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無料GitHub で公開日本語紹介

scientific-pkg-gget

遺伝子情報や塩基・アミノ酸配列をggetで検索し、配列の類似性や遺伝子群の特徴を調べながら、結果と検索条件を再確認できる記録にまとめるスキル。

原文原文の説明を見る

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs. Use when a task needs quick bioinformatics lookup across genomic reference databases with the gget CLI or Python package.

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 遺伝子IDや転写産物を調べたいとき
  • 塩基・アミノ酸配列の取得
  • BLASTやBLATでの簡易配列検索
  • 遺伝子群の機能や疾患関連の探索
  • 検索条件と結果を研究記録に残したいとき

日本語での紹介

できること

ggetのCLIまたはPythonパッケージで、遺伝子や配列に関するデータベース検索を進めます。Ensembl ID、遺伝子情報、転写産物、塩基・アミノ酸配列の取得に加え、BLASTやBLATによる類似配列の検索を扱います。遺伝子群に多い機能を調べる解析や、タンパク質構造、発現、がん、疾患との関連情報の探索にも使えます。

こんなときに便利

本格的な解析パイプラインを組む前に、少数の遺伝子や配列を調べたいときに向いています。結果だけでなく、検索日、モジュール、バージョン、生物種、ゲノムの参照版、引数も記録し、調査の条件を後から確認できるようにします。

使い方の例

  • 「ヒトのBRCA1のEnsembl IDと遺伝子情報を調べて、結果を保存して」
  • 「このアミノ酸配列をBLASTで検索し、検索条件も記録して」
  • 「この遺伝子群の機能の偏りや疾患との関連を調べて」

注意点

Python環境とggetが必要です。一部のモジュールには追加依存関係やPythonのバージョン制約があります。参照先のデータベースは変化するため、使用前にバージョンと引数を確認します。検索結果は臨床的な解釈ではありません。規制対象の臨床判断や大量の本番処理、データベース版の厳密な管理には専用の手順が必要です。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル(1)

  • SKILL.md5.0 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

gget

Use this skill when a task needs quick bioinformatics lookup across genomic reference databases with the gget CLI or Python package.

When to Use

  • Finding Ensembl IDs, gene metadata, transcript details, or sequences.
  • Running quick BLAST or BLAT lookups without building a full local pipeline.
  • Fetching reference genome links and annotations from Ensembl.
  • Querying protein structure, pathway, cancer, expression, or disease-association modules through a single interface.
  • Creating a reproducible first-pass evidence log before moving to heavier tools such as Biopython, Snakemake, Nextflow, BLAST+, or database-specific clients.

Use a dedicated workflow instead of gget when the task requires regulated clinical interpretation, high-throughput production pipelines, or fine-grained control over database versions and local indexes.

Installation

Use a clean Python environment.

python -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install --upgrade gget
gget --help

If uv is available:

uv venv
. .venv/bin/activate
uv pip install gget

Before relying on an older environment, upgrade gget and re-check the module docs. The upstream databases queried by gget change over time.

Basic Patterns

CLI shape:

gget <module> [arguments] [options]

Python shape:

import gget

result = gget.search(["BRCA1"], species="human")
print(result)

Common workflow:

  1. Identify the species, assembly, gene ID type, and database needed.
  2. Check the current module documentation for arguments.
  3. Run a small query first.
  4. Save output with an explicit filename and date.
  5. Record module name, version, arguments, and database assumptions.

Common Modules

Use current upstream docs for exact arguments. These modules are common first choices:

  • gget search: find Ensembl IDs from search terms.
  • gget info: retrieve metadata for Ensembl, UniProt, or related IDs.
  • gget seq: fetch nucleotide or amino-acid sequences.
  • gget ref: retrieve reference genome download links.
  • gget blast: run a quick BLAST query.
  • gget blat: locate a sequence against supported genome assemblies.
  • gget muscle: run multiple sequence alignment.
  • gget diamond: run local sequence alignment against reference sequences.
  • gget alphafold and gget pdb: inspect protein-structure references.
  • gget enrichr, gget opentargets, gget archs4, gget bgee, gget cbio, and gget cosmic: explore enrichment, target, expression, cancer, and disease association data.

Do not assume every module supports every Python version or dependency set. Some optional scientific dependencies have narrower version support than the core package.

Quick Examples

Find genes:

gget search -s human brca1 dna repair -o brca1-search.json

Fetch gene metadata:

gget info ENSG00000012048 -o brca1-info.json

Fetch a sequence:

gget seq ENSG00000012048 -o brca1-seq.fa

Run a small BLAST query:

gget blast "MEEPQSDPSVEPPLSQETFSDLWKLLPEN" -l 10 -o blast-results.json

Python example:

import gget

genes = gget.search(["BRCA1", "DNA repair"], species="human")
info = gget.info(["ENSG00000012048"])
sequence = gget.seq("ENSG00000012048")

Reproducibility Log

For scientific outputs, include enough metadata to replay the query.

| Date | gget version | Module | Query | Species/assembly | Output | Notes |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2026-05-11 | `gget --version` | search | `BRCA1 DNA repair` | human | `brca1-search.json` | Docs checked before run |

Also record:

  • Python version and environment manager.
  • Any optional dependency installed through gget setup.
  • Database-specific identifiers returned by the query.
  • Whether output is JSON, CSV, FASTA, or a DataFrame export.
  • Any failures that were resolved by upgrading gget.

Review Checklist

  • Did you upgrade or verify the installed gget version?
  • Did you check the current upstream module docs before using arguments?
  • Is the species or assembly explicit?
  • Are identifiers preserved exactly, including Ensembl/UniProt prefixes?
  • Is the result labeled as database output rather than clinical interpretation?
  • Is the query reproducible from the saved command or Python snippet?
  • Are optional dependencies installed in an isolated environment?

References

レビュー

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