string-database
/string-database
Odpytuje bazę STRING o interakcje białko-białko, wzbogacenie funkcjonalne i homologię: partnerzy interakcji, dowody i wskaźniki pewności.
- Autor
- google-deepmind ↗
- Repozytorium
- science-skills ↗
- Licencja
- Apache-2.0
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 23.10.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 7
- Skrypty
- 1
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 1
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 23.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
Apache-2.0, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem licencji i informacji o zmianach.
- 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
- Prerequisites
- Core Rules
- Tool Execution
- Feature Domains (Progressive Disclosure)
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
| Repozytorium | Wynik | Licencja |
|---|---|---|
| Ta strona · google-deepmind/science-skills | 95 | Apache-2.0 |
| mkurman/zorai | 95 | MIT |
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.