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terravic/alphagenome-variant-visualization-skill

多模态AI智能体技能与交互式HTML5/WebGL仪表盘工作台,用于跨11种分子模态对人遗传变异的调控后果进行量化、可视化和解读。

alphagenome-variant-visualization-skill 是什么?

AlphaGenome Variant Visualization & Interpretation Skill 是一个为AI智能体(如Claude Code、Cursor)设计的多模态分析技能,专门用于预测和解读人类遗传变异的调控功能后果。它支持11种分子模态,包括RNA-seq、DNase-seq、ChIP-seq(H3K27ac、H3K4me3、CTCF、转录因子)、剪接位点使用、剪接连接点、CAGE和PRO-CAP。该技能通过多个可执行脚本组成自动化工作流,涵盖基因坐标解析、本体术语映射、剪接体影响评估、原位诱变与转录因子基序分析、表观基因组信号追踪,以及最终的交互式仪表盘生成。它内置了四个完全合成的基准测试用例(如COL6A2剪接跳跃、TP53启动子破坏、HBA2增强子新生和ACTB中性对照),便于用户验证和学习。最终输出是自包含的HTML5/WebGL仪表盘,支持6个交互面板,可帮助研究人员和临床医生直观理解变异在染色质可及性、转录因子结合、RNA表达和剪接异构体水平上的多维影响。

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

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文档

AlphaGenome 变异可视化与解读技能

该技能提供了自动化工作流,用于预测、解读并以可视化方式呈现人类遗传变异在11种模态(RNA-seq、DNase-seq、ChIP-seq H3K27ac/H3K4me3/CTCF/TF、剪接位点使用、剪接连接点、CAGE、PRO-CAP)中的功能调控后果。

它生成静态分析报告,并构建自包含的交互式HTML5与WebGL可视化仪表盘(ui/alphagenome_dashboard.html)。


1. 技能执行工作流

处理用户变异查询时,请遵循以下多步流程:

第1步:基因与转录本解析

解析目标基因坐标、规范转录本标识符、链方向及外显子结构:

python3 scripts/lookup_gene_info.py --gene <GENE_SYMBOL> --pretty
# 或通过基因组坐标查询:
python3 scripts/lookup_gene_info.py --coord <CHROM:POS> --pretty

第2步:生物样本与本体解析

将目标组织、疾病背景或细胞类型映射到标准本体标识符(UBERON、CL、EFO):

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

第3步:剪接体解读

评估位于规范剪接位点(+1/+2供体位点、-1/-2受体位点)、外显子剪接增强子/沉默子或深部内含子隐蔽位点的变异:

python3 scripts/interpret_splicing.py --benchmark <BENCHMARK_CASE> --ascii
# 或使用自定义JSON:
python3 scripts/interpret_splicing.py --input <DATA_JSON> --ascii

第4步:原位诱变与转录因子基序分析

评估变异周边序列重要性(+/-20bp),评估位置权重矩阵(PWM)基序破坏(如CTCF、SP1、GATA1、TAL1、FOXA1),并计算置换矩阵:

python3 scripts/analyze_ism.py --benchmark <BENCHMARK_CASE> --ascii
# 或使用显式序列:
python3 scripts/analyze_ism.py --seq "<40BP_SEQUENCE>" --pos 20 --ref <REF_BASE> --alt <ALT_BASE> --ascii

第5步:表观基因组信号与轨迹分析

生成RNA-seq、DNase可及性、H3K27ac和H3K4me3的信号曲线:

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

第6步:交互式仪表盘编译

将综合分析数据集编译为独立的交互式HTML5仪表盘:

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

2. 标准合成基准测试用例

该技能包含四个完全合成的测试用例,不包含任何患者健康信息(PHI):

  1. syn_COL6A2_skip:
    • 变异:chr21:46126238:G>C
    • 基因:COL6A2(外显子3,规范5'剪接供体位点被破坏)
    • 生物样本:骨骼肌(UBERON:0001134)
    • 后果:完全外显子3跳跃($\Delta\Psi = -0.960$),U1剪接供体共有序列被移除,通过无义介导的mRNA降解(NMD)导致-65%转录本丢失。
  2. syn_TP53_promoter:
    • 变异:chr17:7675148:G>A
    • 基因:TP53(核心启动子,距TSS -85bp)
    • 生物样本:肝脏 / 肝细胞(UBERON:0002107)
    • 后果:开放染色质崩溃(-88% DNase),CTCF/SP1基序被破坏,RNA表达下降-85%。
  3. syn_HBA2_enhancer:
    • 变异:chr16:223500:T>G
    • 基因:HBA2(远端基因间调控区域,+24kb)
    • 生物样本:成红细胞 / K562(CL:0000765)
    • 后果:新生GATA1/TAL1增强子创建,红系特异性珠蛋白表达提升+140%。
  4. syn_ACTB_control:
    • 变异:chr7:5529776:C>T
    • 基因:ACTB(外显子4同义变异)
    • 生物样本:普遍表达 / HepG2(EFO:0001187)
    • 后果:中性基线对照,无剪接或表观遗传变化($\Delta\Psi = 0.00$)。

3. 参考文档

关于详细的技术标准和模式规范,请查阅参考文档:


4. 智能体框架示例提示词

示例提示1(剪接体分析)

"分析骨骼肌中COL6A2基因的变异chr21:46126238 G>C。量化其对剪接的影响,检查是否存在外显子跳跃或无义介导的mRNA降解,并生成交互式可视化仪表盘。"

示例提示2(启动子破坏)

"评估位于肝脏组织中TP53启动子区域的chr17:7675148 G>A变异的调控后果。分析转录因子基序丢失、染色质可及性变化,并生成多轨迹可视化报告。"

示例提示3(新生增强子获得)

"筛查成红细胞中HBA2附近的基因间变异chr16:223500 T>G。识别是否有任何新生转录因子基序被创建,并生成完整的6面板交互式UI仪表盘。"

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