Arboreto
Inferisce reti regolatorie geniche da dati di espressione con GRNBoost2/GENIE3, scalate tramite Dask.
Promosso
Cosa fa
Guida l'inferenza GRN da dati di espressione RNA-seq bulk o a singola cellula utilizzando gli algoritmi GRNBoost2 e GENIE3 di arboreto, inclusi il filtraggio TF, lo scaling Dask locale/cluster e l'integrazione pySCENIC. Si attiva quando si analizzano dati trascrittomici per trovare relazioni regolatorie tra fattori di trascrizione e geni target.
Rapporto di test
La Quick Start contrassegna la guardia Dask `if __name__ == '__main__':` come 'Critica' e la ripete nella sezione Troubleshooting; uno script di base assemblato da conoscenze generali di arboreto ha omesso quella guardia, che è un vero bug di blocco/crash su macOS e Windows con multiprocessing basato su spawn.
Testato il: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installazione
git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills cd scientific-agent-skills mkdir -p ~/.claude/skills cp -r skills/arboreto ~/.claude/skills/arboreto
Comandi e prompt di esempio
/arboretoInferisce reti regolatorie geniche da dati di espressione con GRNBoost2/GENIE3, scalate tramite Dask.
Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):
Infer a gene regulatory network with GRNBoost2Run GENIE3 GRN inference on my expression matrixBuild a GRN from single-cell data using arboreto