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Curtisflo/karyon

Qualificação legível e determinística para saídas de ferramentas de bio-AI — contratos de razão nomeada + skills de agente que compõem com NVIDIA BioNeMo.

O que é karyon?

Este skill, **Curtisflo/karyon**, implementa um pipeline de controle de qualidade (QC) para triagens CRISPR de pool, focado em qualificar os não-hits (genes sem efeito aparente) com razões legíveis e determinísticas. Diferente dos métodos tradicionais que resumem cada gene a um único valor de q (hit/não-hit), ignorando a estrutura interna dos guias, o Karyon lê a estrutura original de contagens, calibra-se exclusivamente nos controles não-alvo/negativos e atribui a cada não-hit uma razão nomeada (ex.: 'poucos guias utilizáveis', 'dispersão muito alta', 'efeito abaixo da faixa nula'). Ele não depende de um padrão-ouro. Em testes com a triagem de leucemia Wang-2014, ele sinaliza ~53% das falhas silenciosas (padrão-ouro) com uma taxa de falso-flag de apenas 3%, e é não-redundante com o FDR (|ρ|≈0,29) — capturando o que o q-value perde. O valor real do skill é legibilidade/qualificação, não aumento de acurácia de recuperação. Ele é projetado para compor **downstream** de pipelines acelerados de genômica (ex.: Parabricks → contagens de guias → sumário gênico ao estilo MAGeCK), qualificando os não-hits para que um agente relate, por exemplo, 'gene X: não-hit, mas subalimentado (4 guias utilizáveis, dispersão acima do limiar)'.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Curtisflo/karyon

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Documentação

CRISPR Screen QC

Um pipeline de triagem pooled emite um q-value por gene: hit / não-hit. Esse escalar joga fora a estrutura de guias dentro do gene, então um gene para o qual a triagem não tinha poder de chamar parece idêntico a um gene que genuinamente não tem efeito. Este skill lê a estrutura de volta — puramente das contagens, calibrado nos controles não-alvo / negativos, nunca a partir de um padrão-ouro — e qualifica cada não-hit com uma razão nomeada (poucos guias utilizáveis, dispersão muito alta, efeito abaixo da faixa nula).

Na triagem de dropout de leucemia Wang-2014, ele sinaliza ~53% das falhas silenciosas do padrão-ouro a uma taxa de falso-flag de 3%, e o flag é não-redundante com o FDR (|ρ|≈0,29) — ele captura o que o q-value perde. (Honesto: o valor aqui é legibilidade / qualificação, não um ganho de acurácia de recuperação.) Método completo, avaliação pré-registrada Q1–Q4 e limites: docs/screen-power.md

Instalação

pip install karyon

Uso

Execute a análise de referência (a triagem demo):

from karyon import screen_qc
screen_qc.run()                 # seeds padrão=50; imprime a qualificação + a guarda de não-redundância

Qualifique seus próprios não-hits da triagem (contagens → razões):

from karyon import screen_qc as sq
null    = sq.null_band(calib_lfcs, direction="deplete")   # faixa nula a partir dos controles NT/NEG
verdicts = sq.qualify(non_hit_genes, gene_guides, null=null)   # GeneReliability por gene, com razões

reliability_contracts(...) é o subjacente contracts.ContractSet; cada GeneReliability nomeia por que um não-hit é (não) confiável.

Composição com NVIDIA BioNeMo

Executa downstream de um pipeline acelerado de genômica (ex.: Parabricks → contagens de guias → um sumário gênico ao estilo MAGeCK): o modelo/pipeline chama hits, este skill qualifica os não-hits para que o agente relate "gene X: não-hit, mas subalimentado (4 guias utilizáveis, dispersão acima do limiar)" em vez de um simples "sem efeito."

Escopo (honesto)

Qualificação, não acurácia: ele diz em quais não-hits desconfiar, não reordena hits. Calibrado nos controles, então precisa de uma triagem com guias não-alvo / de controle negativo.

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