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Curtisflo/karyon

可讀性高、確定性的品質控制/資格驗證工具,用於生物AI工具輸出——基於命名原因的合約 + 與 NVIDIA BioNeMo 整合的代理技能。

karyon 是什麼?

此技能針對匯總篩選管線(如 CRISPR 篩選)的輸出,透過非靶向/陰性對照組校準,為每個非命中基因提供可讀的品質評估。它讀取基因內的導引結構(僅基於計數),並對每個非命中基因給出命名理由(如導引不足、離散度過高、效應低於 null 頻帶),無需依賴黃金標準。在 Wang-2014 白血病缺失篩選中,它以 3% 的誤報率標記了約 53% 的黃金標準隱性失敗,且與 FDR 非冗餘(|ρ|≈0.29),專門捕捉 q 值遺漏的資訊。此技能專為可讀性與資格驗證設計,而非提升召回率,可作為代理技能與 NVIDIA BioNeMo 管線整合,提供更豐富的非命中基因報告。支援 Python 套件 karyon,安裝後可執行參考分析或對自訂篩選進行資格驗證。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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說明文件

CRISPR 篩選品質控制

匯總篩選管線會為每個基因輸出一個 q 值:命中/非命中。這個標量拋棄了基因內的導引結構,因此篩選無力判斷的基因看起來與確實無效的基因一模一樣。此技能僅從計數中讀回該結構——透過非靶向/陰性對照組校準,從不依賴黃金標準——並為每個非命中基因提供一個命名理由(可用導引太少、離散度過高、效應低於 null 頻帶)。

在 Wang-2014 白血病缺失篩選中,它以 3% 的誤報率標記了約 53% 的黃金標準隱性失敗,且該標記與 FDR 非冗餘(|ρ|≈0.29)——它捕捉了 q 值遺漏的資訊。(誠實地說:此處的價值在於可讀性/資格驗證,而非恢復準確度的提升。)完整方法、預先註冊的 Q1–Q4 評估及限制請見: docs/screen-power.md。

安裝

pip install karyon

使用方式

執行參考分析(示範篩選):

from karyon import screen_qc
screen_qc.run()                 # 預設 seeds=50;列印資格驗證 + 非冗餘保護

為您自己的篩選的非命中基因進行資格驗證(計數 → 原因):

from karyon import screen_qc as sq
null    = sq.null_band(calib_lfcs, direction="deplete")   # 從 NT/NEG 對照組獲得的 null 頻帶
verdicts = sq.qualify(non_hit_genes, gene_guides, null=null)   # 每個基因的 GeneReliability,附帶原因

reliability_contracts(...) 是底層的 contracts.ContractSet;每個 GeneReliability 都會指明非命中基因為何(不)值得信賴。

與 NVIDIA BioNeMo 的整合

運行於加速基因組學管線(例如 Parabricks → 導引計數 → MAGeCK 風格的基因匯總)的下游:模型/管線呼叫命中,此技能對非命中進行資格驗證,以便代理報告「基因 X:非命中,但統計力不足(4 個可用導引,離散度超過閾值)」,而非單純的「無效應」。

範圍(誠實)

資格驗證,而非準確度:它告訴您哪些非命中基因應不信任,但不會重新排序命中基因。基於對照組校準,因此需要一個包含非靶向/陰性對照導引的篩選。

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