skill
تطوير Nextflow
تشغيل خطوط معالجة nf-core للمعلوماتية الحيوية (rnaseq، sarek، atacseq) على بيانات التسلسل. استخدم هذا عند تحليل بيانات RNA-seq أو WGS/WES أو ATAC-seq — سواء كانت ملفات FASTQ محلية أو مجموعات بيانات عامة من GEO/SRA. يتفعل عند الإشارة إلى nf-core أو Nextflow أو تحليل FASTQ أو استدعاء المتغيرات أو التعبير الجيني أو التعبير التفاضلي أو إعادة تحليل GEO أو اختصارات GSE/GSM/SRR أو إنشاء جداول العينات.
نبذة
# نشر خط أنابيب nf-core
تشغيل خطوط أنابيب المعلوماتية الحيوية nf-core على بيانات التسلسل المحلية أو العامة.
**المستخدمون المستهدفون:** علماء المختبر والباحثون الذين لا يملكون تدريباً متخصصاً في المعلوماتية الحيوية والذين يحتاجون إلى تشغيل تحليلات أوميكس على نطاق واسع—التعبير التفاضلي أو استدعاء المتغيرات أو تحليل إمكانية الكروماتين.
## قائمة التحقق من سير العمل
``` - [ ] الخطوة 0: الحصول على البيانات (إن كانت من GEO/SRA) - [ ] الخطوة 1: فحص البيئة (يجب النجاح) - [ ] الخطوة 2: اختيار خط الأنابيب (تأكيد مع المستخدم) - [ ] الخطوة 3: تشغيل ملف الاختبار (يجب النجاح) - [ ] الخطوة 4: إنشاء ورقة العينات - [ ] الخطوة 5: التكوين والتشغيل (تأكيد الجينوم مع المستخدم) - [ ] الخطوة 6: التحقق من المخرجات ```
---
## الخطوة 0: الحصول على البيانات (GEO/SRA فقط)
**تخطي هذه الخطوة إذا كان لدى المستخدم ملفات FASTQ محلية.**
بالنسبة للمجموعات البيانات العامة، قم بالجلب من GEO/SRA أولاً. راجع [references/geo-sra-acquisition.md](references/geo-sra-acquisition.md) للحصول على سير العمل الكامل.
**البدء السريع:**
```bash # 1. الحصول على معلومات الدراسة python scripts/sra_geo_fetch.py info GSE110004
# 2. التحميل (الوضع التفاعلي) python scripts/sra_geo_fetch.py download GSE110004 -o ./fastq -i
# 3. توليد ورقة العينات python scripts/sra_geo_fetch.py samplesheet GSE110004 --fastq-dir ./fastq -o samplesheet.csv ```
**نقطة القرار:** بعد جلب معلومات الدراسة، أكد مع المستخدم: - أي مجموعة عينات سيتم تحميلها (إن كانت هناك أنواع بيانات متعددة) - الجينوم وخط الأنابيب المقترح
ثم انتقل إلى الخطوة 1.
---
## الخطوة 1: فحص البيئة
**شغل أولاً. سيفشل خط الأنابيب بدون اجتياز البيئة.**
```bash python scripts/check_environment.py ```
يجب أن تجتاز جميع الفحوصات الحرجة. إذا فشل أي منها، قدم تعليمات الإصلاح:
### مشاكل Docker
| المشكلة | الحل | |--------|------| | غير مثبت | قم بالتثبيت من https://docs.docker.com/get-docker/ | | رفض الإذن | `sudo usermod -aG docker $USER` ثم إعادة تسجيل الدخول | | الخادم غير قيد التشغيل | `sudo systemctl start docker` |
### مشاكل Nextflow
| المشكلة | الحل | |--------|------| | غير مثبت | `curl -s https://get.nextflow.io \| bash && mv nextflow ~/bin/` | | الإصدار < 23.04 | `nextflow self-update` |
### مشاكل Java
| المشكلة | الحل | |--------|------| | غير مثبت / < 11 | `sudo apt install openjdk-11-jdk` |
**لا تتابع حتى تجتاز جميع الفحوصات.** بالنسبة لـ HPC/Singularity، راجع [references/troubleshooting.md](references/troubleshooting.md).
