Habilidades bioservices
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bioservices

Seguro ⚙️ Comandos externos🌐 Acceso a red📁 Acceso al sistema de archivos

Acceder a bases de datos bioinformáticas desde Python

También disponible en: davila7

Consultar más de 40 bases de datos biológicas incluyendo UniProt, KEGG y ChEMBL con una API consistente de Python. Simplifica el análisis entre bases de datos y la conversión de identificadores para investigación bioinformática.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
🥈 77 Plata
1

Descargar el ZIP de la skill

2

Subir en Claude

Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill

3

Activa y empieza a usar

Pruébalo

Usando "bioservices". Find information about protein P43403

Resultado esperado:

  • UniProt ID: P43403
  • Gene: ZAP70
  • Organism: Homo sapiens (Human)
  • KEGG ID: hsa:7535
  • Pathways: hsa04660 (B cell receptor signaling), hsa04650

Usando "bioservices". Convert compound IDs from KEGG to ChEMBL

Resultado esperado:

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

Auditoría de seguridad

Seguro
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
Archivos escaneados
4,227
Líneas analizadas
3
hallazgos
4
Auditorías totales

Factores de riesgo

⚙️ Comandos externos (4)
SKILL.md:34 references/identifier_mapping.md:33 references/services_reference.md:12 references/workflow_patterns.md:25
🌐 Acceso a red (1)
SKILL.md:356-357
📁 Acceso al sistema de archivos (2)
scripts/batch_id_converter.py:168 scripts/pathway_analysis.py:114
Auditado por: claude Ver historial de auditorías →

Puntuación de calidad

68
Arquitectura
100
Mantenibilidad
85
Contenido
22
Comunidad
100
Seguridad
91
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Análisis de proteínas entre bases de datos

Recuperar datos de proteínas de UniProt, mapear a vías de KEGG y analizar interacciones en un flujo de trabajo.

Mapeo de identificadores de compuestos

Convertir IDs de compuestos entre bases de datos KEGG, ChEMBL y ChEBI para investigación química.

Extracción de redes de vías

Extraer redes de interacción de proteínas de las vías de KEGG para análisis de red posterior.

Prueba estos prompts

Encontrar secuencia de proteína 
Usa BioServices para encontrar la entrada de UniProt de la proteína ZAP70 y recuperar su secuencia FASTA.
Mapear identificadores de genes 
Convertir el ID de UniProt P43403 a su ID de gen correspondiente en KEGG usando el mapeo de BioServices.
Analizar vías 
Usa BioServices para obtener todas las vías humanas que contienen el gen 7535 y extraer la red de interacción.
Referencia cruzada de compuestos 
Buscar el compuesto Geldanamycin en KEGG, luego usar UniChem para encontrar sus identificadores en ChEMBL y ChEBI.

Mejores prácticas

  • Establece verbose=False para reducir la salida de registro y obtener resultados más limpios
  • Agrega retardos entre solicitudes en lote para respetar los límites de velocidad de la API
  • Siempre especifica códigos de organismo para evitar ambigüedad

Evitar

  • Hacer miles de solicitudes sin limitación de velocidad
  • Usar nombres de genes ambiguos sin especificar el organismo
  • Omitir el manejo de errores para operaciones dependientes de la red

Preguntas frecuentes

¿Qué bases de datos son compatibles?
Más de 40 bases de datos incluyendo UniProt, KEGG, ChEMBL, ChEBI, PDB, Reactome, BioMart y ArrayExpress.
¿Necesito claves de API?
La mayoría de las bases de datos son gratuitas. Los servicios de NCBI requieren una dirección de correo electrónico válida para búsquedas BLAST.
¿Cómo manejar los límites de velocidad?
Agrega time.sleep entre solicitudes y usa el parámetro chunk_size para operaciones en lote.
¿Puedo convertir identificadores en lote?
Sí, usa el script batch_id_converter.py o implementa mapeo fragmentado con 50-100 IDs por solicitud.
¿Qué formatos de salida son compatibles?
FASTA, XML, separados por tabulaciones, JSON y formatos específicos de la base de datos según el servicio.
¿Cómo obtener interacciones de vías?
Usa KEGG.pathway2sif() o parse_kgml_pathway() para extraer redes de interacción proteína-proteína.

Detalles del desarrollador

Licencia

GPLv3 license

Repositorio

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

Ref.

main

Estructura de archivos

📁 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