Fähigkeiten bioservices
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bioservices

Sicher ⚙️ Externe Befehle🌐 Netzwerkzugriff📁 Dateisystemzugriff

Auf biologische Datenbanken von Python aus zugreifen

Auch verfügbar von: davila7

Abfragen von über 40 biologischen Datenbanken einschließlich UniProt, KEGG und ChEMBL mit einer konsistenten Python-API. Vereinfacht datenbankübergreifende Analysen und Identifier-Konvertierung für die Bioinformatik-Forschung.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
🥈 77 Silber
1

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2

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3

Einschalten und loslegen

Teste es

Verwendung von "bioservices". Informationen über Protein P43403 finden

Erwartetes Ergebnis:

  • UniProt ID: P43403
  • Gen: ZAP70
  • Organismus: Homo sapiens (Mensch)
  • KEGG ID: hsa:7535
  • Stoffwechselwege: hsa04660 (B-Zell-Rezeptor-Signalweg), hsa04650

Verwendung von "bioservices". Verbindungs-IDs von KEGG zu ChEMBL konvertieren

Erwartetes Ergebnis:

  • KEGG ID: C11222
  • ChEMBL ID: CHEMBL278315
  • ChEBI ID: CHEBI:17957
  • Verbindung: Geldanamycin

Sicherheitsaudit

Sicher
v4 • 1/17/2026

All 521 static findings are false positives. Scanner misidentified markdown code block delimiters as shell commands, biological database identifiers as cryptographic algorithms, and legitimate API queries to bioinformatics databases as system reconnaissance. The skill is a legitimate scientific library interface.

9
Gescannte Dateien
4,227
Analysierte Zeilen
3
befunde
4
Gesamtzahl Audits

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (4)
SKILL.md:34 references/identifier_mapping.md:33 references/services_reference.md:12 references/workflow_patterns.md:25
🌐 Netzwerkzugriff (1)
SKILL.md:356-357
📁 Dateisystemzugriff (2)
scripts/batch_id_converter.py:168 scripts/pathway_analysis.py:114
Auditiert von: claude Audit-Verlauf anzeigen →

Qualitätsbewertung

68
Architektur
100
Wartbarkeit
85
Inhalt
22
Community
100
Sicherheit
91
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Datenbankübergreifende Proteinalyse

Protein-Daten von UniProt abrufen, auf KEGG-Stoffwechselwege abbilden und Interaktionen in einem Workflow analysieren.

Verbindungs-Identifier-Zuordnung

Verbindungs-IDs zwischen KEGG, ChEMBL und ChEBI Datenbanken für die Chemieforschung konvertieren.

Stoffwechselweg-Netzwerkextraktion

Protein-Interaktionsnetzwerke aus KEGG-Stoffwechselwegen für die nachgelagerte Netzwerkanalyse extrahieren.

Probiere diese Prompts

Proteinsequenz finden 
Verwenden Sie BioServices, um den UniProt-Eintrag für Protein ZAP70 zu finden und seine FASTA-Sequenz abzurufen.
Gen-Identifier abbilden 
Konvertieren Sie die UniProt-ID P43403 mit BioServices-Zuordnung in die entsprechende KEGG-Gen-ID.
Stoffwechselwege analysieren 
Verwenden Sie BioServices, um alle Stoffwechselwege für Menschen zu erhalten, die Gen 7535 enthalten, und das Interaktionsnetzwerk zu extrahieren.
Verbindungen querverweisen 
Suchen Sie in KEGG nach der Verbindung Geldanamycin und verwenden Sie dann UniChem, um ihre ChEMBL- und ChEBI-Identifiers zu finden.

Bewährte Verfahren

  • Setzen Sie verbose=False, um die Protokollierungsausgabe für sauberere Ergebnisse zu reduzieren
  • Fügen Sie Verzögerungen zwischen Stapelanforderungen ein, um API-Rate-Limits zu respektieren
  • Geben Sie immer Organismencodes an, um Mehrdeutigkeiten zu vermeiden

Vermeiden

  • Tausende von Anforderungen ohne Rate-Limiting machen
  • Mehrdeutige Gennamen ohne Angabe des Organismus verwenden
  • Fehlerbehandlung für netzwerkabhängige Operationen überspringen

Häufig gestellte Fragen

Welche Datenbanken werden unterstützt?
Über 40 Datenbanken einschließlich UniProt, KEGG, ChEMBL, ChEBI, PDB, Reactome, BioMart und ArrayExpress.
Brauche ich API-Schlüssel?
Die meisten Datenbanken sind kostenlos. NCBI-Dienste erfordern eine gültige E-Mail-Adresse für BLAST-Suchen.
Wie gehe ich mit Rate-Limits um?
Fügen Sie time.sleep zwischen Anforderungen hinzu und verwenden Sie den chunk_size-Parameter für Stapeloperationen.
Kann ich Stapel-Identifier konvertieren?
Ja, verwenden Sie das Skript batch_id_converter.py oder implementieren Sie eine chunked Zuordnung mit 50-100 IDs pro Anforderung.
Welche Ausgabeformate werden unterstützt?
FASTA, XML, tabellengetrennt, JSON und datenbankspezifische Formate je nach Dienst.
Wie erhalte ich Stoffwechselweg-Interaktionen?
Verwenden Sie KEGG.pathway2sif() oder parse_kgml_pathway(), um Protein-Protein-Interaktionsnetzwerke zu extrahieren.

Entwicklerdetails

Lizenz

GPLv3 license

Repository

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/bioservices

Ref

main

Dateistruktur

📁 references/

📄 identifier_mapping.md

📄 services_reference.md

📄 workflow_patterns.md

📁 scripts/

📄 batch_id_converter.py

📄 compound_cross_reference.py

📄 pathway_analysis.py

📄 protein_analysis_workflow.py

📄 SKILL.md