geniml
✓在处理机器学习任务的基因组区间数据（BED 文件）时应使用此技能。用于训练区域嵌入（Region2Vec、BEDspace）、单细胞 ATAC-seq 分析 (scEmbed)、构建共识峰（宇宙）或任何基于 ML 的基因组区域分析。适用于 BED 文件集合、scATAC-seq 数据、染色质可及性数据集和基于区域的基因组特征学习。
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.
在处理机器学习任务的基因组区间数据（BED 文件）时应使用此技能。用于训练区域嵌入（Region2Vec、BEDspace）、单细胞 ATAC-seq 分析 (scEmbed)、构建共识峰（宇宙）或任何基于 ML 的基因组区域分析。适用于 BED 文件集合、scATAC-seq 数据、染色质可及性数据集和基于区域的基因组特征学习。 来源：jackspace/claudeskillz。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill geniml- 分类
- {}数据分析
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-17
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 geniml？
在处理机器学习任务的基因组区间数据（BED 文件）时应使用此技能。用于训练区域嵌入（Region2Vec、BEDspace）、单细胞 ATAC-seq 分析 (scEmbed)、构建共识峰（宇宙）或任何基于 ML 的基因组区域分析。适用于 BED 文件集合、scATAC-seq 数据、染色质可及性数据集和基于区域的基因组特征学习。 来源：jackspace/claudeskillz。
如何安装 geniml？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill geniml 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/jackspace/claudeskillz
详情
- 分类
- {}数据分析
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-17