scikit-bio

scikit-bio

概述

面向 scikit-bio 0.7.4。可用于序列操作、比对、系统发育、微生物生态学和多元统计。原生测试使用小型合成夹具；带有文件名或未定义输入的示例为工作流模板。请参阅审查证据与边界。

何时使用此技能

当用户符合以下情况时，应使用此技能：

• 处理生物序列（DNA、RNA、蛋白质）
• 需要读写生物文件格式（FASTA、FASTQ、GenBank、Newick、BIOM 等）
• 执行序列比对或搜索基序
• 构建或分析系统发育树
• 计算多样性指标（alpha/beta 多样性、UniFrac 距离）
• 执行排序分析（PCoA、CCA、RDA）
• 对生物/生态数据运行统计检验（PERMANOVA、ANOSIM、Mantel）
• 分析微生物组或群落生态学数据
• 处理来自语言模型的蛋白质嵌入
• 需要操作生物数据表

核心能力

1. 序列操作

使用针对 DNA、RNA 和蛋白质数据的专用类处理生物序列。

关键操作：

• 从 FASTA、FASTQ、GenBank、EMBL 格式读写序列
• 序列切片、拼接和搜索
• 反向互补、转录（DNA→RNA）和翻译（RNA→蛋白质）
• 使用正则表达式查找基序和模式
• 计算距离（汉明距离、基于 k-mer 的距离）
• 处理序列质量分数和元数据

常见模式：

import skbio

# Read sequences from file
seq = skbio.DNA.read('input.fasta')

# Sequence operations
rc = seq.reverse_complement()
rna = seq.transcribe()
protein = rna.translate()

# Find motifs
motif_positions = seq.find_with_regex('(ATG[ACGT]{3})')  # capture group required

# Check for properties
has_degens = seq.has_degenerates()
seq_no_gaps = seq.degap()

重要说明：

• 使用 DNA、RNA、Protein 类处理带语法校验的序列
• 使用 Sequence 类处理无字母表限制的通用序列
• FASTQ 质量分数加载到位置元数据中；需指定已知的 phred_offset=33 或 variant（不要从文件名推断编码）。翻译需要明确的遗传密码/读框，并需决定如何处理不完整密码子。
• 元数据类型：序列级（ID、描述）、位置级（逐碱基）、区间级（区域/特征）

2. 序列比对

使用 pair_align 引擎（scikit-bio 0.7.0 中引入）执行双序列和多序列比对，这是一个通用且高效的动态规划比对器。

关键能力：

• 在一个函数中实现全局、局部和半全局比对（可配置游离末端）
• 便捷包装函数 pair_align_nucl（类似 BLASTN）和 pair_align_prot（类似 BLASTP）
• 可配置评分：匹配/错配元组或命名替换矩阵；线性或仿射空位罚分
• PairAlignPath 结果携带 CIGAR 字符串，并可转换为比对序列
• 使用 multi_align_nucl / multi_align_prot（0.7.4）进行多序列比对；使用 TabularMSA 进行存储和操作

常见模式：

from skbio import DNA, Protein
from skbio.alignment import pair_align_nucl, pair_align_prot, pair_align, TabularMSA

# Nucleotide alignment with BLASTN-like defaults
seq1, seq2 = DNA('ACTACCAGATTACTTACGGATCAGG'), DNA('CGAAACTACTAGATTACGGATCTTA')
aln = pair_align_nucl(seq1, seq2)
aln.score                                  # alignment score (float)
path = aln.paths[0]                        # PairAlignPath (repr shows CIGAR)
aligned_seqs = path.to_aligned((seq1, seq2))  # list of gapped strings

# Build a TabularMSA from the alignment path + original sequences
msa = TabularMSA.from_path_seqs(path, (seq1, seq2))

# Customize the algorithm via pair_align (default mode='global')
aln = pair_align(seq1, seq2, mode='local')                       # Smith-Waterman
aln = pair_align(seq1, seq2, sub_score=(2, -3), gap_cost=(5, 2), free_ends=False)
aln = pair_align(seq1, seq2, sub_score='NUC.4.4', gap_cost=3)    # substitution matrix, linear gap

# Protein alignment (BLASTP-like, BLOSUM62)
aln = pair_align_prot(Protein('HEAGAWGHEE'), Protein('PAWHEAE'))

# Read a multiple alignment from file and summarize
msa = TabularMSA.read('alignment.fasta', constructor=DNA)
consensus = msa.consensus()

