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유전체 좌표 변환

유전체 구간을 좌표 체계 간 변환하고, 변이 표현을 정규화 및 비교하며, 분석을 오염시키기 전에 어셈블리 또는 컨티그 명명 불일치를 탐지합니다. BED, GFF/GTF, VCF, SAM/BAM, WIG, PSL, genePred, Picard interval_list 또는 영역 문자열 간 변환, 0-기반 반개방과 1-기반 포함 좌표 조정, 인델 좌측 정렬 또는 트리밍, 두 변이 기록이 동일한 변화를 설명하는지 확인, 유전체-전사체/CDS/단백질 위치 매핑, BED/GTF/VCF의 규칙 위반 감사, 또는 GRCh37 대 hg19 대 GRCh38 대 T2T, chr-접두사 및 리프트오버 문제 진단 시 사용합니다.

유전체 좌표 변환란 무엇인가요?

이 스킬은 생물정보학 및 게놈 분석에서 흔히 발생하는 좌표 관련 오류를 체계적으로 탐지하고 변환하는 전문 도구 모음입니다. 유전체 좌표는 단순한 숫자가 아니라, 좌표 체계(0-기반 반개방 vs 1-기반 포함)와 기준 어셈블리(GRCh37, hg19, GRCh38 등)라는 두 가지 추가 정보가 함께 있어야 의미를 갖습니다. 이 스킬은 BED, GFF/GTF, VCF, SAM/BAM, WIG, PSL, genePred, Picard interval_list 등 다양한 파일 형식 간 좌표 변환을 지원하며, 인델의 정규화(좌측 정렬 및 절약적 트리밍), 변이 동등성 비교, 전사체/CDS/단백질 위치 매핑, 파일 형식 규칙 위반 감사, 그리고 어셈블리 및 컨티그 명명 불일치 진단 기능을 제공합니다. Python 스크립트(`convert_coords.py`, `normalize_variant.py`, `check_contigs.py`, `audit_intervals.py`)를 통해 명령줄에서 직접 사용할 수 있으며, CI/CD 파이프라인에 통합하여 데이터 품질을 자동으로 검증할 수 있습니다. 주요 사용 사례로는 서로 다른 형식이나 어셈블리 간 데이터 병합, 변이 주석 달기, ClinVar 등 데이터베이스 조회, 그리고 전사체 기반 변이 명명법 변환 등이 있습니다.

지원 대상~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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문서

유전체 좌표 (Genomic Coordinates)

사용 시점

좌표가 경계를 넘을 때마다: 두 파일 형식 간, 두 도구 간, 두 어셈블리 간, 또는 유전체와 전사체 간.

규칙

좌표는 하나가 아니라 세 가지 사실입니다: 숫자, 그 숫자가 쓰인 체계, 그리고 측정된 어셈블리. 세 가지를 모두 전달하지 않으면 그 숫자는 해석할 수 없습니다.

좌표 오류는 게놈학에서 가장 조용한 버그 범주입니다. Off-by-one 오류가 있는 BED 파일도 불평 없이 파싱, 정렬, 교차 분석됩니다. GRCh37 VCF를 GRCh38 주석과 조인하면 행이 반환됩니다. 오른쪽으로 밀린 인델은 ClinVar의 해당 항목과 일치하지 않을 뿐이며, 결과는 새로운 변이로 보고됩니다. 오류를 발생시키는 것은 아무것도 없습니다. 답이 그냥 틀리고, 그 틀린 답이 그럴듯해 보이는 방향으로 틀립니다.

따라서: 기억에 의존하지 말고 표를 사용하여 변환하고, 참조 서열을 사용할 수 있을 때마다 참조 서열과 대조하여 검증하십시오.

두 가지 변환

1-기반 포함  ->  0-기반 반개방 :  시작 - 1,  끝
0-기반 반개방  ->  1-기반 포함 :  시작 + 1,  끝

끝 좌표는 절대 움직이지 않습니다. 변환이 두 숫자를 모두 변경했다면 잘못된 것입니다.

