Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Nauka i badania · Research

string-database

/string-database

Odpytuje bazę STRING o interakcje białko-białko, wzbogacenie funkcjonalne i homologię: partnerzy interakcji, dowody i wskaźniki pewności.

Repozytorium
science-skills ↗
Licencja
Apache-2.0
Ostatnia zmiana repozytorium
23.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

95/ 100Klasa: dobry
Format20 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
7
Skrypty
1
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
1
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 23.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

Apache-2.0, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem licencji i informacji o zmianach.

Co sprawdzić przed instalacją
  • 1 skrypt w paczce. Przejrzyj je przed instalacją, bo Claude może je uruchomić.

Skrypty: scripts/string_cli.py

Co robi i kiedy

Odpytuje bazę STRING o interakcje białko-białko, wzbogacenie funkcjonalne i homologię: partnerzy interakcji, dowody i wskaźniki pewności.

Oryginalny opis (EN)

Query the STRING database for protein-protein interactions (PPIs), functional enrichment, and homology. Use when the user asks about interactions between specific proteins, interaction evidence, confidence scores, protein interaction partners, or pathway enrichments.

Jak działa

  1. Prerequisites
  2. Core Rules
  3. Tool Execution
  4. Feature Domains (Progressive Disclosure)
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 59 linii, 364 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: string-database
description: >
  Query the STRING database for protein-protein interactions (PPIs), functional
  enrichment, and homology. Use when the user asks about interactions between
  specific proteins, interaction evidence, confidence scores, protein
  interaction partners, or pathway enrichments.
---

# STRING Database Skill

This skill allows you to query the STRING database programmatically using a
bundled Python CLI wrapper.

## Prerequisites

1.  **`uv`**: Read the `uv` skill and follow its Setup instructions to ensure
    `uv` is installed and on PATH.
2.  **User Notification**: If .licenses/string_database_LICENSE.txt does not
    already exist in the workspace root directory then (1) prominently notify
    the user to check the terms at https://string-db.org/cgi/access, then (2)
    create the file recording the notification text and timestamp.

## Core Rules

1.  **MANDATORY: Ask for Species First:** The STRING API requires NCBI Taxon
    IDs. **You MUST NOT guess or assume a species.** If the user does not
    explicitly state a species or Taxon ID, you MUST stop and ask: "Which
    species are you interested in? I need the NCBI Taxon ID to proceed." Even
    for well-known proteins like TP53, BRCA1, or MDM2 that are commonly
    associated with human studies, you MUST still ask — do not default to Human.
2.  **Never print output to stdout:** The `--output <file.tsv>` is required.
    Never read large outputs into context. Instead use jq, python or file
    operations (`grep`, `head`) to process large output.
3.  **Map Identifiers first:** If you only have common gene names (e.g.,
    'TP53'), map them to STRING IDs first as this guarantees much faster server
    responses. Use the `map` command for this.
4.  **Notification**: If this skill is used, ensure this is mentioned in the
    output.

## Tool Execution

The CLI is at `scripts/string_cli.py` and should be run using `uv run`:

```bash
uv run scripts/string_cli.py <command> [options] --output /tmp/out.tsv
```

## Feature Domains (Progressive Disclosure)

Read the following reference files based on the user's request:

*   **[Mapping Identifiers](references/mapping.md)** - Map common protein names
    to STRING IDs.
*   **[Interactions & Network](references/interactions.md)** - Find interacting
    proteins, network topologies, mediators, homology, and visual network
    images.
*   **[Enrichment & Functional Annotations](references/enrichment.md)** -
    Analyze pathway enrichment (GO, KEGG, Pfam), PPI significance, or find all
    proteins associated with a specific term (e.g. Melanoma).
*   **[Values/Ranks Enrichment](references/valuesranks.md)** - Submit full
    experimental datasets (e.g., logFC, p-values) for rank-based enrichment
    analysis using the async background API.

To begin, read the reference file most appropriate to the current task to
discover the correct CLI command.
Pliki w paczce (7)
  • SKILL.md 3 KB
  • references/citation.bib 1 KB
  • references/enrichment.md 2 KB
  • references/interactions.md 2 KB
  • references/mapping.md 1 KB
  • references/valuesranks.md 2 KB
  • scripts/string_cli.py 12 KB

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · google-deepmind/science-skills95Apache-2.0
mkurman/zorai95MIT

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki de9e45c567a5 (skrót SHA-256 całej paczki)

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 90alterlab-string-db
    Odpytuje API STRING o interakcje białko-białko, buduje sieci interakcji, znajduje partnerów funkcjonalnych i uruchamia wzbogacenie GO, KEGG i Pfam dla list białek.
  • 100tooluniverse-protein-interactions
    Analizuje sieci interakcji białko-białko w STRING, BioGRID i Complex Portal, odróżniając interakcje fizyczne od asocjacji funkcjonalnych.
  • 95bio-interaction-databases
    Odpytuje bazy interakcji białko-białko i genów (STRING, BioGRID, IntAct, SIGNOR, Reactome, HuRI, OmniPath) oraz pomaga dobrać progi pewności, typ interakcji i licencję.
  • 95protein_interaction_network
    Buduje sieć interakcji białek: mapuje identyfikatory w STRING, liczy wzbogacenie i łączy wyniki ze szlakami KEGG.
  • 95protein_interaction_network
    Tworzy sieć oddziaływań białek z identyfikatorów STRING, sprawdza wzbogacenie i pokazuje powiązane szlaki KEGG.
  • 100ppi-network-analysis
    Buduje sieć oddziaływań białko-białko z lokalnej listy genów i offline'owej pamięci STRING w standardowym CLI w R, eksportuje tabele węzłów i krawędzi i rysuje powtarzalny wykres PDF.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.