スキル ensembl-database
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ensembl-database

安全 🌐 ネットワークアクセス⚙️ 外部コマンド

Ensemblゲノムデータベースのクエリ

こちらからも入手できます: davila7

EnsemblゲノムデータベースREST APIを使用して、脊椎動物のゲノムデータをクエリします。250種以上の種で遺伝子を検索し、シークエンスを取得し、VEPでバリアントを分析し、比較ゲノミクスを行います。

対応: Claude Codex Code(CC)
🥉 76 ブロンズ
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Claudeでアップロード

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3

オンにして利用開始

テストする

「ensembl-database」を使用しています。 Look up the gene BRCA2 in human

期待される結果:

  • Ensembl ID: ENSG00000139618
  • Location: 13q13.1 (chr13:32,315,479-32,400,586)
  • Description: BRCA2 DNA repair associated
  • Transcripts: 22 known protein-coding transcripts
  • Species: Homo sapiens (human)

「ensembl-database」を使用しています。 Analyze variant rs699 with VEP

期待される結果:

  • Variant: rs699 (C>T)
  • Location: Chromosome 16, position 213,641
  • Gene: BLK (beta-1,3-galactosyltransferase 5)
  • Consequence: Missense variant
  • Protein change: Val281Phe

セキュリティ監査

安全
v4 • 1/17/2026

All 177 static findings are false positives. The skill is a legitimate bioinformatics tool querying the Ensembl genome database (maintained by EMBL-EBI). Scanner misidentified GA4GH Beacon API endpoints as Cobalt Strike keywords, HTTP status codes as cryptographic algorithms, and markdown code fences as shell command execution. Network requests target public bioinformatics APIs with proper rate limiting.

5
スキャンされたファイル
2,174
解析された行数
2
検出結果
4
総監査数

リスク要因

🌐 ネットワークアクセス (3)
scripts/ensembl_query.py:22 scripts/ensembl_query.py:50-85 SKILL.md:63
⚙️ 外部コマンド (2)
SKILL.md:40-42 references/api_endpoints.md:5-7
監査者: claude 監査履歴を表示 →

品質スコア

64
アーキテクチャ
100
保守性
85
コンテンツ
29
コミュニティ
100
セキュリティ
83
仕様準拠

作れるもの

遺伝子アノテーションパイプライン

遺伝子を検索し、トランスクリプトを取得し、タンパク質シークエンスを取得し、オルソログを検索し、結果を分析用にエクスポートします。

バリアント分析

rsIDでバリアントをクエリし、VEPで機能的結果を予測し、集団頻度を確認し、表現型関連を取得します。

比較ゲノミクス

種間でオルソログを検索し、シークエンスを取得し、遺伝子構造を比較し、進化的に保存された領域を分析します。

これらのプロンプトを試す

基本的な遺伝子検索 
Ensemblを使用して人間の遺伝子TP53を検索し、そのEnsembl ID、染色体の位置、および説明を返します。
シークエンスの取得 
BRCA2遺伝子 (ENSG00000139618) のDNAシークエンスをFASTA形式で取得します。
バリアント分析 
rs699バリアントをVEPで分析し、予測される結果と集団頻度を顯示します。
種間比較 
人間の遺伝子BRCA2すべてのマウスオルソログを検索し、そのEnsembl IDとシークエンス類似性を表示します。

ベストプラクティス

  • 匿名ユーザーの場合は1秒あたり15リクエストのレート制限を尊重する
  • 複数項目をクエリする際にはバッチエンドポイントを使用して効率を向上させる
  • 頻繁にアクセスされるデータをキャッシュしてAPI呼び出しを減らす

回避

  • バッチエンドポイントを使用する代わりに連続的な単一リクエストを行う
  • レート制限応答 (429ステータスコード) を無視する
  • 座標クエリに正しいアセンブリ (GRCh37対GRCh38) を指定しない

よくある質問

どのような種がサポートされていますか？
Ensemblは人間、マウス、ゼブラフィッシュ、トウゴロウバエを含む250種以上の脊椎動物種をカバーしています。
レート制限をどのように処理すればよいですか？
Retry-Afterヘッダーで再試行ロジックを実装します。匿名ユーザーの場合は1秒あたり最大15リクエストです。
VEPとは何ですか？
Variant Effect Predictorは遺伝的バリアントを分析し、遺伝子およびタンパク質に対する機能的結果を予測します。
古いゲノムアセンブリをクエリするにはどうすればよいですか？
GRCh37/hg19クエリにはhttps://grch37.rest.ensembl.orgを使用します。現在のアセンブリにはhttps://rest.ensembl.orgを使用します。
複数のクエリをバッチ化できますか？
はい、JSON配列を持つPOSTエンドポイントを使用して、単一リクエストで複数のIDをクエリできます。
どのような出力形式が利用可能ですか？
ほとんどすべてのエンドポイントはJSONをサポートし、シークエンスにはFASTA、一部のエンドポイントはXMLまたはプレーンテキストをサポートします。

開発者の詳細

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

MIT

リポジトリ

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

参照

main

ファイル構成

📁 references/

📄 api_endpoints.md

📁 scripts/

📄 ensembl_query.py

📄 evaluation.json

📄 SKILL.md