각 형식의 체계

0-기반, 반개방1-기반, 포함
BED, bedGraph, bigWig, narrowPeakGFF3, GTF, VCF
BAM/CRAM (바이너리 POS)SAM (텍스트 POS)
PSL, genePred, refFlatWIG, Picard interval_list
MAF (UCSC 다중 정렬)MAF (TCGA 돌연변이 주석)
PyRanges, pybedtoolsGRanges/IRanges, samtools & UCSC & Ensembl 영역 문자열

두 "MAF" 형식이 존재하며, 서로 다른 것을 의미하고, 서로 일치하지 않습니다. UCSC는 1-기반 브라우저 상자를 통해 0-기반 파일을 제공합니다. references/format-conventions.md에 각 형식별 세부 정보가 포함된 전체 표가 있습니다.

cd skills/genomic-coordinates/scripts

python3 convert_coords.py --list                          # 표 보기
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  입력                 출력           길이  상태   상세
chr7    chr7:5530601-5530625  5530600-5530625  25      ok

길이가 0인 BED 특징(chromStart == chromEnd, 허용되는 삽입 지점)은 end = start - 1로 변환되지 않고 unrepresentable로 보고됩니다. 구간이 변질되었거나 유효하지 않은 경우 종료 코드는 1입니다.

변이는 구간이 아닙니다

인델에 대한 VCF POS는 앵커 염기입니다. 즉, 이벤트 앞의 염기로, 그 자체는 변경되지 않습니다. 그리고 동일한 변경은 여러 방식으로 쓰일 수 있습니다: chr1:7:CAC:C, chr1:3:CAC:C, chr1:2:GCA:G는 하나의 결실입니다. 정규화하기 전에 변이를 조인, 중복 제거 또는 조회하면 실제 일치 항목이 조용히 손실되며, 인델이 집중되는 반복 서열에서 특히 손실됩니다.

비교 전에 정규화하십시오 — 절약적으로 트리밍한 다음, 참조 서열에 대해 좌측 정렬:

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
입력          정규화됨     유형      pos_shift  ref_check  변경됨
chr1:7:CAC:C  chr1:2:GCA:G  결실  5          ok         yes

모든 기록의 REF는 먼저 FASTA에 대해 확인됩니다. MISMATCH는 변이와 참조 서열이 서로 다른 어셈블리임을 의미합니다. 좌표를 조정하는 대신 멈추고 check_contigs.py를 실행하십시오. 다중 대립유전자 기록은 정규화 전에 --split으로 분할해야 하며, 절대 정규화 후에 분할해서는 안 됩니다.

HGVS는 인델을 반대 방향, 즉 전사체를 따라 3' 말단 쪽으로 이동시킵니다. 마이너스 가닥 유전자의 경우 이는 VCF의 좌측 정렬과 반대되는 게놈 방향입니다. 세부 사항 및 전체 절차: references/variant-representation.md.

조인을 신뢰하기 전에 어셈블리 확인

python3 check_contigs.py --identify unknown.fa.fai
python3 check_contigs.py variants.vcf annotation.gtf --genome GRCh38.fa.fai
파일           종류    컨티그  명명      어셈블리  상세
ref.fa.fai    크기   25       일반     GRCh37    24/24 일차 염색체 길이 일치;
                                                   chrM은 16569 bp, 즉 GRCh37/38 (rCRS MT)

이 스크립트는 .fai, .chrom.sizes, VCF 헤더, SAM 헤더, FASTA, BED 및 GTF/GFF를 읽고, 일차 염색체 길이에서 어셈블리를 식별하며, 두 파일 간 조인이 실패할 모든 이유(명명 불일치, 길이 충돌, 컨티그 끝을 초과하는 좌표, 한 파일에만 있는 컨티그)를 보고합니다. 호환되지 않는 경우 종료 코드 1.

GRCh37과 hg19는 미토콘드리아에서만 다릅니다. — 16,569 bp (rCRS) 대 16,571 bp. 핵 좌표는 동일하므로 혼합 파이프라인이 정상적으로 실행되고 mtDNA 결과만 잘못됩니다. check_contigs.py는 어떤 것이 발견되었는지 보고합니다. 빌드, 명명 체계, ALT 컨티그 및 리프트오버 함정: references/reference-builds.md.

