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pacsomatic

nf-core/pacsomaticの腫瘍・正常ペアワークフローをBAM入力から実行するためのオペレーターツールキット。入力検証、サンプルシート生成、Nextflow起動アーティファクトの準備、ローカル実行またはスケジューラ(LSF/Slurm/PBS/SGE)への投入、実行失敗時のトリアージを行います。

pacsomatic とは?

このスキルは、nf-core/pacsomatic(腫瘍・正常ペアのBAM入力からマッチド解析を行うパイプライン)の再現性ある実行ワークフローを提供します。主なエントリポイントは`scripts/run_pacsomatic.py`で、入力バリデーション、pacomatic互換のサンプルシート生成、params YAMLと起動スクリプトの作成、ドライラン検証、そしてローカル実行またはLSF/Slurm/PBS/SGEなどのスケジューラへの投入を実行します。このスキルは、ユーザーが「pacomaticを実行したい」「サンプルシートを準備したい」「ドライランを実行して問題を確認したい」「スケジューラにジョブを投入したい」「起動失敗の原因を特定したい」といった要求をした際に自動的にトリガーされます。手動での`nextflow run nf-core/pacsomatic`コマンド構築はバイパスせず、このスキルをデフォルトルートとすることで、バリデーション済みの再現性ある実行が保証されます。エージェントは応答時に使用したコマンド、検証結果、実行タイプ、スケジューラジョブID、そして次のステップを常に報告します。

対応~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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ドキュメント

pacsomatic は何をしますか?

概要

このスキルは、nf-core/pacsomaticの再現性ある実行ワークフローを提供します。1つのヘルパーエントリポイントを中心に、バリデーション、アーティファクト生成、オプションの実行を処理します。

主なエントリポイント:

  • scripts/run_pacsomatic.py

ヘルパースクリプトは:

  • 必要な識別子、ファイル、リファレンスモード、および実行時の前提条件を検証します
  • pacsomatic互換のサンプルシート(patient,sample,status,bam,pbi)を生成します
  • 再現可能な再実行のためのparams YAMLと起動スクリプトを生成します
  • ドライランバリデーションと実行/投入の両方のパスをサポートします

pacsomatic操作のデフォルトパスとしてこのスキルを使用してください。ユーザーが明示的に手動でのコマンド構築を要求した場合を除き、手動で組み立てた nextflow run nf-core/pacsomatic コマンドでバイパスしないでください。

このスキルを使用すべき場合

以下の場合にこのスキルを呼び出します:

  • BAMファイルから腫瘍・正常ペアの解析を実行する
  • pacsomaticのサンプルシートと起動アーティファクトを生成または修正する
  • ローカル実行またはスケジューラ(LSF/Slurm/PBS/SGE)に投入する
  • 実行前にドライランバリデーションを実行する
  • 起動失敗のトラブルシューティングまたは実行出力の要約を行う

以下の場合はこのスキルを使用しないでください:

  • 実行レベルの健全性チェックを超えた深い生物学的解釈
  • 明示的に要求された場合を除き、パイプライン内部の編集

典型的なトリガーフレーズ:

  • "この腫瘍・正常ペアでnf-core/pacsomaticを実行して"
  • "pacsomaticのサンプルシートと起動スクリプトを準備して"
  • "まずドライランを実行して、何が足りないか教えて"
  • "pacsomaticをslurm/lsfに投入して、ジョブIDを返して"
  • "なぜpacsomaticの投入に失敗したのか"

ルーティングと実行ルール

  1. 最初に常に必要な実行入力を収集します。
  2. 常に scripts/run_pacsomatic.py を経由してバリデーションとアーティファクト生成を行います。
  3. ユーザーがチェック/バリデーションのみを要求した場合は、デフォルトで --dry-run を使用します。
  4. ユーザーが実行/投入を要求した場合にのみ --run を使用します。
  5. スケジューラモードの場合は、executor固有のリソース引数を含め、利用可能な場合は検出されたジョブIDを返します。
  6. 実行が失敗した場合は、最初の障害点と次のトリアージ対象(.nextflow.log、pipeline_info、失敗したタスクログ)を報告します。

必要な入力

必須:

  • 腫瘍BAMパス
  • 正常BAMパス
  • 患者ID
  • 腫瘍サンプルID
  • 正常サンプルID
  • 出力ディレクトリ
  • 正確に1つのリファレンスモード: --fasta または --genome

オプション:

  • プロファイル、リソース、スケジューラアカウント/キュー
  • パイプラインのバージョン(-r)
  • paramsファイル、resume/report/dagフラグ
  • --dry-run および/または --run

ワークフロー

  1. 識別情報と入力制約を検証します。
  2. 必要なローカルパス(BAM、オプションのPBI、オプションのFASTA)を検証します。
  3. ランタイムと依存関係のチェックを解決します。
  4. サンプルシートと生成されたparams YAMLを構築します。
  5. 選択されたexecutor用の起動スクリプトを生成します。
  6. --dry-run かつ --run でない場合、アーティファクト生成後に停止します。
  7. --run の場合、ローカルで実行するかスケジューラに投入します。
  8. 使用されたコマンド/スクリプトパス、バリデーションステータス、およびジョブID(検出された場合)を返します。

エージェント応答コントラクト

呼び出し後のすべての応答には以下を含める必要があります:

  • 使用された正確なコマンド、または生成されたスクリプトのパス
  • バリデーションチェックが実行されたことの確認
  • 実行タイプ(dry-run と run)
  • スケジューラのジョブID(利用可能な場合)
  • バリデーション/トリアージのための具体的な次のステップ

クイックスタート

ドライラン:

python scripts/run_pacsomatic.py \
  --tumor-bam /path/to/tumor.bam \
  --normal-bam /path/to/normal.bam \
  --patient-id P001 \
  --tumor-sample-id P001_T \
  --normal-sample-id P001_N \
  --outdir /path/to/output \
  --genome GRCh38 \
  --profile singularity,sanger \
  --dry-run

スケジューラ実行例(Slurm):

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

設定

config.yaml をプロファイル/executor/ランタイムデフォルトのベースラインとして使用します。ユーザーの要件が異なる場合は、呼び出し時にオーバーライドします。

テスト

スキルルートから単体テストを実行:

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

参照

  • 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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