重要说明：

• pair_align 替代了已移除的 SSW 包装器（local_pairwise_align_ssw、StripedSmithWaterman）以及已弃用的纯 Python 比对器（global_pairwise_align、local_pairwise_align_nucleotide 等）
• 结果是 PairAlignResult，也可解包为 score, paths, matrices（使用 keep_matrices=True 保留 DP 矩阵）
• sub_score 接受 (match, mismatch) 元组或矩阵名称（例如 'NUC.4.4'、'BLOSUM62'）；gap_cost 接受单个数字（线性）或 (open, extend) 元组（仿射）
• mode="global" 默认允许游离末端空位（重叠）；使用 free_ends=False 进行完全罚分的全局比对。仿射空位罚分为 open + 长度 × extend。包装器评分类似 BLAST，但不是 BLAST 搜索或 E-value。
• 使用 PairAlignPath.from_cigar('1I8M2D5M2I') 解析外部 CIGAR 字符串；使用 align_score(...) 对已有比对评分，并使用 align_dists(...) 从 MSA 构建距离矩阵

3. 系统发育树

构建、操作和分析表示进化关系的系统发育树。

核心能力：

• 基于距离矩阵的树构建（UPGMA/WPGMA、邻接法 Neighbor Joining、GME、BME）
• 使用最近邻互换（nni）进行树重排
• 树操作（剪枝、重新定根、遍历）
• 距离计算（通过 cophenet 计算 patristic 距离，通过 compare_rfd 计算 Robinson-Foulds 距离）
• ASCII 可视化
• Newick 格式读写

常见模式：

from skbio import TreeNode
from skbio.tree import nj, upgma, gme, bme, rf_dists

# Read tree from file
tree = TreeNode.read('tree.nwk')

# Construct tree from distance matrix
tree = nj(distance_matrix)

# Tree operations
subtree = tree.shear(['taxon1', 'taxon2', 'taxon3'])
tips = [node for node in tree.tips()]
lca = tree.lca(['taxon1', 'taxon2'])

# Calculate distances
patristic_dist = tree.find('taxon1').distance(tree.find('taxon2'))
cophenetic_dm = tree.cophenet()           # patristic distance matrix among tips

# Compare two trees (Robinson-Foulds)
rf_distance = tree.compare_rfd(other_tree)
# Pairwise RF distances among many trees -> DistanceMatrix
rf_dm = rf_dists([tree, other_tree, third_tree])

重要说明：

• 使用 nj() 进行邻接法构建（经典系统发育方法）
• 使用 upgma() 进行 UPGMA/WPGMA 构建（假设存在分子钟）
• GME 和 BME 对大型树具有高度可扩展性；使用 nni() 优化拓扑结构
• cophenet()（原 tip_tip_distances）返回 patristic 距离矩阵；compare_rfd() 是 Robinson-Foulds 方法（加权/共表型变体为 compare_wrfd/compare_cophenet）
• lca() 表示最低共同祖先；lowest_common_ancestor 保留为别名
• NJ/GME/BME 生成无根树，并默认截断负分支；请记录此选择。定根和序列距离模型需要科学依据。RF 比较必须使用已声明的共享分类单元集和定根约定。

4. 多样性分析

计算微生物生态学和群落分析的 alpha 多样性和 beta 多样性指标。

核心能力：

• Alpha 多样性：丰富度（sobs、observed_features、chao1、ace）、Shannon、Simpson、Hill 数（hill）、Faith's PD（faith_pd）、广义 PD（phydiv）、Pielou 均匀度
• Beta 多样性：Bray-Curtis、Jaccard、加权/非加权 UniFrac、欧氏距离
• 系统发育多样性指标（需要树输入）
• 稀释和子采样
• 与排序和统计检验的集成

常见模式：

from skbio.diversity import alpha_diversity, beta_diversity

# Alpha diversity (phylogenetic metrics take taxa= for tip-name mapping)
alpha = alpha_diversity('shannon', counts_matrix, ids=sample_ids)
faith_pd = alpha_diversity('faith_pd', counts_matrix, ids=sample_ids,
                           tree=tree, taxa=feature_ids)

# Beta diversity
bc_dm = beta_diversity('braycurtis', counts_matrix, ids=sample_ids)
unifrac_dm = beta_diversity('unweighted_unifrac', counts_matrix,
                            ids=sample_ids, tree=tree, taxa=feature_ids)

