Fähigkeiten geo-database
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geo-database

Niedriges Risiko 🌐 Netzwerkzugriff⚙️ Externe Befehle📁 Dateisystemzugriff

Zugriff auf NCBI GEO-Genexpressionsdaten

Auch verfügbar von: davila7

Forscher benötigen effizienten Zugang zu Genexpressions-Datensätzen für Analysen. Diese Fähigkeit ermöglicht das Abfragen, Herunterladen und Analysieren von Daten aus der NCBI GEO-Datenbank mit Millionen von Genomik-Proben.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
⚠️ 68 Schlecht
1

Die Skill-ZIP herunterladen

2

In Claude hochladen

Gehe zu Einstellungen → Fähigkeiten → Skills → Skill hochladen

3

Einschalten und loslegen

Teste es

Verwendung von "geo-database". Nach Diabetes-Genexpressionsdatensätzen beim Menschen suchen

Erwartetes Ergebnis:

  • 1.247 Datensätze gefunden, die 'diabetes AND Homo sapiens' entsprechen
  • Top-Ergebnisse:
  • - GSE12345: Typ-2-Diabetes-Genexpression (47 Proben)
  • - GSE67890: Studie zur diabetischen Nephropathie (32 Proben)
  • - GSE11111: Insulin-Antwort-Zeitverlauf (24 Proben)

Verwendung von "geo-database". GSE12345 herunterladen und Metadaten extrahieren

Erwartetes Ergebnis:

  • GSE12345_series_matrix.txt.gz heruntergeladen (145 MB)
  • Datensatz-Zusammenfassung:
  • - Titel: Transkriptom-Profilierung von diabetischem vs. normalem Nierengewebe
  • - Proben: 20 (10 diabetisch, 10 Kontrolle)
  • - Plattform: GPL570 (Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0)
  • - Organismus: Homo sapiens
  • - Einreichungsdatum: 2023-06-15

Sicherheitsaudit

Niedriges Risiko
v4 • 1/17/2026

Documentation-only skill for accessing NCBI GEO database. Static analysis flagged 256 pattern-based issues but all are false positives. The 'backtick execution' findings are markdown code block syntax, not actual shell commands. Network operations are legitimate NCBI API access. FTP downloads target public GEO data repositories. Optional API key usage follows NCBI best practices. No executable code present - only documentation.

3
Gescannte Dateien
1,878
Analysierte Zeilen
3
befunde
4
Gesamtzahl Audits

Risikofaktoren

🌐 Netzwerkzugriff (3)
SKILL.md:67-75 SKILL.md:402-408 references/geo_reference.md:11-13
⚙️ Externe Befehle (3)
SKILL.md:61-65 SKILL.md:144-146 SKILL.md:400-408
📁 Dateisystemzugriff (1)
SKILL.md:379-385
Auditiert von: claude Audit-Verlauf anzeigen →

Qualitätsbewertung

41
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
29
Community
90
Sicherheit
74
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Genexpression bei Krankheiten analysieren

Genexpressionsdaten zwischen gesunden und erkrankten Gewebeproben herunterladen und vergleichen, um Biomarker zu identifizieren.

Meta-Analyse über Studien hinweg

Daten aus mehreren GEO-Studien kombinieren, um die statistische Aussagekraft für die Erkennung von Genexpressionsänderungen zu erhöhen.

Prädiktive Modelle erstellen

GEO-Expressionsdaten verwenden, um Modelle des maschinellen Lernens für die Vorhersage des Medikamentenansprechens oder die Patientenstratifizierung zu trainieren.

Probiere diese Prompts

GEO-Datensätze durchsuchen 
GEO nach menschlichen Brustkrebs-Genexpressionsdatensätzen aus den letzten 5 Jahren durchsuchen. Die Top 5 Ergebnisse mit Probenanzahl und verwendeten Plattformen anzeigen.
Expressionsdaten herunterladen 
Die Expressionsmatrix und Metadaten für GSE12345 herunterladen. Die Dateien in ./data/ speichern und eine Zusammenfassung des Datensatzes mit Anzahl der Proben und Gene anzeigen.
Differentielle Expression 
Differentielle Expressionsanalyse auf GSE12345 durchführen, wobei Behandlungs- vs. Kontrollproben verglichen werden. Limma oder t-Test verwenden und die Top 10 der signifikantesten Gene anzeigen.
Stapelverarbeitung 
Diese 3 GEO-Reihen herunterladen und verarbeiten: GSE100001, GSE100002, GSE100003. Expressionsdaten extrahieren und eine Zusammenfassungstabelle mit Studienmetadaten erstellen.

Bewährte Verfahren

  • Setzen Sie immer Ihre E-Mail, wenn Sie NCBI E-utilities verwenden (von NCBI-Richtlinie erforderlich)
  • Besorgen Sie sich einen kostenlosen API-Schlüssel von NCBI für erhöhte Ratenbeschränkungen (10 Anfragen/s vs. 3 Anfragen/s)
  • Lokal heruntergeladene GEO-Dateien zwischenspeichern, um wiederholte Downloads zu vermeiden

Vermeiden

  • Nicht die gesamte GEO-Datensammlung herunterladen - bei Zugriffen selektiv sein
  • API-Schlüssel nicht in gemeinsamem oder versionskontrolliertem Code fest codieren
  • Proben-Metadaten nicht ignorieren bei der Interpretation von Expressionsdaten

Häufig gestellte Fragen

Benötige ich einen API-Schlüssel für den GEO-Zugriff?
API-Schlüssel ist optional, aber empfohlen. Ohne Schlüssel: 3 Anfragen pro Sekunde. Mit Schlüssel: 10 Anfragen pro Sekunde. Kostenlosen Schlüssel unter ncbi.nlm.nih.gov/account/ erhalten.
Was ist der Unterschied zwischen GSE, GSM und GPL?
GSE ist die vollständige Studie (Serie), GSM ist eine einzelne Probe, GPL ist die Microarray- oder Sequenzierungsplattform. GSE für vollständige Datensätze verwenden.
Warum fehlen Expressionsdaten für einige Serien?
Ältere Einreichungen können Matrixdateien fehlen. Familien-SOFT-Datei herunterladen oder einzelne Probentabellen parsen für vollständige Daten.
Wie gehe ich mit sehr großen GEO-Datensätzen um?
FTP-Downloads für Massendaten verwenden, in Stücken verarbeiten und dünn besetzte Matrizen für Speichereffizienz bei dünn besetzten Expressionsdaten verwenden.
Kann ich GEO-Daten für klinische Forschung verwenden?
Ja, GEO-Daten sind öffentlich zugänglich. Originalstudien immer zitieren und Datenqualität vor klinischen Anwendungen überprüfen.
Welches Dateiformat sollte ich für Expressionsdaten verwenden?
Serien-Matrixdateien sind am schnellsten für Expressionswerte. SOFT für vollständige Metadaten verwenden. MINiML für XML-basierte Verarbeitungsanforderungen verwenden.

Entwicklerdetails

Lizenz

MIT

Repository

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

Ref

main

Dateistruktur

📁 references/

📄 geo_reference.md

📄 SKILL.md