К основному содержанию
скилл CX Codex

ensembl-database — скилл для Claude Code: Ensembl REST API

Переводит символы генов в ENSG, ENST и ENSP, тянет последовательности и предсказывает эффект варианта через VEP. Нужен, когда работаешь с геномными данными из терминала.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ensembl-database -a claude-code
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ensembl_database -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает ensembl-database

Скилл оборачивает Ensembl REST API в набор команд на Python. Разрешает неоднозначные символы и алиасы генов, кросс-ссылается на RefSeq, HGNC и UniProt, достаёт сырые последовательности ДНК по координатам, структуру транскрипта с экзонами и границами CDS, а также аминокислотный FASTA для ENST или ENSP. Для вариантов работает VEP: предсказывает молекулярные последствия и подключает плагины AlphaMissense, Conservation, DosageSensitivity, IntAct, MaveDB, OpenTargets, LoF, NMD, UTRAnnotator, mutfunc и LOEUF.

Внутри — скрипт scripts/ensembl_api.py, который запускается через uv run. Он сам держит нужный лимит запросов, поэтому обращаться к базе напрямую не стоит. Полный JSON или FASTA уходит в файл в /tmp либо туда, куда укажет --output, а в stdout печатается краткая сводка. Сборка по умолчанию — GRCh38; для GRCh37 нужен флаг --assembly GRCh37.

Перед первым запуском проверь, что uv установлен и лежит в PATH. Если в корне рабочей папки нет .licenses/ensembl_database_LICENSE.txt, скилл попросит свериться с условиями Ensembl и создаст этот файл с отметкой времени. Вид по умолчанию — human, а из транскриптов возвращается только MANE Select для человека или Canonical для остальных видов, если явно не запросить все изоформы.

Какие задачи решает

  • перевести символ гена в стабильный ENSG
  • связать Ensembl ID с UniProt или RefSeq
  • выгрузить последовательность ДНК по координатам хромосомы
  • получить экзоны и границы CDS транскрипта
  • оценить последствия варианта через VEP

Примеры запросов агенту

  • разреши TP53 в ENSG для человека
  • покажи структуру транскрипта ENST00000269305
  • предскажи эффект варианта 9:21971147:T:C через VEP

Как установить ensembl-database

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ensembl-database -a claude-code
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ensembl_database -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/ensembl_database/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ensembl_database/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о ensembl-database

Как установить ensembl-database в Claude?

Выполни npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ensembl-database -a claude-code. Файл скилла окажется в ~/.claude/skills/ensembl_database/SKILL.md.

Что делает ensembl-database?

Разрешает гены, транскрипты и белки по ID, тянет геномные и белковые последовательности, отдаёт структуру экзонов и предсказывает последствия вариантов через VEP.

Что нужно для работы скилла?

Установленный uv в PATH. При первом запуске скилл также попросит проверить условия Ensembl и создаст файл .licenses/ensembl_database_LICENSE.txt в корне рабочей папки.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: ensembl-database
description: >
  Query the Ensembl database to resolve gene, transcript, and protein IDs,
  fetch genomic or protein sequences, retrieve gene structures (exons), and
  get variant consequence and effect predictions (VEP). Use this skill as a
  primary ID translator, genomic sequence database and variant effect prediction
  tool.
---

# Ensembl Database: ID Mapping and Genomic Features

## 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/ensembl_database_LICENSE.txt does not
    already exist in the workspace root directory then (1) prominently notify
    the user to check the terms at https://useast.ensembl.org/index.html and
    https://github.com/Ensembl/ensembl-rest/wiki, then (2) create the file
    recording the notification text and timestamp.

## Overview

The Ensembl database is a resource for genome annotation. This skill allows you
to interact with the Ensembl REST API to resolve ambiguous symbols,
cross-reference IDs (RefSeq, HGNC, UniProt, ENSG), fetch raw sequences, and
retrieve detailed transcript structures.

**Key Concepts:**

-   **ENSG (Gene):** Stable identifier for a human gene. Other species will have
    different three-letter species codes.
-   **ENST (Transcript):** Stable identifier for a transcript (splicing
    isoform).
-   **ENSP (Protein):** Stable identifier for a translated protein.
-   **MANE Select:** The consensus primary transcript agreed upon by Ensembl and
    NCBI.
-   **Canonical:** Ensembl's representative transcript (used if MANE is not
    available or non-human).