# Get available metrics
from skbio.diversity import get_alpha_diversity_metrics
print(get_alpha_diversity_metrics())

重要说明：

• 对于基于计数的估计器和稀释，请保留有限、非负的原始计数；切勿通过缩放比例来制造计数。Shannon/Bray-Curtis 可以接受非负丰度，但归一化会改变科学问题。明确拒绝空样本。
• 系统发育指标的参数为 taxa=（在 0.6.0 中从 otu_ids 重命名；旧名称已弃用但仍为别名）；observed_otus 现为 observed_features（或 sobs）
• 通过分发系统，counts_matrix 可以是任何表类输入（NumPy 数组、pandas/polars DataFrame、BIOM Table 或 AnnData）
• 系统发育指标（Faith's PD、UniFrac）需要具有分支长度和唯一有序分类单元到叶节点映射的有根树
• block_beta_diversity() 支持块分解；对于该路径，请传递 SciPy 指标可调用对象（例如 scipy.spatial.distance.braycurtis）而不是其字符串。已弃用的 partial_beta_diversity() 用零填充未计算的配对；切勿将该矩阵用于 PCoA 或统计检验。
• Alpha 多样性返回 pandas.Series，beta 多样性返回 DistanceMatrix

5. 排序方法

将高维生物数据降维到可可视化的低维空间。

核心能力：

• 基于距离矩阵的 PCoA（主坐标分析）
• 用于列联表的 CA（对应分析）
• 带环境约束的 CCA（典范对应分析）
• 用于线性关系的 RDA（冗余分析）
• 用于特征解释的 Biplot 投影

常见模式：

from skbio.stats.ordination import pcoa, cca
import skbio

# PCoA from distance matrix (limit dimensions for large matrices)
pcoa_results = pcoa(distance_matrix, dimensions=3)
pc1 = pcoa_results.samples['PC1']
pc2 = pcoa_results.samples['PC2']

# Built-in scatter plot colored by a metadata column
fig = pcoa_results.plot(sample_metadata, column='bodysite')

# CCA with environmental variables
cca_results = cca(species_matrix, environmental_matrix)

# Save/load ordination results
pcoa_results.write('ordination.txt')
results = skbio.OrdinationResults.read('ordination.txt')

重要说明：

• PCoA 接受有效的距离矩阵；非欧几里得相异度可能产生负特征值。请检查警告和保留的方差；2D 图并非完整的距离几何。dimensions 接受整数或 (0, 1] 之间的浮点数（方差比例）。
• OrdinationResults 提供基于 pandas 的属性：samples、features、eigvals、proportion_explained、biplot_scores、sample_constraints
• CCA 描述的是受约束的关联，而非因果性的环境驱动因素。请先对齐样本 ID；避免秩亏或过拟合的约束。
• OrdinationResults.plot() 生成 matplotlib 图形；结果也可与 seaborn/plotly 集成

6. 统计检验

执行针对生态和生物数据的假设检验。

核心能力：

• PERMANOVA：使用距离矩阵检验组间差异
• ANOSIM：组间差异的替代检验
• PERMDISP：检验组内离散度的同质性
• Mantel 检验：距离矩阵之间的相关性
• Bioenv：寻找与距离相关的环境变量
• 差异丰度：skbio.stats.composition 中的 ancom、dirmult_ttest 和 dirmult_lme（纵向混合效应）

常见模式：

from skbio.stats.distance import permanova, anosim, mantel

# Test if groups differ significantly
permanova_results = permanova(distance_matrix, grouping, permutations=999, seed=42)
print(f"p-value: {permanova_results['p-value']}")

# ANOSIM test
anosim_results = anosim(distance_matrix, grouping, permutations=999, seed=42)

# Mantel test between two distance matrices
mantel_results = mantel(dm1, dm2, method='pearson', permutations=999, seed=42)
print(f"Correlation: {mantel_results[0]}, p-value: {mantel_results[1]}")

# Differential abundance on a feature table (raw counts recommended)
from skbio.stats.composition import dirmult_ttest
da = dirmult_ttest(counts_table, grouping, treatment='caseA', reference='control', seed=42)

重要说明：

• 置换检验提供非参数显著性检验
• 根据所需精度选择置换次数；999 次置换时最小 p 值为 0.001。记录随机种子和版本。内置的分组检验使用无限制置换：重复测量/区组需要此配方之外的设计感知方法。
• PERMANOVA 使用完整的距离矩阵，而非绘制的 PCoA 轴。使用 permdisp 时，请使用 dimensions=0 以包含所有轴；在 0.7.4 中，当 n < 10 时其默认值 10 会失败。它对离散度敏感；请检查 PERMDISP 和样本量。离散度检验不显著并不能证明离散度相等。
• Mantel 检验评估的是两个矩阵之间的关联，而非因果关系或对第三个矩阵的校正。scikit-bio 没有偏 Mantel 参数。请对齐 ID 并证明可交换性；ANOSIM/Mantel 无法修复混杂。
• 为差异丰度检验提供原始计数，而非预先归一化的比例，以保留量级信息

