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bio-hi-c-analysis-hic-differential

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

bio-hi-c-analysis-hic-differential：比较 Hi-C contact matrices between conditions to identify differential chromatin interactions。 Compute log2 fold changes，statistical significance，、 visualize differential contact maps。适合在comparing Hi-C contacts between conditions时使用。

OpenClawNanoClaw分析处理复现实验bio-hi-c-analysis-hic-differential🧬 bioinformatics (gptomics bio-* suite)bioinformatics — epigenomics & chromatincompare

原始来源

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills

https://github.com/FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills/tree/main/skills/bio-hi-c-analysis-hic-differential

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：cooltools ，用于 expected values，custom differential analysis ，支持 scipy.stats。
比较 Hi-C contacts between my conditions" → Compute log2 fold-change contact maps，identify statistically significant differential interactions，、 visualize changes in 3D genome organization. Python：cooltools ，用于 expected values，custom differential analysis ，支持 scipy.stats。
比较 Hi-C contact matrices between conditions。
clr1 = cooler.Cooler('condition1.mcool：：resolutions/10000') clr2 = cooler.Cooler('condition2.mcool：：resolutions/10000')。
print(f'Condition 1：{clr1.info["sum"]：，} contacts') print(f'Condition 2：{clr2.info["sum"]：，} contacts')。

原始文档

SKILL.md 摘录

Plot Differential Contact Map

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))

## Condition 1

mat1 = clr1.matrix(balance=True).fetch(region)
im1 = axes[0].imshow(np.log2(mat1 + 1), cmap='Reds', vmin=-10, vmax=-3)
axes[0].set_title('Condition 1')
plt.colorbar(im1, ax=axes[0])

## Condition 2

mat2 = clr2.matrix(balance=True).fetch(region)
im2 = axes[1].imshow(np.log2(mat2 + 1), cmap='Reds', vmin=-10, vmax=-3)
axes[1].set_title('Condition 2')
plt.colorbar(im2, ax=axes[1])

适用场景

适合在comparing Hi-C contacts between conditions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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