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bio-long-read-sequencing-clair3-variantsBio 长读测序 clair3 变体

Agent Skill

bio-long-read-sequencing-clair3-variants 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

360

周安装

15

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

120
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:bio-long-read-sequencing-clair3-variants(Bio 长读测序 clair3 变体)
来源仓库:https://github.com/gptomics/bioskills
仓库路径:skills/bio-long-read-sequencing-clair3-variants
安装命令:
npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-long-read-sequencing-clair3-variants"
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-long-read-sequencing-clair3-variants"

简介

bio-long-read-sequencing-clair3-variants 用于长读测序 Clair3 变体检测相关信息的查找、检索与筛选,适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 环境。

  • 它可根据关键词或任务场景快速定位候选结果,支持从来源仓库获取变体调用工具与流程文档。
  • 通过 npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-long-read-sequencing-clair3-variants" 命令安装,需结合原始 README 核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

Clair3 Variant Calling

Basic Usage

# ONT variant calling
run_clair3.sh \
    --bam_fn=sample.bam \
    --ref_fn=reference.fasta \
    --threads=32 \
    --platform=ont \
    --model_path=${CONDA_PREFIX}/bin/models/ont \
    --output=clair3_output

# PacBio HiFi variant calling
run_clair3.sh \
    --bam_fn=sample.bam \
    --ref_fn=reference.fasta \
    --threads=32 \
    --platform=hifi \
    --model_path=${CONDA_PREFIX}/bin/models/hifi \
    --output=clair3_output

# Output: clair3_output/merge_output.vcf.gz

Platform-Specific Models

PlatformModelRecommended Coverage
ONT R10r1041_e82_400bps_sup_v43030-60x
ONT R9r941_prom_sup_g501430-60x
PacBio HiFihifi20-40x
PacBio CLR-Use PEPPER-Margin-DeepVariant
# List available models
ls ${CONDA_PREFIX}/bin/models/

# Specify exact model
run_clair3.sh \
    --bam_fn=sample.bam \
    --ref_fn=reference.fasta \
    --model_path=${CONDA_PREFIX}/bin/models/r1041_e82_400bps_sup_v430 \
    --output=clair3_out \
    --threads=32

Key Parameters

ParameterDescription
--platformont, hifi, or ilmn
--model_pathPath to trained model
--bed_fnRestrict calling to regions
--include_all_ctgsCall on all contigs (not just chr1-22,X,Y)
--no_phasing_for_faDisable phasing
--gvcfOutput gVCF format
--qualMinimum variant quality (default: 2)

Region-Specific Calling

# Call variants in specific regions
run_clair3.sh \
    --bam_fn=sample.bam \
    --ref_fn=reference.fasta \
    --bed_fn=target_regions.bed \
    --threads=32 \
    --platform=ont \
    --model_path=${CONDA_PREFIX}/bin/models/ont \
    --output=clair3_targeted

# Call on non-human genomes (all contigs)
run_clair3.sh \
    --bam_fn=sample.bam \
    --ref_fn=reference.fasta \
    --include_all_ctgs \
    --threads=32 \
    --platform=hifi \
    --model_path=${CONDA_PREFIX}/bin/models/hifi \
    --output=clair3_all_contigs

gVCF Output

# Generate gVCF for joint calling
run_clair3.sh \
    --bam_fn=sample.bam \
    --ref_fn=reference.fasta \
    --gvcf \
    --threads=32 \
    --platform=ont \
    --model_path=${CONDA_PREFIX}/bin/models/ont \
    --output=clair3_gvcf

# Joint genotyping multiple samples
bcftools merge sample1.g.vcf.gz sample2.g.vcf.gz -o cohort.vcf.gz

Phased Variant Calling

# With phasing information (requires haplotagged BAM)
run_clair3.sh \
    --bam_fn=haplotagged.bam \
    --ref_fn=reference.fasta \
    --enable_phasing \
    --longphase_for_phasing \
    --threads=32 \
    --platform=ont \
    --model_path=${CONDA_PREFIX}/bin/models/ont \
    --output=clair3_phased

