일관된 Python API로 UniProt, KEGG, ChEMBL을 포함한 40개 이상의 생물 데이터베이스를 쿼리합니다. 생물정보학 연구를 위한 교차 데이터베이스 분석 및 식별자 변환을 단순화합니다.
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"bioservices" 사용 중입니다. 단백질 P43403에 대한 정보 찾기
예상 결과:
- UniProt ID: P43403
- Gene: ZAP70
- Organism: Homo sapiens (Human)
- KEGG ID: hsa:7535
- Pathways: hsa04660 (B cell receptor signaling), hsa04650
"bioservices" 사용 중입니다. KEGG에서 ChEMBL로 화합물 ID 변환
예상 결과:
- KEGG ID: C11222
- ChEMBL ID: CHEMBL278315
- ChEBI ID: CHEBI:17957
- Compound: Geldanamycin
보안 감사
안전All 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.
위험 요인
⚙️ 외부 명령어 (4)
🌐 네트워크 접근 (1)
📁 파일 시스템 액세스 (2)
품질 점수
만들 수 있는 것
교차 데이터베이스 단백질 분석
UniProt에서 단백질 데이터를 검색하고, KEGG 경로로 매핑한 후 하나의 워크플로에서 상호작용을 분석합니다.
화합물 식별자 매핑
KEGG, ChEMBL, ChEBI 데이터베이스 간 화합물 ID를 변환하여 화학 연구를 수행합니다.
경로 네트워크 추출
KEGG 경로에서 단백질 상호작용 네트워크를 추출하여 하류 네트워크 분석에 활용합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
BioServices를 사용하여 단백질 ZAP70의 UniProt 항목을 찾고 FASTA 서열을 검색합니다.
BioServices 매핑을 사용하여 UniProt ID P43403을 해당 KEGG 유전자 ID로 변환합니다.
BioServices를 사용하여 유전자 7535을 포함하는 인간의 모든 경로를 가져오고 상호작용 네트워크를 추출합니다.
KEGG에서 화합물 Geldanamycin을 검색한 후 UniChem을 사용하여 ChEMBL 및 ChEBI 식별자를 찾습니다.
모범 사례
- verbose=False를 설정하여 더 깔끔한 결과를 위해 로깅 출력 줄이기
- 배치 요청 사이에 지연 시간을 추가하여 API 비율 제한 존중
- 모호성을 피하기 위해 항상 유기체 코드 지정
피하기
- 비율 제한 없이 수천 개의 요청 만들기
- 유기체를 지정하지 않고 모호한 유전자 이름 사용
- 네트워크 종속 작업에 대한 오류 처리 건너뛰기
자주 묻는 질문
어떤 데이터베이스가 지원되나요?
API 키가 필요한가요?
비율 제한을 어떻게 처리하나요?
일괄 식별자를 변환할 수 있나요?
어떤 출력 형식이 지원되나요?
경로 상호작용을 어떻게 얻나요?
개발자 세부 정보
작성자
K-Dense-AI라이선스
GPLv3 license
리포지토리
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/bioservices참조
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