用途：该技能面向 DNAnexus 云端生物医学数据与基因组学分析平台，帮助在平台上创建和部署应用/小程序（apps/applets）、管理数据对象、运行工作流，并通过 dxpy Python SDK 开发生信流水线。
主要能力：分为五部分。应用开发：用 dx-app-wizard 生成骨架，编写 Python 或 Bash 应用入口，处理输入输出数据对象，用 dx build 或 dx build --app 部署并测试。数据操作：用 dxpy.upload_local_file() 上传、dxpy.download_dxfile() 下载文件，创建带元数据的 record，按名称、属性或类型搜索数据对象，跨项目克隆，管理文件夹与权限。作业执行：用 applet.run() 或 app.run() 启动作业，监控状态与日志，创建子作业并行处理，构建多步工作流，并用输出引用串联作业。Python SDK：使用 DXFile、DXRecord、DXApplet 等句柄对象、高层工具函数及直接 API 调用。配置与依赖：编写 dxapp.json 定义输入输出与运行规格，用 execDepends 安装系统包，捆绑自定义工具，使用 assets 共享依赖，集成 Docker 容器，配置实例类型与超时。
使用方式：先安装 dxpy 并登录。
pip install dxpy
dx login
验证：
dx --version dx whoami
流程上可按决策树选择：创建可执行程序用应用开发；管理文件数据用数据操作；运行分析或工作流用作业执行；编写自动化脚本用 Python SDK；配置应用设置或依赖用配置文档。常见模式包括批量处理多个文件、多步流水线串联、以及用文件夹和元数据组织结果。
适用场景：生信流水线（比对、变异检测）、数据处理工作流、质量控制与过滤、格式转换、上传测序数据、组织分析结果、并行处理多样本、监控长时间计算、调试失败作业。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台覆盖范围或性能数据；仅涉及 DNAnexus 平台自身能力。需具备平台账号和项目权限，且应避免在源码中硬编码凭据，错误处理、资源选择、成本优化与清理等为通用最佳实践建议。