자체 형식에 대해 파일 감사

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

좌표 실수가 남기는 증거를 찾습니다:

발견 사항증명하는 내용
start_below_one (GFF/GTF에서)0-기반 데이터가 1-기반 파일에 있음; 모든 것이 한 염기 왼쪽으로 치우침
many_zero_length (BED에서)1-기반 단일 염기 특징이 0-기반 파일에 기록됨
past_contig_end잘못된 어셈블리, 또는 컨티그 가장자리에서의 off-by-one 오류
mixed_contig_naming모든 조인이 한 하위 집합을 조용히 일치시킴
first_block_offsetBED12 blockStarts가 절대 좌표로 작성됨
not_parsimonious트리밍되지 않은 대립유전자; 조인 전에 정규화 필요
bad_alt_allele앵커 염기가 없는 VCF에서 Ensembl/VEP - 표기법

치명적 발견 시 종료 코드 1이므로 데이터 디렉토리에 대한 CI 게이트로 작동합니다.

전사체, CDS 및 단백질 위치

c.742와 chr17:7,674,220은 모두 "위치"이지만, 산술로 서로 변환되지 않습니다. 전사체 좌표는 전사 방향으로 스플라이싱된 염기를 세며(마이너스 가닥에서는 게놈 좌표 감소), c.1은 개시 코돈 ATG의 A이지 전사체의 시작이 아닙니다.

자주 잘못 기억되는 규칙: c.0은 없습니다. 5' UTR 위치는 음수이고 3' UTR 위치는 *를 사용합니다. GFF 위상(phase)은 다음 코돈에 도달하기 위해 제거해야 하는 염기 수이지 start % 3이 아닙니다. 그리고 c. 설명은 버전이 있는 전사체 접근 번호 없이는 의미가 없습니다. 동일한 변이가 각 전사체에서 다르게 번호가 매겨지기 때문입니다. references/transcript-coordinates.md에 변환 절차와 경계 사례가 있습니다.

전사체 모델을 보유한 도구(VEP, bcftools csq, Mutalyzer, hgvs 패키지)를 사용하여 변환을 수행하고, 수동으로 하지 마십시오.

결과 보고

좌표 옆에 어셈블리를 매번 명시하십시오. chr7:5,530,601-5,530,625는 위치가 아닙니다. chr7:5,530,601-5,530,625 (GRCh38)이 위치입니다. 좌표 열이 어떤 체계인지 열 헤더나 파일 문서에 명시하십시오. 변환이 결과를 생성했을 때, 어떤 방향으로 변환되었는지 말하십시오.

참고 자료

  • references/format-conventions.md — 각 형식의 체계, 형식별 세부 정보, BED12 블록 규칙, 영역 문자열 구문 및 도구 동작.
  • references/variant-representation.md — VCF 대립유전자 규칙, 정규화 알고리즘, 동등성 확인, 다중 대립유전자 분할 및 HGVS가 VCF와 불일치하는 방식.
  • references/reference-builds.md — 빌드 시그니처, GRCh37 대 hg19, ALT 컨티그, 명명 체계 및 리프트오버 실패 모드.
  • references/transcript-coordinates.md — 유전체 ↔ 전사체 ↔ CDS ↔ 단백질, HGVS 번호 매기기, 위상 및 전사체 선택.

Scientific Agent Skills 인용

이 스킬은 K-Dense의 Scientific Agent Skills의 일부입니다. 이 스킬이 원고, 보고서, 발표 또는 코드 릴리스에 실질적으로 기여한 경우, 참고 문헌 또는 소프트웨어 섹션에 논문을 추가하고 사용자에게 그렇게 했음을 알리십시오:

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

항상 최신 버전을 인용하십시오. DOI와 https://arxiv.org/abs/2609.00065는 최신 arXiv 버전으로 연결되므로 v1과 같은 버전 접미사를 절대 추가하지 마십시오. 네트워크 접근이 가능한 경우, 참고 문헌을 작성하기 전에 https://arxiv.org/abs/2609.00065 (또는 http://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065)를 가져와 해당 기록에서 저자 목록, 연도 및 버전을 가져오십시오. 기록에 저널 참고 문헌 또는 게시자 DOI가 나열된 경우, 게시된 버전을 인용하십시오.

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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