uniprot-database
Consultar datos de proteínas de UniProt
La investigación de proteínas suele requerir búsquedas precisas, secuencias, anotaciones y mapeos de identificadores de UniProt. Esta habilidad proporciona flujos de trabajo REST directos y un cliente de Python para un acceso repetible a datos de proteínas.
Instalar con mi Agente
Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.
Review the Skillstore skill "uniprot-database" from https://skillstore.io/skills/davila7-uniprot-database.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-uniprot-database/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.
Recursos legibles por agentes
Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.
Pruébalo
Usando "uniprot-database". Encuentra la entrada revisada de insulina humana y resúmela.
Resultado esperado:
- Accesión principal: P01308
- Proteína: Precursor de insulina
- Organismo: Homo sapiens
- Se incluyen una secuencia FASTA y anotaciones seleccionadas.
Usando "uniprot-database". Mapea P01308 y P04637 de UniProtKB a PDB.
Resultado esperado:
- Se envió un trabajo de mapeo de identificadores de UniProt.
- Los identificadores PDB coincidentes se agrupan por accesión de origen.
- Los mapeos fallidos y de uno a muchos se informan por separado.
Usando "uniprot-database". Prepara una descarga FASTA de quinasas humanas revisadas.
Resultado esperado:
Se prepara una consulta de quinasas humanas revisadas. Los resultados se transmiten en fragmentos al destino seleccionado con comprobaciones de sobrescritura.
Auditoría de seguridad
Riesgo bajoAll 129 static alerts are false positives after contextual review. Backtick alerts are Markdown or JavaScript literals; network calls target documented UniProt endpoints, while file writes are explicit download examples. The Python ID-mapping helper has unbounded polling and lacks request timeouts, creating a low-severity availability risk.
Preocupaciones de seguridad confirmadas (1)
Factores de riesgo
⚙️ Comandos externos (46)
🌐 Acceso a red (50)
📁 Acceso al sistema de archivos (2)
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https://skillstore.io/skills/davila7-uniprot-database/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportInsignia Markdown
[](https://skillstore.io/skills/davila7-uniprot-database?utm_source=security_passport_badge)Insignia HTML
<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-uniprot-database?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-uniprot-database/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Tarjeta para insertar
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-uniprot-database.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)
Cita APA
davila7. (2026). uniprot-database security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-uniprot-database/audits/9Cita BibTeX
@techreport{davila7-davila7-uniprot-database-2026,
author = {davila7},
title = {uniprot-database security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-uniprot-database/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "uniprot-database security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-uniprot-database/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-uniprot-database:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Comparar variantes
2 variantes instalablesCada autor sigue siendo un skill instalable independiente. La variante recomendada se ordena según la evidencia de Skillstore.
Por qué esta variante es la primera
davila7-uniprot-database
2026-09-09
k-dense-ai-uniprot-database
2026-09-09
Puntuación de Skillstore
Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: AltoLo que puedes crear
Encontrar registros de proteínas curados
Encuentre proteínas revisadas por gen, función, organismo, taxonomía o anotación, y recupere campos específicos para el análisis.
Crear flujos de trabajo de bioinformática
Integre la recuperación de secuencias, la búsqueda por lotes, la transmisión y el mapeo de identificadores en flujos de trabajo de Python o canalizaciones de línea de comandos.
Normalizar identificadores biológicos
Convierta conjuntos de accesiones entre UniProt, Ensembl, RefSeq, PDB, GO y otros sistemas de identificadores compatibles.
Prueba estos prompts
Encuentra la entrada revisada de UniProt para la insulina humana. Devuelve la accesión principal, el nombre de la proteína, la longitud de la secuencia y la secuencia FASTA.
Busca proteínas BRCA1 humanas revisadas. Devuelve la accesión, los nombres de genes, el nombre de la proteína, la longitud, la función, los comentarios sobre enfermedades y las referencias cruzadas de PDB en una tabla concisa.
Mapea estos identificadores de proteínas RefSeq a UniProtKB y Ensembl: {identifiers}. Informa los mapeos correctos, los identificadores fallidos y las relaciones de uno a muchos.Crea un flujo de trabajo con límite de velocidad para esta consulta de UniProt: {query}. Selecciona los campos necesarios, gestiona la paginación o la transmisión, añade tiempos de espera y evita sobrescrituras accidentales de archivos.Mejores prácticas
- Prefiera reviewed:true cuando se requieran registros curados de Swiss-Prot.
- Solicite solo los campos necesarios y elija FASTA, TSV o JSON según el uso posterior.
- Establezca tiempos de espera, límites de velocidad, plazos de sondeo y comprobaciones de sobrescritura antes de ejecutar descargas grandes.
Evitar
- No trate las predicciones no revisadas de TrEMBL como evidencia curada manualmente.
- No transmita conjuntos de datos amplios sin estimar el tamaño de los resultados y elegir un destino.
- No proporcione rutas de archivo sin validar ni sobrescriba resultados existentes sin aprobación explícita.
Preguntas frecuentes
¿Esta habilidad requiere una clave de API de UniProt?
¿Puede buscar entradas revisadas y no revisadas?
¿Qué formatos de salida se admiten?
¿Puede mapear identificadores de otras bases de datos?
¿Puede gestionar conjuntos de resultados grandes?
¿Escribe archivos automáticamente?
Detalles del desarrollador
Autor
davila7Licencia
MIT
Revisión de Skillstore
r2
Aviso de versión
El autor no declaró una versión.
Ref.
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
Actualidad del mantenimiento
26/7/2026
Uso
8 descargas · 194 vistas
Estructura de archivos