본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

query-reactome

Query Reactome for biological pathways and reactions. Use when user asks about signaling cascades, biological processes, pathway diagrams, or reaction details. Triggers on "reactome", "signaling cascade", "biological pathway", "pathway diagram", "reaction mechanism".

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md2.9 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Reactome Pathway Database

Query the Reactome ContentService and AnalysisService APIs.

When to Use

  • User asks about detailed biological pathways
  • User wants pathway diagrams
  • User asks about specific reactions in a pathway
  • User wants to do pathway enrichment with a gene list

How to Execute

import requests
import json

CONTENT_URL = "https://reactome.org/ContentService"
ANALYSIS_URL = "https://reactome.org/AnalysisService"

# 1. Search pathways by keyword
def search_pathways(keyword, species="Homo sapiens"):
    url = f"{CONTENT_URL}/search/query"
    params = {"query": keyword, "species": species, "types": "Pathway", "cluster": True}
    r = requests.get(url, params=params)
    r.raise_for_status()
    return r.json()

# 2. Get pathway details
def get_pathway(pathway_id):
    url = f"{CONTENT_URL}/data/query/{pathway_id}"
    r = requests.get(url, headers={"Accept": "application/json"})
    r.raise_for_status()
    return r.json()

# 3. Get genes/proteins in a pathway
def get_pathway_participants(pathway_id):
    url = f"{CONTENT_URL}/data/participants/{pathway_id}"
    r = requests.get(url, headers={"Accept": "application/json"})
    r.raise_for_status()
    return r.json()

# 4. Gene list pathway enrichment
def pathway_enrichment(gene_list):
    url = f"{ANALYSIS_URL}/identifiers/projection"
    genes_text = "\n".join(gene_list)
    headers = {"Content-Type": "text/plain"}
    r = requests.post(url, data=genes_text, headers=headers)
    r.raise_for_status()
    return r.json()

# 5. Look up a gene in Reactome
def query_gene(gene_symbol):
    url = f"{CONTENT_URL}/data/query/{gene_symbol}"
    r = requests.get(url, headers={"Accept": "application/json"})
    r.raise_for_status()
    return r.json()

# Example: DNA repair pathways
results = search_pathways("DNA repair")
entries = results.get("results", [])
for entry in entries[:5]:
    for e in entry.get("entries", []):
        print(f"{e.get('stId', 'N/A')}: {e.get('name', 'N/A')}")

# Pathway enrichment
enrichment = pathway_enrichment(["BRCA1", "BRCA2", "TP53", "ATM", "CHEK2"])
for p in enrichment.get("pathways", [])[:5]:
    name = p.get("name", "N/A")
    pval = p.get("entities", {}).get("pValue", "N/A")
    found = p.get("entities", {}).get("found", 0)
    print(f"{name} — p={pval:.2e}, {found} genes found")

Common Pathway IDs

  • DNA Repair: R-HSA-73894
  • Apoptosis: R-HSA-109581
  • Cell Cycle: R-HSA-1640170
  • Immune System: R-HSA-168256

Follow-up Suggestions

  • "Want me to do pathway enrichment with your gene list?"
  • "Should I compare with KEGG pathways?"
  • "Want me to find upstream regulators of this pathway?"

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-skills2022026년 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-skills2022026년 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-skills2022026년 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-skills2022026년 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-skills2022026년 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-skills2022026년 7월 2일 업데이트

BioTender-max의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고