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Codex

Codex use case

bulk RNA-seq 입력 검증

차등 발현 분석 전에 bulk RNA-seq 입력을 검증하세요.

Difficulty 중급
Time horizon 장시간 실행

ChatGPT에서 NGS Analysis 플러그인을 사용해 샘플 시트, FASTQ, 참조 데이터를 검증한 다음, 차등 발현 분석 전에 MultiQC, Salmon 행렬, 실행 이력, 간단한 QC 해석을 반환하세요.

적합한 대상

  • 차등 발현 분석 전에 bulk RNA-seq 입력을 검증하는 생물정보학 팀.
  • 한 번의 채팅에서 전사체 및 유전자 수준 정량화와 QC를 수행하려는 연구자.
  • 매핑률, 중복도, 라이브러리 유형, 리소스 준비 상태를 검토해야 하는 팀.

Contents

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    bulk RNA-seq 입력 검증

    차등 발현 분석 전에 bulk RNA-seq 입력을 검증하세요.

    ChatGPT에서 NGS Analysis 플러그인을 사용해 샘플 시트, FASTQ, 참조 데이터를 검증한 다음, 차등 발현 분석 전에 MultiQC, Salmon 행렬, 실행 이력, 간단한 QC 해석을 반환하세요.

    중급
    장시간 실행

    ChatGPT에서 NGS Analysis 플러그인을 사용해 샘플 시트, FASTQ, 참조 데이터를 검증한 다음, 차등 발현 분석 전에 MultiQC, Salmon 행렬, 실행 이력, 간단한 QC 해석을 반환하세요.

    중급
    장시간 실행

    적합한 대상

    • 차등 발현 분석 전에 bulk RNA-seq 입력을 검증하는 생물정보학 팀.
    • 한 번의 채팅에서 전사체 및 유전자 수준 정량화와 QC를 수행하려는 연구자.
    • 매핑률, 중복도, 라이브러리 유형, 리소스 준비 상태를 검토해야 하는 팀.

    스킬 및 플러그인

    • 시퀀싱 입력을 검증하고 bulk RNA-seq 카운트 및 QC를 실행한 뒤 감사 가능한 아티팩트를 반환하세요.
    Skill Why use it
    NGS Analysis 시퀀싱 입력을 검증하고 bulk RNA-seq 카운트 및 QC를 실행한 뒤 감사 가능한 아티팩트를 반환하세요.

    시작 프롬프트

    NGS Analysis 플러그인을 사용하세요. 제공된 샘플 시트, FASTQ 루트, 전사체 FASTA, 유전체 FASTA, GTF를 대상으로 bulk RNA-seq에서 FASTQ부터 카운트까지 QC를 실행하세요. 반환할 항목: - run_manifest.json - MultiQC 및 브라우저에서 안전하게 열 수 있는 검토 링크 - Salmon 전사체 및 유전자 수준 행렬 - 검증 및 리소스 준비 상태 아티팩트 - 매핑률, 중복도, 라이브러리 유형 일치 여부, 이상치 샘플, 후속 차등 발현 분석을 막는 모든 요소를 짚어 주는 간단한 QC 해석
    NGS Analysis 플러그인을 사용하세요. 제공된 샘플 시트, FASTQ 루트, 전사체 FASTA, 유전체 FASTA, GTF를 대상으로 bulk RNA-seq에서 FASTQ부터 카운트까지 QC를 실행하세요. 반환할 항목: - run_manifest.json - MultiQC 및 브라우저에서 안전하게 열 수 있는 검토 링크 - Salmon 전사체 및 유전자 수준 행렬 - 검증 및 리소스 준비 상태 아티팩트 - 매핑률, 중복도, 라이브러리 유형 일치 여부, 이상치 샘플, 후속 차등 발현 분석을 막는 모든 요소를 짚어 주는 간단한 QC 해석

    스킬 활용

    NGS Analysis 플러그인에는 다음 스킬이 포함되어 있습니다:

    • ngs-analysis-router
    • ngs-bulk-rnaseq-counts-qc
    • ngs-runtime-env

    플러그인을 사용하면 ChatGPT가 패키지에 포함된 이 모든 스킬을 활용할 수 있습니다.

    단계별 가이드

    1. 샘플 시트, FASTQ, 전사체 FASTA, 유전체 FASTA, GTF가 있는 디렉터리를 ChatGPT에 지정하거나 정확한 파일 참조를 제공하세요.
    2. 분석을 시작하기 전에 ChatGPT가 가닥 특이성, 참조 데이터 일관성, 도구 준비 상태를 검증하도록 스타터 프롬프트를 실행하세요.
    3. 생성된 MultiQC와 행렬 아티팩트를 ChatGPT에서 열어 매핑률, 중복도, 라이브러리 유형 일치 여부, 리소스 준비 상태를 검토하세요.
    4. 같은 채팅에서 계속 작업하며 진행을 막는 문제를 해결하거나, 업데이트된 메타데이터로 다시 실행하거나, 생성된 유전자 수준 행렬을 후속 차등 발현 분석에 넘기세요.

    결과

    실행 결과로 단순한 정량화 출력이 아니라 QC 검토를 거친 카운트 번들이 반환됩니다. 먼저 MultiQC 보고서에서 후속 해석에 영향을 줄 수 있는 경고를 확인하세요. 이 예시에서는 ChatGPT가 실행 요약과 함께 FastQC의 서열 구성 경고를 보여 주므로, 팀은 관찰된 패턴이 라이브러리 제작 방식에서 예상되는 결과인지 판단할 수 있습니다.

    bulk RNA-seq 실행 요약과 함께 FastQC의 서열 구성 경고를 검토하세요.

    다음으로 같은 보고서에서 Salmon 통계를 검토하세요. 매핑률, 라이브러리 유형 할당, 중복 신호를 통해 차등 발현 분석 전 준비 상태를 간단히 확인할 수 있습니다.

    생성된 MultiQC 보고서에서 Salmon 정렬 및 라이브러리 유형 통계를 확인하세요.

    결과로 생성된 유전자 수준 카운트 행렬은 재사용 가능한 아티팩트로 저장됩니다. 이 행렬을 ChatGPT에서 열어 예상한 샘플과 피처가 포함되어 있는지 확인한 다음, 후속 분석을 위해 실행 이력과 함께 보관하세요.

    후속 검토를 위해 생성된 유전자 수준 카운트 행렬을 여세요.

    관련 사용 사례