본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

query-geo

Query NCBI GEO for gene expression datasets. Use when user asks about RNA-seq datasets, microarray data, expression data, GEO accessions, or finding public datasets. Triggers on "geo", "gene expression omnibus", "expression dataset", "RNA-seq dataset", "microarray dataset", "GSE", "GDS".

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md2.6 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

NCBI GEO Database Query

Query Gene Expression Omnibus for public expression datasets.

When to Use

  • User wants to find RNA-seq or microarray datasets
  • User asks about gene expression studies for a disease/tissue
  • User provides a GEO accession (GSE/GDS) to look up
  • User wants to download expression data

How to Execute

from Bio import Entrez
import json

Entrez.email = "bioclaw@example.com"

# 1. Search GEO datasets
def search_geo(query, max_results=10, db="gds"):
    handle = Entrez.esearch(db=db, term=query, retmax=max_results, sort="relevance")
    record = Entrez.read(handle)
    handle.close()
    return record

# 2. Get dataset summaries
def geo_summary(id_list, db="gds"):
    ids = ",".join(str(i) for i in id_list)
    handle = Entrez.esummary(db=db, id=ids, retmode="json")
    result = json.loads(handle.read())
    handle.close()
    return result

# 3. Search for Series (GSE)
def search_gse(keyword, organism="Homo sapiens", max_results=10):
    query = f'"{keyword}" AND "{organism}"[Organism] AND gse[ETYP]'
    return search_geo(query, max_results)

# Example: Find breast cancer RNA-seq datasets
search = search_gse("breast cancer RNA-seq", max_results=5)
print(f"Found {search['Count']} datasets")

if search['IdList']:
    summaries = geo_summary(search['IdList'])
    for uid in search['IdList']:
        info = summaries['result'].get(str(uid), {})
        title = info.get('title', 'N/A')
        gse = info.get('accession', 'N/A')
        gpl = info.get('gpl', 'N/A')
        n_samples = info.get('n_samples', 'N/A')
        summary = info.get('summary', 'N/A')[:200]
        print(f"\n{gse}: {title}")
        print(f"  Platform: {gpl}, Samples: {n_samples}")
        print(f"  Summary: {summary}...")
        print(f"  URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc={gse}")

Search Syntax

  • By keyword: "CRISPR" AND gse[ETYP]
  • By organism: "Homo sapiens"[Organism]
  • By platform: "Illumina"[Platform]
  • By date: "2024/01:2026/12"[PDAT]
  • Combine: "breast cancer" AND "RNA-seq" AND "Homo sapiens"[Organism] AND gse[ETYP]

Follow-up Suggestions

  • "Want me to download the expression matrix for this dataset?"
  • "Should I do differential expression analysis?"
  • "Want me to check what genes are differentially expressed?"

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Workflow for read alignment, sorting, indexing, mapping statistics, and downstream-ready alignment artifacts.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

alphafold

무료

Validate protein designs using AlphaFold2 structure prediction. Use this skill when: (1) Validating designed sequences fold correctly, (2) Predicting binder-target complex structures, (3) Calculating confidence metrics (pLDDT, pTM, ipTM), (4) Self-consistency validation of designs, (5) Multi-chain complex prediction with AlphaFold-Multimer. For faster single-chain prediction, use esm. For QC thresholds, use protein-qc.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

AlphaFold2 / AlphaFold-Multimer structure prediction for validation and confidence scoring. Use this skill when: (1) Validating designed sequences fold correctly, (2) Predicting binder-target complex structures, (3) Calculating confidence metrics (pLDDT, pTM, ipTM), (4) Self-consistency validation of designs, (5) Multi-chain complex prediction with AlphaFold-Multimer. For faster single-chain prediction, use esm2-sequence-scoring. For QC thresholds, use protein-design-qc.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

Workflow for event-level and isoform-level splicing analysis with sashimi-ready outputs and splice QC.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

atac-seq

무료

ATAC-seq processing with assay QC, MACS3 peak calling, consensus peak matrices, differential accessibility, and motif or footprint follow-up.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

bindcraft

무료

End-to-end binder design using BindCraft hallucination. Use this skill when: (1) Designing protein binders with built-in AF2 validation, (2) Running production-quality binder campaigns, (3) Using different design protocols (fast, default, slow), (4) Need joint backbone and sequence optimization, (5) Want high experimental success rate. For backbone-only generation, use rfdiffusion. For QC thresholds, use protein-qc. For tool selection guidance, use binder-design.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

BioTender-max/awesome-bio-agent-skills2042026년 7월 2일 업데이트

BioTender-max의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고