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概要と使いどころ
Analyzes isoform switching events and functional consequences using IsoformSwitchAnalyzeR. Predicts protein domain changes, NMD sensitivity, ORF alterations, and coding potential shifts between conditions. Use when investigating how splicing changes affect protein function.
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Balance, normalize, and transform Hi-C contact matrices using cooler and cooltools. Apply iterative correction (ICE), compute expected values, and generate observed/expected matrices. Use when normalizing or transforming Hi-C matrices.
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Filter and select sequences by criteria (length, ID, GC content, patterns) using Biopython. Use when subsetting sequences, removing unwanted records, or selecting by specific criteria.
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Annotate CNVs with genes, pathways, and clinical significance. Use when interpreting CNV calls or identifying affected genes from copy number analysis.
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Load, convert, and manipulate Hi-C contact matrices using cooler format. Read .cool/.mcool files, convert from .hic format, access matrix data, and export to different formats. Use when loading or converting Hi-C contact matrices.
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Detect A/B compartments from Hi-C data using cooltools and eigenvector decomposition. Identify active (A) and inactive (B) chromatin compartments from contact matrices. Use when identifying A/B compartments from Hi-C data.
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Design guide RNAs for CRISPR-Cas9/Cas12a experiments using CRISPRscan and local scoring algorithms. Score guides for on-target activity using Rule Set 2 and Azimuth models. Use when designing sgRNAs for gene knockout, activation, or repression experiments.
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Variant calling with GATK HaplotypeCaller following best practices. Covers germline SNP/indel calling, GVCF workflow for cohorts, joint genotyping, and variant quality score recalibration (VQSR). Use when calling variants with GATK HaplotypeCaller.
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Convert between sequence file formats (FASTA, FASTQ, GenBank, EMBL) using Biopython Bio.SeqIO. Use when changing file formats or preparing data for different tools.
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Read and manipulate Flow Cytometry Standard (FCS) files. Covers loading data, accessing parameters, and basic data exploration. Use when loading and inspecting flow or mass cytometry data before preprocessing.
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Analyzes base editing and prime editing outcomes including editing efficiency, bystander edits, and indel frequencies. Use when quantifying CRISPR base editor results, comparing ABE vs CBE efficiency, or assessing prime editing fidelity.
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Comprehensive quality control for flow cytometry and CyTOF data. Covers flow rate stability, signal drift, margin events, dead cell exclusion, and batch QC. Use when assessing acquisition quality or identifying problematic samples before analysis.
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Unsupervised clustering and cell type identification for flow/mass cytometry. Covers FlowSOM, Phenograph, and CATALYST workflows. Use when discovering cell populations in high-dimensional cytometry data without predefined gates.
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JACKS (Joint Analysis of CRISPR/Cas9 Knockout Screens) for modeling sgRNA efficacy and gene essentiality. Use when analyzing multiple CRISPR screens simultaneously or when accounting for variable sgRNA efficiency across experiments.
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Manual and automated gating for defining cell populations in flow cytometry. Covers rectangular, polygon, and data-driven gates. Use when identifying cell populations through hierarchical gating strategies.
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Read and write compressed sequence files (gzip, bzip2, BGZF) using Biopython. Use when working with .gz or .bz2 sequence files. Use BGZF for indexable compressed files.
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Statistical methods for calling hits in CRISPR screens. Covers MAGeCK, BAGEL2, drugZ, and custom approaches for identifying essential and resistance genes. Use when identifying significant genes from screen count data after QC passes.
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Batch effect correction for CRISPR screens. Covers normalization across batches, technical replicate handling, and batch-aware analysis. Use when combining screens from multiple batches or correcting systematic technical variation.
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Assign pathogen lineages and track variants using Nextclade and pangolin for viral surveillance. Monitor variant prevalence and identify emerging variants of concern. Use when classifying viral sequences, tracking lineage dynamics, or monitoring for variants of concern.
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Design homology-directed repair donor templates for CRISPR knock-ins using primer3-py. Create ssODN, dsDNA, or plasmid templates with optimized homology arms. Use when designing donor templates for precise insertions, tagging, or allele replacement.
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CRISPR library design for genetic screens. Covers sgRNA selection, library composition, control design, and oligo ordering. Use when designing custom sgRNA libraries for knockout, activation, or interference screens.
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Infer pathogen transmission networks and identify likely transmission pairs using TransPhylo and outbreak reconstruction algorithms. Estimate who-infected-whom from genomic and epidemiological data. Use when investigating outbreak transmission chains or identifying superspreaders.
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Differential abundance and state analysis for cytometry data. Compare cell populations between conditions using statistical methods. Use when testing for significant changes in cell frequencies or marker expression between groups.
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Process Hi-C read pairs using pairtools. Parse alignments, filter duplicates, classify pairs, and generate contact statistics from Hi-C sequencing data. Use when processing raw Hi-C read pairs.
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