用途：该技能用于在本地 FASTQ 或公共 GEO/SRA 测序数据上运行 nf-core 生物信息学流程，面向缺少专门生信训练、需要做差异表达、变异检测或染色质可及性分析的研究人员。
主要能力：支持三条流程——rnaseq 3.22.2（基因表达）、sarek 3.7.1（变异检测）、atacseq 2.1.2（染色质可及性）。提供脚本完成 GEO/SRA 数据获取、数据类型自动识别、环境检查、样本表生成与校验、基因组管理与结果验证。
使用方式：按检查清单推进。先获取数据（仅公共数据，如 python scripts/sra_geo_fetch.py info GSE110004，再 download 与 samplesheet）；随后运行 python scripts/check_environment.py，所有关键项必须通过；再选择并确认流程；运行测试档案 nextflow run nf-core/<pipeline> -r <version> -profile test,docker --outdir test_output，须成功后才能跑真实数据；用 python scripts/generate_samplesheet.py /path/to/data <pipeline> -o samplesheet.csv 生成样本表；检查基因组 python scripts/manage_genomes.py check <genome>；正式运行如 nextflow run nf-core/<pipeline> -r <version> -profile docker --input samplesheet.csv --outdir results --genome <genome> -resume。
适用场景：RNA-seq、WGS/WES、ATAC-seq 的自动化分析工作流。
限制：当前仅支持三条流程，属原型示例，面向教育科研用途，未经验证不应视为生产可用；用户需自行保证计算环境满足要求并验证分析结果；Anthropic 不保证生信输出准确性，该集成未获 nf-core 社区官方认可或关联；发表结果时需引用相应流程。