Ein spezialisierter AI-Agent-Skill zur Erstellung umfassender, publikationsreifer Zweistichproben-Mendelsche-Randomisierungs-Forschungsdesigns aus einer Forschungsrichtung.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install two-sample-mr-research-planner-2
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, two-sample-mr-research-planner-2 über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
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Was ist Zweistichproben-MR-Forschungsplaner?
Der Zweistichproben-MR-Forschungsplaner ist ein hochentwickeltes technisches Framework zur Automatisierung der komplexen Planungsphase in der genetischen Epidemiologie. Durch die Nutzung von Openclaw Skills können Forscher eine einfache Expositions-Outcome-Hypothese in ein detailliertes, mehrstufiges Studienprotokoll umwandeln. Es rationalisiert die Identifizierung von GWAS-Datenquellen, Instrumentenauswahlkriterien und die statistische Methodik, die zum Testen kausaler Beziehungen zwischen Merkmalen erforderlich ist.
Dieser Skill ist unverzichtbar für Bioinformatiker und medizinische Forscher, die robuste Kausalinferenz-Pipelines unter Verwendung von genetischen Daten auf Zusammenfassungsebene aufbauen möchten. Die Verwendung von Openclaw Skills wie diesem stellt sicher, dass alle methodischen Fallstricke, vom Bias durch schwache Instrumente bis hin zur horizontalen Pleiotropie, bereits in der initialen Designphase adressiert werden. Er bietet eine technische Roadmap, die die Lücke zwischen Rohdaten und hochwirksamen wissenschaftlichen Publikationen schließt.
Zweistichproben-MR-Forschungsplaner Anwendungsfälle
- Entwurf einer publikationsfähigen Mendelschen Randomisierungsstudie von Grund auf basierend auf einem spezifischen Biomarker.
- Screening eines Panels metabolischer Expositionen zur Identifizierung kausaler Treiber chronischer Krankheiten.
- Planung bidirektionaler MR-Studien zur Untersuchung wechselseitiger kausaler Beziehungen und zum Ausschluss umgekehrter Kausalität.
- Entwicklung fortgeschrittener Protokolle mit multivariabler MR (MVMR) zur Bereinigung pleiotroper Confounding-Effekte.
- Erstellung von schnellen Lite-Konfigurationen für die Pilotdatenzertifizierung innerhalb des Openclaw Skills-Ökosystems.
So funktioniert Zweistichproben-MR-Forschungsplaner
- Eingabeanalyse: Der Skill analysiert die vom Benutzer angegebene Forschungsrichtung, um Expositionsklassen und Outcome-Phänotypen zu identifizieren.
- Workload-Tiering: Es werden automatisch vier verschiedene Konfigurationen (Lite, Standard, Advanced und Publication+) generiert, die auf unterschiedliche Ressourcenbeschränkungen zugeschnitten sind.
- Primäre Empfehlung: Der Agent wählt die optimale Konfiguration basierend auf IV-Zählwerten der Expositionsklasse und Datenverfügbarkeit aus.
- Technisches Workflow-Mapping: Es definiert einen schrittweisen Ausführungspfad einschließlich Instrumentenextraktion, LD clumping und Harmonisierung.
- Sensitivitätsprotokoll: Der Skill skizziert eine robuste Validierungsstrategie unter Verwendung von MR-Egger, gewichtetem Median und Leave-one-out-Analysen.
- Publikationsstrategie: Er erstellt einen Abbildungsplan und eine Liste der zu liefernden Ergebnisse für die Einreichung bei Fachzeitschriften mit Peer-Review.
Zweistichproben-MR-Forschungsplaner Einrichtung
Um die durch diesen Skill generierten Forschungsdesigns zu implementieren, müssen Sie über eine R-Umgebung verfügen, die mit den entsprechenden Bibliotheken konfiguriert ist. Dieses Tool lässt sich perfekt in andere Openclaw Skills integrieren, um den Übergang von der Planung zur Ausführung zu verwalten.
# Installieren Sie die Kern-R-Pakete für Mendelsche Randomisierung
install.packages("TwoSampleMR")
install.packages("MRPRESSO")
Stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf die IEU Open GWAS API haben, um die in den Studienplänen angegebenen Beispiel-IDs aufzulösen.
Zweistichproben-MR-Forschungsplaner Datenschema & Taxonomie
Der Skill organisiert Forschungsdesigns mithilfe einer strukturierten Taxonomie von GWAS-Metadaten und statistischen Schwellenwerten. Diese Organisation ist ein Kernmerkmal der forschungsorientierten Openclaw Skills.
| Datenebene | Wichtige Metadatenfelder |
|---|---|
| Expositionsdaten | GWAS ID, P-value-Schwellenwert (5e-08), LD clumping (r2 < 0.001), F-statistic |
| Outcome-Daten | SNP-Schnittmenge, Proxy-Matching, Handhabung palindromischer SNPs |
| Kernschätzungen | IVW (Primär), MR-Egger, Gewichteter Median, Einfacher/Gewichteter Modus |
| Sensitivität | Cochran's Q, I2, globaler MR-PRESSO-Test, Intercept-p-value |
Zweistichproben-MR-Forschungsplaner Erweiterte Funktionen
- Generierung mehrstufiger Konfigurationen von Lite- bis Publication+-Workload-Optionen.
- Integrierte Fehlertoleranz für den Umgang mit Risiken durch schwache Instrumente (F-statistic < 10).
- Spezialisierte Workflows für MR molekularer Merkmale (Proteine, Metaboliten) einschließlich obligatorischer Kolokalisationsschritte.
- Detaillierter Risikoprüfungsabschnitt, der Kritik von Gutachtern antizipiert und Revisionsstrategien vorschlägt.
- Nahtlose Integration in die breitere Bibliothek von Openclaw Skills für die durchgängige Bioinformatik-Automatisierung.
SKILL.md
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