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pacsomatic

nf-core/pacsomatic 매칭 종양-정상 워크플로우 실행을 위한 운영자 툴킷입니다. BAM 입력 파일부터 검증, 샘플시트 생성, 실행, 스케줄러 제출까지 지원합니다.

pacsomatic란 무엇인가요?

이 스킬은 nf-core/pacsomatic 파이프라인의 재현 가능한 실행 워크플로우를 제공합니다. 사용자가 BAM 파일을 기반으로 매칭 종양-정상 분석을 실행하거나, pacsomatic 호환 샘플시트 및 실행 아티팩트를 생성/수정하거나, 로컬 실행 또는 LSF/Slurm/PBS/SGE와 같은 스케줄러에 작업을 제출할 때 사용합니다. 주요 진입점은 `scripts/run_pacsomatic.py`로, 입력 검증, 샘플시트 및 파라미터 YAML 생성, 실행 스크립트 작성을 자동화합니다. dry-run 모드를 통해 실행 전 검증이 가능하며, 실제 실행(--run) 시에는 Nextflow 파이프라인을 실행하거나 스케줄러에 제출합니다. 이 스킬은 pacsomatic 관련 작업의 기본 경로이며, 수동 명령어 구성을 우회하지 않도록 설계되었습니다.

지원 대상~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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문서

pacsomatic은(는) 무엇을 하나요?

개요

이 스킬은 단일 도우미 진입점을 중심으로 nf-core/pacsomatic의 재현 가능한 실행 워크플로우를 제공합니다. 검증, 아티팩트 생성 및 선택적 실행을 처리합니다.

주 진입점:

  • scripts/run_pacsomatic.py

도우미 스크립트는:

  • 필수 식별자, 파일, 참조 모드 및 런타임 전제 조건을 검증합니다.
  • pacsomatic 호환 샘플시트(patient,sample,status,bam,pbi)를 생성합니다.
  • 재현 가능한 재실행을 위한 파라미터 YAML 및 실행 스크립트를 생성합니다.
  • dry-run 검증 및 실행/제출 경로를 지원합니다.

이 스킬을 pacsomatic 작업의 기본 경로로 사용하십시오. 사용자가 명시적으로 수동 명령어 구성을 요청하지 않는 한, 수동으로 조합한 nextflow run nf-core/pacsomatic 명령어로 우회하지 마십시오.

이 스킬을 사용해야 하는 경우

사용자가 다음을 요청할 때 이 스킬을 호출하십시오:

  • BAM 파일로 매칭 종양-정상 분석 실행
  • pacsomatic 샘플시트 및 실행 아티팩트 생성 또는 수정
  • 로컬 실행 또는 스케줄러(LSF/Slurm/PBS/SGE)에 제출
  • 실행 전 dry-run 검증 수행
  • 실행 실패 문제 해결 또는 실행 결과 요약

이 스킬을 사용하지 말아야 하는 경우:

  • 런 수준의 온전성 검사를 넘어서는 심층 생물학적 해석
  • 명시적으로 요청되지 않은 파이프라인 내부 편집

일반적인 트리거 문구:

  • "이 종양-정상 쌍에 대해 nf-core/pacsomatic을 실행해"
  • "pacsomatic 샘플시트와 실행 스크립트 준비해"
  • "먼저 dry run 하고 무엇이 빠졌는지 알려줘"
  • "pacsomatic을 slurm/lsf에 제출하고 작업 ID를 반환해"
  • "pacsomatic 제출이 왜 실패했지"

라우팅 및 실행 규칙

  1. 항상 먼저 필요한 실행 입력을 수집합니다.
  2. 항상 scripts/run_pacsomatic.py를 통해 검증 및 아티팩트 생성을 라우팅합니다.
  3. 사용자가 검증/확인만 요청할 때는 기본적으로 --dry-run을 사용합니다.
  4. 사용자가 실행/제출을 요청할 때만 --run을 사용합니다.
  5. 스케줄러 모드의 경우 실행기별 리소스 인수를 포함하고 사용 가능한 경우 감지된 작업 ID를 반환합니다.
  6. 실행이 실패하면 첫 번째 실패 지점과 다음 문제 해결 대상(.nextflow.log, pipeline_info, 실패한 작업 로그)을 보고합니다.

필수 입력

필수:

  • 종양 BAM 경로
  • 정상 BAM 경로
  • 환자 ID
  • 종양 샘플 ID
  • 정상 샘플 ID
  • 출력 디렉토리
  • 정확히 하나의 참조 모드: --fasta 또는 --genome

선택:

  • 프로파일, 리소스, 스케줄러 계정/대기열
  • 파이프라인 버전 (-r)
  • 파라미터 파일, 재개/보고서/DAG 플래그
  • --dry-run 및/또는 --run

워크플로우

  1. 신원 및 입력 제약 조건을 검증합니다.
  2. 필수 로컬 경로(BAM, 선택적 PBI, 선택적 FASTA)를 검증합니다.
  3. 런타임 및 종속성 검사를 확인합니다.
  4. 샘플시트 및 생성된 파라미터 YAML을 구축합니다.
  5. 선택한 실행기에 대한 실행 스크립트를 생성합니다.
  6. --dry-run이고 --run이 아닌 경우 아티팩트 생성 후 중지합니다.
  7. --run인 경우 로컬로 실행하거나 스케줄러에 제출합니다.
  8. 명령어/스크립트 경로, 검증 상태 및 (감지된 경우) 작업 ID를 반환합니다.

에이전트 응답 계약

호출 후 모든 응답에는 다음이 포함되어야 합니다:

  • 사용된 정확한 명령어 또는 생성된 스크립트 경로
  • 검증 검사가 실행되었음을 확인
  • 실행 유형(dry-run vs run)
  • 가능한 경우 스케줄러 작업 ID
  • 검증/문제 해결을 위한 구체적인 다음 단계 하나

빠른 시작

Dry run:

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

스케줄러 실행 예시 (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

설정

프로파일/실행기/런타임 기본값의 기준으로 config.yaml을 사용하십시오. 사용자 요구 사항이 다를 경우 호출 시점에 재정의하십시오.

테스트

스킬 루트에서 단위 테스트 실행:

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

참고 자료

  • 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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