给 HiC_tools 这个 Hi-C 分析工具库贡献新工具3 步 PR 流程一次过审【免费下载链接】awesome-public-datasetsA topic-centric list of HQ open datasets.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-public-datasets你常用的一款 Hi-C 分析工具还没进库HiC_tools 这个开源 Hi-C 工具库已收录数百条分析流水线、TAD/Loop 调用器、归一化方法与可视化工具就差你手边那一块。这篇向工具库提交 PR 的 3 章指南带你快速走完贡献流程——放哪儿、怎么写、怎么过审新手照着做不踩坑。3 分钟确认该进哪个章节HiC_tools 仓库结构与排序规则别急着写条目先花 3 分钟看清仓库。工具条目全部收在 README.md 里按 Pipelines、QC、TAD callers、Visualization 等功能章节组织贡献规则以 CONTRIBUTING.md 为准。主要文件和作用一表看清文件作用README.md工具库核心条目按 Pipelines、QC、TAD callers、Visualization 等功能章节组织CONTRIBUTING.md贡献指南dashboard.pyStreamlit 交互式仪表盘可按类别/语言/年份检索全部工具pipeline_comparison.csvHi-C 分析流水线功能对比表Mapping、Filtering、QC、Contact map、Visualization 等维度pipelines_list.csv主流 Hi-C 流水线基础清单run_dashboard.sh本地一键启动仪表盘脚本判断工具该进哪个章节看它的核心功能做比对、质控的进 Pipelines / QC调 TAD 和 Loop 的进 TAD callers出图出报告的进 Visualization。库内工具正是围绕 3C/Hi-C 数据分析需求按功能章节组织的库里的 3C 技术对比表就是典型例子HiC_tools Hi-C 工具库 3C 技术对比表排序规则最容易踩坑已发表工具按论文发表时间排列最新的在最上方未发表工具一律放在所在章节末尾。动笔前先翻一眼所在章节的头部和尾部确认时间线方向再插入。动手前先把仓库克隆到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-public-datasets条目模板逐行拆解工具库条目格式一次写对一个标准条目 列表项 工具链接 功能描述 可折叠文献引用。照抄下面的模板只换内容- 工具名 - 一两句功能描述解决什么问题、输入输出格式、运行平台、安装方式等。 details summaryPaper/summary 作者列表. 论文标题 DOI 链接 期刊, 年份 /details四处书写要点工具链接指向工具官网或其代码仓库功能描述参照库内现有条目风格突出核心能力、支持的数据格式如 .hic / .cool与性能优势details折叠块完整文献作者、标题、DOI、期刊、年份都收进去列表页保持整洁流水线类工具对照 pipeline_comparison.csv 的功能维度Mapping、Filtering、QC、Contact map、Visualization 等组织描述不漏不歪。从查重到提交 PRHi-C 工具贡献流程与自检清单按 CONTRIBUTING.md贡献入口有三种Open an Issue提建议或勘误Send a Pull Request新增工具的主路径联系维护者通过邮件或社交平台沟通。 新增工具建议先开 Issue和维护者确认归属章节后再提 PR少走弯路不返工。确认后按 7 步走查重在 README.md 中检索工具名避免重复收录定位章节按功能放入对应小节目录看 README 顶部 Table of content确定插入位置已发表工具按发表时间插入最新在上未发表工具放章节末尾撰写条目照上一章模板写链接与描述补充文献完整引用装进details折叠块带上 DOI预览自检跑bash run_dashboard.sh一键启动本地仪表盘按类别/语言/年份翻一遍确认渲染正常依赖只有 streamlit 与 pandas 两个包提交 PRPR 描述里写明新增/修正的章节与工具名。提交前对照这份清单过一遍已确认无重复条目放进了正确的功能章节排序合规已发表工具按论文日期最新在上未发表工具在章节末尾文献含 DOI 且位于details折叠块内本地仪表盘渲染验证通过PR 描述写清了改动章节与工具名HiC_tools 的大门一直敞着——挑你常用的那款 Hi-C 分析工具今天就给它开第一个 Issue 吧 ✨【免费下载链接】awesome-public-datasetsA topic-centric list of HQ open datasets.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-public-datasets创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
