技能 opentargets-database
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使用 Open Targets Platform 資料尋找治療靶點和藥物候選者。存取基因證據、可成藥性評估、安全數據以及靶點-疾病關聯的已知藥物。
支持: Claude Codex Code(CC)
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正在使用“opentargets-database”。 尋找具有基因證據的阿茲海默症靶點
预期结果:
- BRCA1 - 關聯分數 0.85，來自全基因組關聯研究和基因關聯的證據
- PICALM - 可成藥性：預測可成藥，安全：無報告的責任
- CLU - 已知藥物：無臨床試驗，表達數據可用
安全审计
安全v4 • 1/17/2026
All 150 static findings are false positives. The skill is a legitimate bioinformatics library with no shell commands, no cryptographic operations, and no malicious network behavior. Backticks flagged in markdown are code formatting delimiters, not Ruby/shell execution. Network requests target only the public Open Targets GraphQL API for therapeutic target research.
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发现项
4
审计总数
风险因素
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质量评分
68
架构
100
可维护性
81
内容
20
社区
100
安全
83
规范符合性
你能构建什么
識別新型靶點
透過查詢基因證據和可成藥性數據，尋找疾病的潛在治療靶點。
交叉參照證據
從多個資料來源和證據類型收集靶點-疾病關聯的支持證據。
尋找藥物重新定位機會
識別疾病現有藥物，根據靶點機制可能進行重新定位。
试试这些提示
尋找基因靶點
找出與 [疾病] 相關且具有良好基因證據和可成藥性數據的基因。
獲取證據詳情
什麼證據支持 [基因] 和 [疾病] 之間的關聯？
檢查藥物選項
列出 [疾病] 的已知藥物及其臨床試驗階段。
比較靶點
比較 [基因1] 和 [基因2] 的可成藥性、安全性和基因約束性。
最佳实践
- 以基因證據作為疾病相關性的最強指標開始
- 考慮多種證據類型以提高靶點選擇的信心
- 在優先排序靶點前檢查可成藥性評估
- 審查安全責任以了解潛在毒性問題
避免
- 將關聯分數作為絕對信心度量使用
- 依賴單一證據來源做出關鍵決策
- 忽視可能分數較低的研究不足疾病
- 在出版物中遺漏正確引用 Open Targets Platform
常见问题
什麼是 Open Targets Platform？
整合基因體學、蛋白質體學和文獻資料的公共資料庫，用於治療靶點識別。
我需要 API 存取權限嗎？
無需身份驗證。GraphQL API 可免費用於研究和商業用途。
我可以查詢哪些實體？
靶點（基因）、疾病（EFO ID）和藥物（ChEMBL ID），包含全面註釋。
如何按證據類型篩選？
在 get_target_disease_evidence 中使用 data_types 參數來篩選證據類別。
什麼是關聯分數？
證據強度從 0-1 的相對排名，而非絕對信心度量。
資料多久更新一次？
Open Targets Platform 每季度更新，提供新的資料版本。