7. 文件 I/O 与格式转换

读写 19 种以上生物文件格式，并支持自动格式检测。

支持的格式：

• 序列：FASTA、FASTQ、GenBank、EMBL、QSeq
• 比对：Clustal、PHYLIP、Stockholm
• 树：Newick
• 表格：通过 format="biom" 支持 BIOM 2.1 HDF5；旧版 JSON 请使用 biom.load_table
• 距离：分隔的方阵
• 分析：BLAST+6/7、GFF3、排序结果
• 元数据：使用 pandas 的 TSV/CSV 读取器，然后显式验证 ID、缺失情况和类型

常见模式：

import skbio

# Read with automatic format detection
seq = skbio.DNA.read('file.fasta', format='fasta')
tree = skbio.TreeNode.read('tree.nwk')

# Write to file
seq.write('output.fasta', format='fasta')

# Generator for large files (memory efficient)
for seq in skbio.io.read('large.fasta', format='fasta', constructor=skbio.DNA):
    process(seq)

# Convert formats
seqs = skbio.io.read('input.fastq', format='fastq', constructor=skbio.DNA, phred_offset=33)
skbio.io.write(seqs, format='fasta', into='output.fasta')

重要说明：

• 对大型文件使用生成器以避免内存问题
• 指定 into 参数时可自动检测格式
• 某些对象可以写入多种格式
• 对于文件句柄/管道，请指定格式和对象/构造函数；verify=False 仅跳过格式验证，并非通用的验证绕过手段。

8. 距离矩阵

使用统计方法创建和操作距离/相异矩阵。

核心能力：

• 存储对称（DistanceMatrix，对角线为空）或通用成对（PairwiseMatrix）数据
• 基于 ID 的索引和切片
• 与多样性、排序和统计检验集成
• 读写分隔文本格式

常见模式：

from skbio import DistanceMatrix
import numpy as np

# Create from array
data = np.array([[0, 1, 2], [1, 0, 3], [2, 3, 0]])
dm = DistanceMatrix(data, ids=['A', 'B', 'C'])

# Access distances
dist_ab = dm['A', 'B']
row_a = dm['A']

# Read from file
dm = DistanceMatrix.read('distances.txt')

# Use in downstream analyses
pcoa_results = pcoa(dm)
permanova_results = permanova(dm, grouping)

重要说明：

• DistanceMatrix 强制对称且对角线为零（空）；它是 SymmetricMatrix 的子类
• PairwiseMatrix（由 DissimilarityMatrix 重命名而来，后者保留为已弃用的别名）允许通用/非对称值
• ID 可与元数据和生物学知识集成
• 兼容 pandas、numpy 和 scikit-learn

9. 生物表

处理微生物组研究中常见的特征表（OTU/ASV 表）。

核心能力：

• 通过 Table（向 scikit-bio 注册的 biom-format 类）进行 BIOM 2.1 HDF5 读写
• 表分发系统（0.7.0+）：函数可接受任何 table_like 输入——BIOM Table、pandas/polars DataFrame、NumPy 数组或 AnnData——无需显式转换
• 数据增强技术（phylomix、mixup、aitchison_mixup、compos_cutmix）
• 样本/特征过滤和归一化
• 元数据集成

常见模式：

from skbio import Table
from skbio.diversity import beta_diversity

# Read BIOM table
table = Table.read('table.biom')

# Access data
sample_ids = table.ids(axis='sample')
feature_ids = table.ids(axis='observation')
counts = table.matrix_data

# Filter
filtered = table.filter(sample_ids_to_keep, axis='sample', inplace=False)

# Pass table-like objects directly to scikit-bio drivers (dispatch system)
import pandas as pd
df = pd.read_table('data.tsv', index_col=0)   # samples x features
bdiv = beta_diversity('braycurtis', df)         # no manual conversion needed

重要说明：

• BIOM 表是 QIIME 2 工作流中的标准
• 类表的 NumPy/DataFrame 输入使用样本 × 特征。原生 BIOM Table.matrix_data 使用 特征（观测）× 样本；仅在为样本 × 特征 API 手动提取时转置，并对齐两个 ID 向量。直接传入 Table 可让 scikit-bio 的分发机制处理方向。参见 表约定。
• 支持稀疏和稠密表示
• 返回类型因函数而异：多样性驱动函数返回 Series/DistanceMatrix。只有文档中说明 output_format 的 API 才支持该输出选择；不要假定输入格式会被普遍保留。

