geniml

SKILL.md

Geniml is a Python package for building machine learning models on genomic interval data from BED files. It provides unsupervised methods for learning embeddings of genomic regions, single cells, and metadata labels, enabling similarity searches, clustering, and downstream ML tasks.

Geniml provides five primary capabilities, each detailed in dedicated reference files:

Train unsupervised embeddings of genomic regions using word2vec-style learning.

このスキルは、機械学習タスクでゲノム間隔データ (BED ファイル) を操作するときに使用する必要があります。領域埋め込みのトレーニング (Region2Vec、BEDspace)、単一細胞 ATAC-seq 解析 (scEmbed)、コンセンサス ピーク (ユニバース) の構築、またはゲノム領域の ML ベースの解析に使用します。 BED ファイル コレクション、scATAC-seq データ、クロマチン アクセシビリティ データセット、および領域ベースのゲノム特徴学習に適用されます。 ソース: jackspace/claudeskillz。

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