Recuperar Dados Genômicos da ENA
Encontrar acessos da ENA, metadados e arquivos de sequência pode ser lento para equipes de genômica. Esta skill fornece orientação estruturada sobre a API da ENA para Claude, Codex e Claude Code.
Copie esta solicitação para o seu Agente. Ela inclui a página canônica do Skill e o manifesto.
Review the Skillstore skill "ena-database" from https://skillstore.io/skills/davila7-ena-database.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-ena-database/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Seu Agente ainda deve apresentar o plano e solicitar qualquer confirmação exigida pela política de segurança.
Use estes links quando um agente de IA, crawler ou script precisar de contexto limpo em vez de ler a página completa.
Usando "ena-database". Encontre arquivos FASTQ para a execução ERR123456.
Resultado esperado:
Use o endpoint de relatório de arquivos da ENA para execuções de leitura. Solicite o acesso da execução, links FASTQ, checksums e tamanhos de arquivo antes da transferência.
Usando "ena-database". Pesquise montagens de Escherichia coli.
Resultado esperado:
Use o tipo de resultado de montagem da Portal API com uma consulta de árvore taxonômica. Retorne o acesso da montagem, nome científico e campos de qualidade.
Usando "ena-database". Lide com os limites de taxa da ENA em um fluxo de trabalho.
Resultado esperado:
Agrupe solicitações, mantenha-se abaixo de 50 solicitações por segundo, tente novamente respostas 429 e 5xx e armazene em cache consultas repetidas de taxonomia.
The skill is documentation-focused and its network examples target official public ENA and EBI services. Most static findings are false positives from Markdown examples, but the FTP download guidance is a real medium-risk transport issue because it uses unencrypted ftp:// URLs.
Estas são capacidades locais reais que podem ser esperadas para esta habilidade, portanto exigem revisão, mas não são contabilizadas como comportamento malicioso confirmado.
Compartilhe o relatório de avaliação versionado, o badge neutro, o cartão incorporável e as citações. A Skillstore apresenta evidências sem decidir se este Skill é seguro.
https://skillstore.io/skills/davila7-ena-database/audits/15?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/davila7-ena-database?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-ena-database?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-ena-database/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-ena-database.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>davila7. (2026). ena-database security audit report (audit version 15) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-ena-database/audits/15@techreport{davila7-davila7-ena-database-2026,
author = {davila7},
title = {ena-database security audit report (audit version 15)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {15},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-ena-database/audits/15},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "ena-database security audit report (audit version 15)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-ena-database/audits/15"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-ena-database:audit:15"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Cada autor permanece como um skill instalável separado. A variante recomendada é classificada pelas evidências do Skillstore.
Por que esta variante está em primeiro
davila7-ena-database
2026-09-09
k-dense-ai-ena-database
2026-09-09
Encontre amostras, execuções, campos de metadados e links FASTQ para um acesso de estudo público da ENA.
Construa filtros da Portal API para organismo, taxonomia, data, tipo de ensaio e metadados de montagem.
Planeje etapas de recuperação da ENA com tratamento de tentativas, paginação, limites de taxa e opções de download em massa.
Use the ENA database skill to explain how I can retrieve metadata for accession ERR123456. Include the best API endpoint.
Use the ENA database skill to design a Portal API search for all samples in study PRJNA123456. Include useful fields.
Use the ENA database skill to outline how to find FASTQ URLs, MD5 checksums, and byte sizes for run ERR123456.
Use the ENA database skill to plan a bulk retrieval workflow for 2,000 bacterial runs. Include rate limits and validation steps.
Autor
davila7Licença
MIT
Revisão da Skillstore
r1
Aviso de versão
O autor não declarou uma versão.
Referência
b959ebfd1043a07c0c4378ab94ca4342cb0259f5
Atualidade da manutenção
25/07/2026
Uso
7 downloads · 576 visualizações
Estrutura de arquivos
Criar Pôsteres de Pesquisa em LaTeX
Pôsteres de pesquisa são difíceis de formatar e revisar para impressão em LaTeX. Esta skill fornece modelos, orientações de layout e verificações de PDF para pôsteres prontos para conferências.
Crie Conteúdo de Marketing Pronto para SEO
Equipes de marketing precisam de conteúdo claro que corresponda à voz da marca e aos objetivos de busca. Esta skill fornece modelos, scripts de análise e orientações de plataforma para uma produção de conteúdo repetível.
Crie Planos Estruturados de Tratamento Médico
Os planos de tratamento clínico muitas vezes se tornam inconsistentes, extensos ou difíceis de revisar. Esta skill fornece modelos objetivos, metas mensuráveis, cronogramas e verificações locais de qualidade.
Criar relatórios clínicos estruturados
Equipes clínicas precisam de relatórios claros que sigam normas médicas e regulatórias. Esta skill fornece modelos, checklists e orientações de validação para relatos de caso, diagnósticos, ensaios e notas de pacientes.
Analisar Arquivos de Dados Científicos
Arquivos de dados científicos são difíceis de inspecionar porque cada formato armazena estruturas e metadados de maneira diferente. Esta habilidade detecta formatos, traça o perfil da qualidade dos dados e cria relatórios práticos de EDA em markdown.
Execute fluxos de trabalho de docking molecular com o DiffDock
A configuração do docking molecular costuma falhar porque é difícil alinhar as entradas, os parâmetros e os escores de confiança. Esta skill orienta os fluxos de trabalho do DiffDock desde a preparação até a análise dos resultados.
Consultar Dados Genômicos do Ensembl
por K-Dense-AI
A pesquisa genômica frequentemente precisa de dados precisos de genes, sequências, variantes e ortologia do Ensembl. Esta skill ajuda Claude, Codex e Claude Code a consultar as Ensembl REST APIs e estruturar os resultados para análise.
Analisar Expressão Diferencial de RNA-seq
por K-Dense-AI
A expressão diferencial em bulk RNA-seq exige preparação cuidadosa das contagens, seleção do design e interpretação dos resultados. Esta skill orienta fluxos de trabalho com PyDESeq2, desde verificações de entrada até genes testados, gráficos e resultados salvos.
Analise intervalos genômicos com gtars
por K-Dense-AI
Fluxos de trabalho com grandes intervalos genômicos precisam de ferramentas rápidas e reproduzíveis. Esta habilidade orienta Claude, Codex e Claude Code por comandos gtars, APIs Python e fluxos de trabalho para BED, cobertura, tokenização e sequências de referência.
Criar Workflows de Genômica DNAnexus
por K-Dense-AI
Equipes de genômica precisam de orientação confiável para apps, dados e execução de workflows DNAnexus. Esta skill organiza padrões da plataforma para Claude, Codex e Claude Code.
Analise conjuntos de dados de ML terapêutico com PyTDC
por K-Dense-AI
Equipes de descoberta de fármacos precisam de conjuntos de dados confiáveis e protocolos de avaliação justos. Esta skill ajuda Claude a usar PyTDC para dados de ML terapêutico curados, divisões de benchmark, métricas e oráculos moleculares.
Analise RNA-seq de célula única com Scanpy
por K-Dense-AI
A análise de RNA-seq de célula única exige muitas decisões interligadas em QC, normalização, agrupamento e geração de gráficos. Esta skill oferece a Claude, Codex e Claude Code fluxos de trabalho estruturados em Scanpy, orientações de referência e scripts de análise reutilizáveis.