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terravic/alphagenome-variant-visualization-skill

ヒト遺伝子変異の機能的制御結果を11の分子モダリティにわたって定量化、可視化、解釈するためのマルチモーダルAIエージェントスキルおよびインタラクティブHTML5/WebGLダッシュボードワークベンチ。

alphagenome-variant-visualization-skill とは?

このスキルは、ヒト遺伝子変異の機能的制御結果を11種類の分子モダリティ(RNA-seq、DNase-seq、ChIP-seq H3K27ac/H3K4me3/CTCF/TF、スプライシング部位使用、スプライシングジャンクション、CAGE、PRO-CAP)にわたって予測、解釈、視覚化するための自動化ワークフローを提供します。特に、スプライシング異常、プロモーター・エンハンサーの破壊、新規エンハンサー獲得などの制御メカニズムを詳細に解析できます。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントハーネスと統合可能で、ユーザーはコマンドラインから逐次的に解析を実行し、最終的に自己完結型のインタラクティブHTML5/WebGLダッシュボード(ui/alphagenome_dashboard.html)を生成します。4つの合成ベンチマークケース(COL6A2エクソンスキップ、TP53プロモーター破壊、HBA2エンハンサー獲得、ACTB対照)が標準搭載されており、患者情報を含まない安全なテストが可能です。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add terravic/alphagenome-variant-visualization-skill

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ドキュメント

AlphaGenome バリアント可視化・解釈スキル

このスキルは、ヒト遺伝子変異の機能的制御結果を11のモダリティ(RNA-seq、DNase-seq、ChIP-seq H3K27ac/H3K4me3/CTCF/TF、スプライシング部位使用、スプライシングジャンクション、CAGE、PRO-CAP)にわたって予測、解釈、視覚的に提示する自動化ワークフローを提供します。

解析結果は静的レポートにまとめられ、自己完結型のインタラクティブHTML5およびWebGL視覚ダッシュボード(ui/alphagenome_dashboard.html)を生成します。


1. スキル実行ワークフロー

ユーザーのバリアントクエリを処理する際は、以下の多段階手順に従ってください。

ステップ1: 遺伝子と転写産物の解決

対象遺伝子の座標、標準転写産物ID、鎖、エクソン構造を解決します。

python3 scripts/lookup_gene_info.py --gene <GENE_SYMBOL> --pretty
# またはゲノム位置でクエリ:
python3 scripts/lookup_gene_info.py --coord <CHROM:POS> --pretty

ステップ2: バイオサンプルとオントロジーの解決

対象の組織、疾患コンテキスト、または細胞種を標準オントロジーID(UBERON、CL、EFO)にマッピングします。

python3 scripts/resolve_ontology_terms.py --term "<TISSUE_OR_CELL_TYPE>" --pretty

ステップ3: スプライシング解釈

標準スプライス部位(+1/+2ドナー、-1/-2アクセプター)、エクソンスプライスエンハンサー/サイレンサー、または深部イントロン隠蔽部位のバリアントを評価する場合:

python3 scripts/interpret_splicing.py --benchmark <BENCHMARK_CASE> --ascii
# またはカスタムJSONを使用:
python3 scripts/interpret_splicing.py --input <DATA_JSON> --ascii

ステップ4: in-silico 変異導入と転写因子モチーフ解析

バリアント周辺(±20bp)の配列重要度を評価し、PWMモチーフの破壊(例:CTCF、SP1、GATA1、TAL1、FOXA1)を評価し、置換行列を計算します。

python3 scripts/analyze_ism.py --benchmark <BENCHMARK_CASE> --ascii
# または明示的な配列を使用:
python3 scripts/analyze_ism.py --seq "<40BP_SEQUENCE>" --pos 20 --ref <REF_BASE> --alt <ALT_BASE> --ascii

ステップ5: エピゲノムシグナルとトラックプロファイリング

RNA-seq、DNaseアクセシビリティ、H3K27ac、H3K4me3のシグナルカーブを生成します。

python3 scripts/visualize_genome_tracks.py --benchmark <BENCHMARK_CASE> --output-plot tracks.png
python3 scripts/visualize_variant_effects.py --benchmark <BENCHMARK_CASE> --output-radar radar.png

ステップ6: インタラクティブダッシュボードのコンパイル

包括的な解析データセットをスタンドアロンのインタラクティブHTML5ダッシュボードにコンパイルします。

python3 scripts/generate_dashboard.py \
  --input tests/synthetic_benchmarks.json \
  --case <BENCHMARK_CASE> \
  --output ui/alphagenome_dashboard.html

2. 標準合成ベンチマークケース

このスキルには、患者の健康情報(PHI)を一切含まない4つの完全合成テストケースが含まれています。

  1. syn_COL6A2_skip:
    • バリアント: chr21:46126238:G>C
    • 遺伝子: COL6A2(エクソン3 標準5'スプライスドナー破壊)
    • バイオサンプル: 骨格筋(UBERON:0001134)
    • 影響: エクソン3完全スキップ($\Delta\Psi = -0.960$)、U1スプライスドナーコンセンサス消失、ナンセンス変異依存分解(NMD)による転写産物-65%損失。
  2. syn_TP53_promoter:
    • バリアント: chr17:7675148:G>A
    • 遺伝子: TP53(コアプロモーター TSSから-85bp)
    • バイオサンプル: 肝臓/肝細胞(UBERON:0002107)
    • 影響: オープンクロマチンの崩壊(DNase -88%)、CTCF/SP1モチーフ消失、RNA発現-85%低下。
  3. syn_HBA2_enhancer:
    • バリアント: chr16:223500:T>G
    • 遺伝子: HBA2(遠位遺伝子間制御領域 +24kb)
    • バイオサンプル: 赤芽球/K562(CL:0000765)
    • 影響: de novo GATA1/TAL1エンハンサー生成、赤血球特異的グロビン発現+140%増加。
  4. syn_ACTB_control:
    • バリアント: chr7:5529776:C>T
    • 遺伝子: ACTB(エクソン4 同義置換)
    • バイオサンプル: ユビキタス/HepG2(EFO:0001187)
    • 影響: 中性ベースラインコントロール、スプライシングまたはエピジェネティック変化なし($\Delta\Psi = 0.00$)。

3. 参考ドキュメント

詳細な技術標準とスキーマ仕様については、以下の参考ドキュメントを参照してください。


4. エージェントハーネス向けプロンプト例

サンプルプロンプト1(スプライシング解析)

"骨格筋におけるCOL6A2のバリアントchr21:46126238 G>Cを解析してください。スプライシングへの影響を定量化し、エクソンスキップやナンセンス変異依存分解の有無を確認し、インタラクティブな視覚ダッシュボードを生成してください。"

サンプルプロンプト2(プロモーター破壊)

"肝臓組織におけるTP53プロモーター内のバリアントchr17:7675148 G>Aの制御結果を評価してください。転写因子モチーフの消失、クロマチンアクセシビリティの変化を評価し、マルチトラック視覚レポートを作成してください。"

サンプルプロンプト3(de novo エンハンサー獲得)

"赤芽球におけるHBA2近傍の遺伝子間バリアントchr16:223500 T>Gをスクリーニングしてください。de novoの転写因子モチーフが生成されているかどうかを特定し、完全6パネルのインタラクティブUIダッシュボードを生成してください。"

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