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bio-epidemiological-genomics-phylodynamics

维护者 FreedomIntelligence · 最近更新 2026年4月1日

bio-epidemiological-genomics-phylodynamics：Construct time-scaled phylogenies 、 infer evolutionary dynamics ，使用 TreeTime 、 BEAST2 ，用于 outbreak analysis。 Estimate divergence times，molecular clock rates，、 ancestral states。适合在dating outbreak origins，estimating transmission rates，或 building time-calibrated trees时使用。

OpenClawNanoClaw分析处理复现实验bio-epidemiological-genomics-phylodynamics🧬 bioinformatics (gptomics bio-* suite)bioinformatics — epidemiological & causal genomicsconstruct

原始来源

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills

https://github.com/FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills/tree/main/skills/bio-epidemiological-genomics-phylodynamics

维护者: FreedomIntelligence
许可: MIT
最近更新: 2026年4月1日

技能摘要

来自 SKILL.md 的关键信息

2 min

核心说明

Python：treetime.TreeTime() ，用于 maximum likelihood time-scaled trees。
CLI：treetime --tree tree.nwk --aln aln.fasta --dates dates.tsv。
构建 time-scaled tree ，用于 my outbreak" → Estimate divergence times 、 molecular clock rates ，面向 dated sequences to reconstruct outbreak timing 、 evolutionary dynamics. Python：treetime.TreeTime() ，用于 maximum likelihood time-scaled trees CLI：treetime --tree tree.nwk --aln aln.fasta --dates dates.tsv。
tree = Phylo.read('tree.nwk'，'newick')。

原始文档

SKILL.md 摘录

TreeTime Basic Usage

from treetime import TreeTime
from Bio import Phylo

## Date formats: 2020.5, 2020-06-15, numeric (decimal year)

tt = TreeTime(
    tree=tree,
    aln='alignment.fasta',
    dates='dates.tsv',
    gtr='JC69'  # Nucleotide model: JC69, HKY85, GTR
)

## Run molecular clock analysis

tt.run(
    root='best',           # Root optimization: 'best', 'least-squares', or clade name
    Tc='skyline',          # Coalescent prior: None, 'skyline', 'opt', or numeric
    time_marginal='assign_ml'  # Date estimation method
)

适用场景

适合在dating outbreak origins，estimating transmission rates，或 building time-calibrated trees时使用。

不适用场景

Do not rely on this catalog entry alone ，用于 installation 或 maintenance details。

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