10. 蛋白质嵌入

处理蛋白质语言模型嵌入以进行下游分析。

核心能力：

• 存储蛋白质语言模型（ESM、ProtTrans 等）的嵌入
• 将嵌入转换为距离矩阵
• 生成排序对象以进行可视化
• 导出到 numpy/pandas 以用于 ML 工作流

常见模式：

import numpy as np
from skbio.embedding import (ProteinEmbedding, ProteinVector,
    embed_vec_to_numpy, embed_vec_to_dataframe)
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
from skbio import DistanceMatrix
from skbio.stats.ordination import pcoa

# One row per residue, not one row per sequence identifier
embedding = ProteinEmbedding(np.array([[-1., 0.], [0., 1.], [1., 1.]]), 'ACD')
# Demonstration mean pooling; exclude model special/padding tokens upstream
vectors = [ProteinVector(embedding.embedding.mean(axis=0), 'ACD'),
           ProteinVector([0., 1.], 'ACE'), ProteinVector([1., 0.], 'ACF')]
array = embed_vec_to_numpy(vectors)
dm = DistanceMatrix(squareform(pdist(array)), ids=['protein1', 'protein2', 'protein3'])
pcoa_results = pcoa(dm)
df = embed_vec_to_dataframe(vectors)

重要说明：

• embed_vec_to_distances 在 0.7.4 中经过丰度验证并拒绝负坐标。对于有符号嵌入，请如上所述使用 SciPy 距离并显式指定样本 ID。
• 兼容 scikit-bio 的距离/排序/统计生态系统
• embed_vec_to_ordination(vectors) 执行 SVD，而非 PCoA；要使用 PCoA，请使用上述显式距离流水线。保留模型/版本/层/池化/归一化和样本身份元数据；嵌入相似性不是进化距离。
• 向量辅助 ID 是序列字符串；当相同序列代表不同样本时，请保留单独的 ID。模型和生物学验证不在本存储/分析配方范围内。

最佳实践

安装

uv pip install scikit-bio==0.7.4

需要 Python 3.10+ 和 NumPy 2.0+。自 0.7.0 起每个版本都发布预编译 wheel，因此大多数平台无需编译器即可安装。Conda 用户也可以改为运行 conda install -c conda-forge scikit-bio。

性能注意事项

• 对大型序列文件使用生成器以尽量减少内存使用
• 对于大规模系统发育树，优先使用 GME 或 BME 而非 NJ
• block_beta_diversity 接受 map_f 以实现受管理的并行；在 0.7.4 中 PERMANOVA/Mantel/PERMDISP/UniFrac 支持可选的 engine="fast"（若已安装则使用 Numba，否则使用 Cython）。默认引擎保持不变。
• 对于大型表，BIOM 格式（HDF5）比 JSON 更高效

与生态系统集成

使用标准序列格式以实现 Biopython 互操作性。首先从 QIIME 2 导出 BIOM/树/距离；.qza 产物需要 QIIME 2，并带有单独的来源信息。

常见工作流

1. 微生物组多样性分析：读取 BIOM 表 → 计算 alpha/beta 多样性 → 排序（PCoA）→ 统计检验（PERMANOVA）
2. 系统发育分析：读取序列 → 比对 → 构建距离矩阵 → 构建树 → 计算系统发育距离
3. 序列处理：读取 FASTQ → 质量过滤 → 修剪/清理 → 查找模体 → 翻译 → 写入 FASTA
4. 比较基因组学：读取序列 → 两两比对 → 计算距离 → 构建树 → 分析支系

参考文档

有关详细的 API 信息、参数规格和高级用法示例，请参阅 references/api_reference.md，其中包含覆盖以下内容的额外工作流模板：

• 选定的 API 和参数约定（上游文档仍为权威来源）
• 针对复杂工作流的扩展代码示例
• 常见问题的故障排除
• 性能优化提示
• 与其他库的集成模式

其他资源

• 官方文档：https://scikit.bio/docs/latest/
• GitHub 仓库：https://github.com/scikit-bio/scikit-bio
• 变更日志：https://github.com/scikit-bio/scikit-bio/blob/main/CHANGELOG.md
• 参考论文："scikit-bio: a fundamental Python library for biological omic data analysis," Nature Methods (2025), https://www.nature.com/articles/s41592-025-02981-z
• 论坛支持：https://forum.qiime2.org（scikit-bio 是 QIIME 2 生态系统的一部分）

引用 Scientific Agent Skills

此 skill 是 K-Dense 的 Scientific Agent Skills 的一部分。如果它对 稿件、报告、演示或代码发布有实质性贡献，请将论文添加到参考文献或 软件部分，并告诉用户你已这样做：

Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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