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scientific-pkg-gget

使用gget查询基因信息、获取核苷酸和氨基酸序列,搜索相似序列并探索基因集的功能及疾病关联,同时保存结果和查询条件,便于日后核查研究记录。

原文查看原文说明

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.

AI 评分90分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 查询基因ID与转录本信息
  • 获取核苷酸和氨基酸序列
  • 使用BLAST或BLAT进行小规模搜索
  • 探索基因集功能与疾病关联
  • 将查询条件和结果保存为研究记录

中文介绍

功能

此技能通过gget的CLI或Python包查询基因和序列数据库。可获取Ensembl ID、基因信息、转录本及核苷酸或氨基酸序列,使用BLAST或BLAT搜索相似序列,并分析基因集中的功能富集情况。也可探索蛋白质结构、表达、癌症和疾病关联信息。

适用场景

适合在搭建完整分析流程前,先调查少量基因或序列。除结果外,还记录查询日期、模块、版本、物种、参考基因组版本和参数,方便日后核查研究条件。

使用示例

  • “查询人类BRCA1的Ensembl ID和基因信息,并保存结果。”
  • “用BLAST搜索这段氨基酸序列,并记录查询条件。”
  • “调查这组基因的功能富集情况及疾病关联。”

注意事项

需要Python环境和gget。部分模块有额外依赖或Python版本限制。数据库会变化,使用前须确认版本和参数。查询结果不属于临床解读。受监管的临床判断、大规模生产处理及严格的数据库版本管理需要专门流程。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

客观评估

AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。

指令清晰度能否看出何时使用、做什么
A良好明确用于基因和序列的快速查询,并说明search、seq等模块的作用。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好提供五步查询流程、CLI和Python示例、输出文件名及可复现记录表。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
B部分不足gget blast将序列用于外部搜索,但未说明所提交序列的处理或提交前确认。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
A良好提供虚拟环境及pip、uv安装步骤,并说明额外依赖和Python版本限制。

总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月19日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md5.0 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

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

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