---
## الخطوة 2: اختيار خط الأنابيب
**نقطة القرار: أكد مع المستخدم قبل المتابعة.**
| نوع البيانات | خط الأنابيب | الإصدار | الهدف | |------------|----------|--------|------| | RNA-seq | `rnaseq` | 3.22.2 | التعبير الجيني | | WGS/WES | `sarek` | 3.7.1 | استدعاء المتغيرات | | ATAC-seq | `atacseq` | 2.1.2 | إمكانية الكروماتين |
الكشف التلقائي من البيانات: ```bash python scripts/detect_data_type.py /path/to/data ```
للحصول على تفاصيل خاصة بخط الأنابيب: - [references/pipelines/rnaseq.md](references/pipelines/rnaseq.md) - [references/pipelines/sarek.md](references/pipelines/sarek.md) - [references/pipelines/atacseq.md](references/pipelines/atacseq.md)
---
## الخطوة 3: تشغيل ملف الاختبار
**التحقق من البيئة ببيانات صغيرة. يجب النجاح قبل البيانات الفعلية.**
```bash nextflow run nf-core/<pipeline> -r <version> -profile test,docker --outdir test_output ```
| خط الأنابيب | الأمر | |-----------|------| | rnaseq | `nextflow run nf-core/rnaseq -r 3.22.2 -profile test,docker --outdir test_rnaseq` | | sarek | `nextflow run nf-core/sarek -r 3.7.1 -profile test,docker --outdir test_sarek` | | atacseq | `nextflow run nf-core/atacseq -r 2.1.2 -profile test,docker --outdir test_atacseq` |
تحقق: ```bash ls test_output/multiqc/multiqc_report.html grep "Pipeline completed successfully" .nextflow.log ```
إذا فشل الاختبار، راجع [references/troubleshooting.md](references/troubleshooting.md).
---
## الخطوة 4: إنشاء ورقة العينات
### التوليد التلقائي
```bash python scripts/generate_samplesheet.py /path/to/data <pipeline> -o samplesheet.csv ```
يقوم السكريبت بـ: - اكتشاف ملفات FASTQ/BAM/CRAM - إقران قراءات R1/R2 - الاستدلال على بيانات تعريف العينة - التحقق قبل الكتابة
**بالنسبة لـ sarek:** السكريبت يطلب حالة الورم/الطبيعي إذا لم يتم الكشف الآلي عنها.
### التحقق من ورقة العينات الموجودة
```bash python scripts/generate_samplesheet.py --validate samplesheet.csv <pipeline> ```
### تنسيقات ورقة العينات
**rnaseq:** ```csv sample,fastq_1,fastq_2,strandedness SAMPLE1,/abs/path/R1.fq.gz,/abs/path/R2.fq.gz,auto ```
**sarek:** ```csv patient,sample,lane,fastq_1,fastq_2,status patient1,tumor,L001,/abs/path/tumor_R1.fq.gz,/abs/path/tumor_R2.fq.gz,1 patient1,normal,L001,/abs/path/normal_R1.fq.gz,/abs/path/normal_R2.fq.gz,0 ```
**atacseq:** ```csv sample,fastq_1,fastq_2,replicate CONTROL,/abs/path/ctrl_R1.fq.gz,/abs/path/ctrl_R2.fq.gz,1 ```
---
## الخطوة 5: التكوين والتشغيل
### 5a. التحقق من توفر الجينوم
```bash python scripts/manage_genomes.py check <genome> # إذا لم يكن مثبتاً: python scripts/manage_genomes.py download <genome> ```
الجينومات الشائعة: GRCh38 (الإنسان)، GRCh37 (الإصدار القديم)، GRCm39 (الفأر)، R64-1-1 (الخميرة)، BDGP6 (الذبابة)
### 5b. نقاط القرار
**نقطة القرار: أكد مع المستخدم:**
1. *
التثبيت
شغل هذا الأمر
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/bio-research/skills/nextflow-development ~/.claude/skills/يعمل مع
خطوات التثبيت
استنسخ المستودع وانسخ مجلد `bio-research/skills/nextflow-development` إلى دليل مهارات Claude الخاص بك. متوافق مع Claude Code و Cursor و Codex وأي وكيل متوافق مع Agent Skills.
أصول ذات صلة
مختارات أخرى في البيانات والتحليلات.
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/bio-research/skills/start ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/data/skills/validate-data ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/bio-research/skills/instrument-data-to-allotrope ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/data/skills/analyze ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/data/skills/data-context-extractor ~/.claude/skills/
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/data/skills/data-visualization ~/.claude/skills/
افحص قبل التثبيت
شغل أي مصدر عبر فحوصاتنا - الظهور في الذكاء الاصطناعي والأمان والأداء واكتشاف التقنيات.
فحص أمني تلقائي للموقع
الأمان
محلل سرعة الصفحة
الأداء
اختبار جودة المحتوى العربي بالذكاء الاصطناعي
جودة المحتوى
مختبر وكلاء الذكاء الاصطناعي
اختبار الذكاء الاصطناعي
كاشف منصة الموقع
الترحيل
تدقيق الظهور في محركات الذكاء الاصطناعي
الظهور في الذكاء الاصطناعي
مولد ملف llms.txt
الظهور في الذكاء الاصطناعي
مقياس سهولة القراءة بالعربية
جودة المحتوى
منشئ البيانات المنظمة
الظهور في الذكاء الاصطناعي
حاسبة تكاليف الذكاء الاصطناعي
اختبار الذكاء الاصطناعي
محلل العناوين العربية
جودة المحتوى