaks.bed
python3 audit_intervals.py gencode.gtf --genome hg38.chrom.sizes
python3 audit_intervals.py cohort.vcf --genome GRCh38.fa.fai

座標ミスが残す証拠を探します:

発見項目証明されること
start_below_one in GFF/GTF1-basedファイル内の0-basedデータ。すべてが1塩基左にずれている
many_zero_length in BED1-based単一塩基フィーチャーが0-basedファイルに書き込まれている
past_contig_end間違ったアセンブリ、またはコンティグ末端でのオフ・バイ・ワン
mixed_contig_namingどの結合でも1つのサブセットが静かに一致する
first_block_offsetBED12 blockStartsが絶対座標として書き込まれている
not_parsimoniousトリミングされていないアレル。結合前に正規化する必要あり
bad_alt_alleleアンカーベースのないVCF内のEnsembl/VEPの-表記

致命的な発見があった場合は終了コード1を返すため、データディレクトリのCIゲートとして機能します。

転写産物、CDS、タンパク質の位置

c.742とchr17:7,674,220はどちらも「位置」ですが、算術で一方から他方に変換することはできません。転写産物座標は、転写方向にスプライスされた塩基を数えます(マイナス鎖ではゲノム座標が減少します)。c.1は開始コドンATGのAであり、転写産物の開始ではありません。

誤って記憶されやすいルール:c.0は存在しません。5' UTRの位置は負の値で、3' UTRの位置は*を取ります。GFFの位相は、次のコドンに到達するために削除する塩基数であり、start % 3ではありません。そして、c.記述はバージョン付き転写産物アクセッションなしでは無意味です。同じ変異でも転写産物ごとに番号が異なるからです。references/transcript-coordinates.mdに変換手順と境界ケースがあります。

変換は、VEP、bcftools csq、Mutalyzer、hgvsパッケージなど、転写産物モデルを保持するツールで行ってください。手動では行わないでください。

結果の報告

座標の隣にアセンブリを毎回明記してください。chr7:5,530,601-5,530,625は位置ではありません。chr7:5,530,601-5,530,625 (GRCh38)が位置です。座標列がどの規則に従っているかを、列ヘッダーまたはファイルのドキュメントに記載してください。変換で結果が生成された場合は、その変換の方向を記載してください。

参考文献

  • references/format-conventions.md — すべての形式の規則、形式ごとの詳細、BED12ブロックルール、領域文字列構文、ツールの動作。
  • references/variant-representation.md — VCFアレル規則、正規化アルゴリズム、等価性チェック、マルチアレル分割、およびHGVSがVCFと矛盾する点。
  • references/reference-builds.md — ビルドシグネチャ、GRCh37 vs hg19、ALTコンティグ、命名規則、リフトオーバーの障害モード。
  • references/transcript-coordinates.md — ゲノム ↔ 転写産物 ↔ CDS ↔ タンパク質、HGVS番号付け、位相、転写産物の選択。

Scientific Agent Skillsの引用

このスキルは、K-DenseによるScientific Agent Skillsの一部です。このスキルが原稿、報告書、プレゼンテーション、またはコードリリースに実質的に貢献した場合は、論文を参考文献またはソフトウェアセクションに追加し、その旨をユーザーに伝えてください:

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

常に最新バージョンを引用してください。DOIとhttps://arxiv.org/abs/2609.00065は最新のarXivバージョンに解決されるため、`v1`のようなバージョンサフィックスを決して追加しないでください。ネットワークアクセスが利用可能な場合は、参考文献を書く前にhttps://arxiv.org/abs/2609.00065(またはhttp://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065)を取得し、そのレコードから著者リスト、年、バージョンを取得してください。レコードにジャーナル参照や出版社DOIがリストされている場合は、公開されたバージョンを引用してください。

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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