数据与复现生物信息与基因组学FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills数据与复现

bio-workflows-multi-omics-pipeline

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

Multi-omics integration pipeline: MOFA, SNF, similarity network fusion.

OpenClawNanoClaw分析处理复现实验bio-workflows-multi-omics-pipeline🧠 bioos extended suitebioos extended bioinformatics suitemulti

原始来源

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills

https://github.com/FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills/tree/main/skills/bio-workflows-multi-omics-pipeline

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

rna <- read.csv('rnaseq_normalized.csv'，row.names = 1) cat('RNA：'，nrow(rna)，'samples，'，ncol(rna)，'genes\n')。
protein <- read.csv('proteomics_normalized.csv'，row.names = 1) cat('Protein：'，nrow(protein)，'samples，'，ncol(protein)，'proteins\n')。

原始文档

SKILL.md 摘录

Complete MOFA2 Workflow

library(MOFA2)
library(MOFAdata)
library(ggplot2)
library(tidyverse)

## Metabolomics data (samples x metabolites)

metab <- read.csv('metabolomics_normalized.csv', row.names = 1)
cat('Metabolites:', nrow(metab), 'samples,', ncol(metab), 'metabolites\n')

## Find common samples

common_samples <- Reduce(intersect, list(rownames(rna), rownames(protein), rownames(metab)))
cat('Common samples:', length(common_samples), '\n')

适用场景

Use bio-workflows-multi-omics-pipeline ，用于 genomics 、 bioinformatics workflows。
Apply bio-workflows-multi-omics-pipeline to sequencing，variant，或 omics analysis tasks。