스킬 biopython

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biopython

Name: biopython
Author: K-Dense-AI

안전 🔑 환경 변수⚙️ 외부 명령어📁 파일 시스템 액세스🌐 네트워크 접근

Biopython으로 생물학적 시퀀스 분석

또한 다음에서 사용할 수 있습니다: davila7

Biopython을 사용하여 DNA, RNA 및 단백질 시퀀스를 효율적으로 처리합니다. NCBI 데이터베이스에 프로그래밍 방식으로 접근하고, 시퀀스 정렬을 수행하며, 연구 애플리케이션을 위한 복잡한 생물정보학 파이프라인을 자동화합니다.

지원: Claude Codex Code(CC)

📊 71 적절함

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토글을 켜고 사용 시작

테스트해 보기

"biopython" 사용 중입니다. GenBank 파일을 읽고 각 레코드 정보 출력

예상 결과:

레코드 ID: NC_001416
설명: 대장균 박테리오파지 람다, 완전 게놈
시퀀스 길이: 48502 bp
GC 함량: 49.23%
피처: 73개总计 (유전자, 프로모터, 오퍼레이터)

"biopython" 사용 중입니다. CRISPR에 대해 PubMed 검색하고 첫 5개 결과 가져오기

예상 결과:

'CRISPR'에 대한 15432개 결과 발견
PMID: 37253479, 37253478, 37253477, 37253476, 37253475
첫 번째 결과: 제목, 저자, 저널 정보

보안 감사

안전

v4 • 1/17/2026

All 546 static findings are FALSE POSITIVES. This skill contains only markdown documentation files with Python code examples for Biopython. The scanner misidentified markdown code block delimiters as shell commands, Biopython module names (Bio.Align, Bio.Phylo) as cryptographic algorithms, and documentation placeholders as real secrets. No executable code exists. This is a legitimate scientific documentation skill.

스캔된 파일

3,743

분석된 줄 수

발견 사항

총 감사 수

위험 요인

🔑 환경 변수 (7)

evaluation_output.json:48 evaluation_output.json:188 references/databases.md:26 references/databases.md:26 skill-report.json:219 SKILL.md:59 SKILL.md:59

⚙️ 외부 명령어 (415)

📁 파일 시스템 액세스 (6)

references/advanced.md:71 references/advanced.md:465 references/advanced.md:85 references/blast.md:28 references/blast.md:403 SKILL.md:343

🌐 네트워크 접근 (8)

references/databases.md:35 references/databases.md:25 skill-report.json:219 skill-report.json:6 SKILL.md:409 SKILL.md:410 SKILL.md:411 SKILL.md:412

감사자: claude 감사 이력 보기 →

품질 점수

아키텍처

유지보수성

콘텐츠

커뮤니티

100

보안

100

사양 준수

만들 수 있는 것

배치 시퀀스 처리

대규모 FASTA 파일을 처리하고, GC 함량을 계산하며, 시퀀스를 번역하고, 후속 분석을 위한 데이터를 준비합니다.

분석 파이프라인 구축

시퀀스 검색, 정렬, 계통유전학 및 결과 파싱을 위한 자동화된 워크플로우를 생성합니다.

생물정보학 학습

실제 예제를 통해 시퀀스 작업, 데이터베이스 접근 및 구조 생물정보학을 탐구합니다.

이 프롬프트를 사용해 보세요

시퀀스 파일 읽기

FASTA 파일을 읽고 Bio.SeqIO를 사용하여 시퀀스 레코드를 추출하는 방법을 보여주세요.

NCBI 데이터베이스 접근

Bio.Entrez를 사용하여 PubMed를 검색하고 단백질 키나아제에 대한 쿼리에 대한 상위 10개 결과를 가져오는 코드를 작성하세요.

시퀀스 정렬

두 개의 DNA 시퀀스 간에 Bio.Align을 사용하여 페어와이즈 글로벌 정렬을 수행하고 정렬 점수를 보여주세요.

단백질 구조

PDB 파일을 로드하고 단백질 체인에서 두 개의 알파 탄소 원자 간의 거리를 계산하세요.

모범 사례

NCBI 데이터베이스에 접근할 때 항상 Entrez.email을 설정하여 사용 정책을 준수하세요
모든 것을 메모리에 로드하는 것을 피하기 위해 SeqIO.parse()와 같은 반복자를 대용량 파일에 사용하세요
冗余 네트워크 요청을 피하고 속도 제한을 존중하기 위해 다운로드된 시퀀스를 캐시하세요

피하기

API 키를 스크립트에 하드코딩하지 마세요; 대신 환경 변수를 사용하세요
네트워크 작업에 대한 오류 처리를 건너뛰지 마세요. 연결 문제로 인해 실패할 수 있습니다
먼저 메모리 요구 사항을 확인하지 않고 대규모 정렬을 처리하지 마세요

자주 묻는 질문

Biopython은 어떤 파일 형식을 지원합니까?

FASTA, GenBank, FASTQ, EMBL, SwissProt, PDB, mmCIF 및 기타 많은 정렬 형식.

NCBI 데이터베이스에 어떻게 접근합니까?

이메일 설정과 함께 Bio.Entrez를 사용하세요. esearch로 검색하고, efetch로 가져오고, Entrez.read로 결과를 파싱합니다.

Biopython이 로컬 BLAST 검색을 실행할 수 있습니까?

가능하지만 별도의 NCBI BLAST+ 설치가 필요합니다. Bio.Blast.Applications을 사용하여 명령줄 실행을 하세요.

시퀀스 속성은 어떻게 계산합니까?

GC 함량, 분자량, 용해 온도 및 단백질 분석에는 Bio.SeqUtils를 사용하세요.

parse와 read의 차이점은 무엇입니까?

parse()는 여러 레코드에 대한 반복자를 반환합니다; read()는 파일에 정확히 하나의 레코드를 예상합니다.

NCBI와 함께 속도 제한을 어떻게 처리합니까?

속도 제한을 처리하기 위해 Entrez.api_key를 설정하면 초당 10개의 요청이 가능하며, 키 없이 초당 3개를 사용할 수 있습니다. 요청 사이에 지연을 추가하세요.

개발자 세부 정보

작성자

K-Dense-AI

라이선스

BSD-3-Clause

리포지토리

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

참조

main

파일 구조

📁 references/

📄 advanced.md

📄 alignment.md

📄 blast.md

📄 databases.md

📄 phylogenetics.md

📄 sequence_io.md

📄 structure.md

📄 evaluation_output.json

📄 SKILL.md