Quality Filtering

# Filter by quality score
bcftools view -i 'QUAL>20' clair3_output/merge_output.vcf.gz -Oz -o filtered.vcf.gz

# Filter by genotype quality
bcftools view -i 'GQ>30' clair3_output/merge_output.vcf.gz -Oz -o high_gq.vcf.gz

# SNPs only
bcftools view -v snps clair3_output/merge_output.vcf.gz -Oz -o snps.vcf.gz

# Indels only
bcftools view -v indels clair3_output/merge_output.vcf.gz -Oz -o indels.vcf.gz

Python Wrapper

import subprocess
from pathlib import Path

def run_clair3(bam, reference, output_dir, platform='ont', model_path=None,
               threads=32, bed=None, gvcf=False, include_all_ctgs=False):
    if model_path is None:
        import os
        conda_prefix = os.environ.get('CONDA_PREFIX', '')
        model_path = f'{conda_prefix}/bin/models/{platform}'

    cmd = [
        'run_clair3.sh',
        f'--bam_fn={bam}',
        f'--ref_fn={reference}',
        f'--threads={threads}',
        f'--platform={platform}',
        f'--model_path={model_path}',
        f'--output={output_dir}'
    ]

    if bed:
        cmd.append(f'--bed_fn={bed}')
    if gvcf:
        cmd.append('--gvcf')
    if include_all_ctgs:
        cmd.append('--include_all_ctgs')

    subprocess.run(cmd, check=True)
    return Path(output_dir) / 'merge_output.vcf.gz'

def filter_variants(vcf, output, min_qual=20, variant_type=None):
    cmd = ['bcftools', 'view', '-i', f'QUAL>{min_qual}']
    if variant_type:
        cmd.extend(['-v', variant_type])
    cmd.extend([vcf, '-Oz', '-o', output])
    subprocess.run(cmd, check=True)
    subprocess.run(['bcftools', 'index', '-t', output], check=True)
    return output

# Example
vcf = run_clair3('sample.bam', 'ref.fa', 'clair3_out', platform='hifi', threads=48)
snps = filter_variants(str(vcf), 'snps_q20.vcf.gz', min_qual=20, variant_type='snps')

Comparison with Other Callers

CallerBest ForSpeedAccuracy
Clair3ONT/HiFi germlineFastHigh
DeepVariantHiFi, IlluminaMediumVery high
PEPPER-DVONT (integrated)SlowVery high
LongshotONT SNPsFastGood

Troubleshooting

IssueSolution
Missing modelDownload from Clair3 releases or use conda models
Low call rateCheck coverage; increase --qual threshold
Slow performanceReduce --threads or use --bed_fn for targeted calling
Wrong variants on non-humanUse --include_all_ctgs

Docker Usage

# Using Docker
docker run -v /data:/data \
    hkubal/clair3:latest \
    /opt/bin/run_clair3.sh \
    --bam_fn=/data/sample.bam \
    --ref_fn=/data/reference.fasta \
    --threads=32 \
    --platform=ont \
    --model_path=/opt/models/ont \
    --output=/data/clair3_output

# Singularity
singularity exec clair3.sif run_clair3.sh \
    --bam_fn=sample.bam \
    --ref_fn=reference.fasta \
    --threads=32 \
    --platform=ont \
    --model_path=/opt/models/ont \
    --output=clair3_output

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  • long-read-sequencing/long-read-alignment - Mapping with minimap2

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

windsurf

27.36%
按下载量换算33

trae

23.22%
按下载量换算28

OpenCode

19.42%
按下载量换算23

Codex

13.8%
按下载量换算17

Claude Code

7.63%
按下载量换算9

Antigravity

3.17%
按下载量换算4

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add gptomics/bioskills --skill "bio-long-read-sequencing-clair3-variants" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

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来源信息

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