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更新于 11-02 00:09

数据与分析

17,267 个结果

etl-elt-patterns

ETL/ELT Patterns 是一个用于数据管道设计的技术技能，帮助在 ETL 与 ELT 方案之间做出选择，并实现数据转换模式。内容涵盖现代数据栈、dbt 模型、全量刷新、增量加载、变更数据捕获（CDC）、合并（Upsert）、数据质量校验、数据契约、批处理与流处理架构、Lambda 与 Kappa 架构、DAG 编排、错误处理与重试策略等。适用于设计数据管道、构建现代数据栈、处理管道数据质量等场景。

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ensembl-database

Ensembl 数据库技能用于访问和查询 EMBL-EBI 维护的 Ensembl 基因组数据库 REST API，覆盖 250 多个物种。支持基因查询、序列获取、变异分析、比较基因组学、同源基因查找、VEP 预测、基因组区域分析以及不同基因组组装版本间的坐标转换。当前版本为 115（2025 年 9 月）。可通过 Python 的 ensembl_rest 包或直接调用 REST API 使用，适用于基因组研究流程中的数据集成与查询。

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geo-database

GEO Database 技能用于访问 NCBI 基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus），检索和下载基因表达与功能基因组学数据。GEO 是 NCBI 的公共存储库，收录超过 264,000 项研究、800 多万个样本，涵盖微阵列和测序实验。该技能适用于搜索基因表达数据集、获取实验数据、下载原始与处理后文件、查询表达谱，以及将 GEO 数据整合到计算分析流程中。核心能力包括理解 GEO 的分层数据组织（GSE 系列、GSM 样本、GPL 平台、GDS 数据集、Profiles 表达谱），使用 Entrez 进行数据集与表达谱搜索，通过 GEOparse 库下载和解析数据，使用 NCBI E-utilities 进行底层元数据访问，通过 FTP 直接下载数据文件，以及对 GEO 数据进行质量控制、差异表达分析、相关性与聚类分析等。

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latchbio-integration

Latch 是一个用于构建和部署生物信息学工作流的 Python 框架，基于 Flyte，可将分析流程打包为无服务器（serverless）流水线。它通过 @workflow/@task 装饰器定义任务与工作流，支持原生 Python、Nextflow 和 Snakemake 流程，自动完成 Docker 容器化并生成无代码用户界面。数据管理方面提供 LatchFile/LatchDir 云存储抽象，以及 Registry（项目→表→记录）结构化数据组织。资源可通过预配置装饰器（@small_task、@large_task、@small_gpu_task、@large_gpu_task）或自定义规格配置 CPU、内存、GPU（K80、V100、A100）与存储。平台还提供已验证的生产级工作流，如 Bulk RNA-seq、DESeq2、AlphaFold、ColabFold、单细胞工具（ArchR、scVelo）等。使用需安装 Latch SDK、登录账号并注册工作流，前置条件包括 Docker、Latch 账号凭据和 Python 3.8+。

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