## Core Rules

-   **Use the Wrapper**: ALWAYS execute the provided helper scripts to query the
    database rather than accessing the database directly. The scripts
    automatically enforce the required rate limit gracefully.
-   **Default Species:** If the species is absent or ambiguous in the prompt,
    default to `"human"`. You MUST explicitly flag this default to the user to
    ensure they are aware.
-   **Primary Transcripts:** When listing transcripts for a gene, only return
    the MANE Select transcript (for human) or the Canonical transcript (for
    others) unless the user explicitly asks for all alternative isoforms. You
    MUST flag to the user when multiple transcripts are available and you are
    defaulting to the primary one.
-   **Assembly Handling:** The default assembly is GRCh38. For GRCh37 requests,
    you MUST use the `--assembly GRCh37` flag. You MUST explicitly flag to the
    user when a non-default assembly is being used.
-   **Output Location:** The script writes full JSON/FASTA output to temporary
    files in `/tmp` by default, or to a user-specified file using the `--output`
    flag. It also prints a concise summary to stdout.
-   **Notification**: If this skill is used, ensure this is mentioned in the
    output.

### Available Commands

**1. Resolve Gene ID** — Resolve a symbol, alias, or RefSeq ID to ENSG ID(s).
Automatically falls back to resolving synonyms if primary symbol is not found.

```bash
uv run scripts/ensembl_api.py resolve-gene TP53 --species human --output tp53.json
uv run scripts/ensembl_api.py resolve-gene PCL2 --output pcl2.json # Falls back to synonym resolution
```

**2. Map ID to External Database** — Cross-reference an Ensembl ID to UniProt,
HGNC, RefSeq, etc.

```bash
uv run scripts/ensembl_api.py map-id ENSG00000141510 --external-db UniProt --output uniprot_map.json
uv run scripts/ensembl_api.py map-id ENST00000269305 --external-db RefSeq_mRNA --output refseq_map.json
```

**3. Get Genomic Sequence** — Fetch raw DNA for a coordinate window. Supports
GRCh37 via `--assembly GRCh37`.

```bash
uv run scripts/ensembl_api.py get-sequence 17:7661779-7687550 --species human --output seq.txt
uv run scripts/ensembl_api.py get-sequence chr9:21971100-21971200 --assembly GRCh37 --output seq_grch37.txt
```

**4. Gene Summary** — High-level metadata: symbol, biotype, description,
chromosomal location.

```bash
uv run scripts/ensembl_api.py gene-summary ENSG00000141510 --output gene_summary.json
```

**5. List Transcripts** — All transcripts for a gene, with optional
`--only-mane` or `--only-canonical` filters. Output includes Transcript Support
Level (TSL).

```bash
uv run scripts/ensembl_api.py transcripts ENSG00000141510 --only-mane --output transcripts_mane.json
uv run scripts/ensembl_api.py transcripts ENSG00000141510 --only-canonical --output transcripts_canonical.json
uv run scripts/ensembl_api.py transcripts ENSG00000141510 --output transcripts_all.json
```

**5b. Canonical TSS** — Get the single coordinate of the Transcription Start
Site (TSS) for the canonical transcript of a gene.

> [!NOTE] Unlike the standard `transcripts` command, `canonical-tss` accepts
> both symbols (e.g., `TP53`) and Ensembl IDs, and automatically resolves them.
> It also does the math for strand orientation (TSS is `Start` for `+` strand
> and `End` for `-` strand), outputting the single integer coordinate directly.

```bash
uv run scripts/ensembl_api.py canonical-tss TP53 --output tp53_tss.json
uv run scripts/ensembl_api.py canonical-tss ENSG00000141510 --output tss.json
```

**6. Transcript Structure** — Exon coordinates, CDS boundaries, and computed
5'/3' UTR regions for a transcript.

```bash
uv run scripts/ensembl_api.py transcript-structure ENST00000269305 --output structure.json
```

**7. Protein Info** — ENSP ID and sequence length for a transcript.

```bash
uv run scripts/ensembl_api.py protein-info ENST00000269305 --output protein_info.json
```

**8. Protein Sequence** — Amino acid FASTA for a transcript (ENST) or protein
(ENSP) ID.

```bash
uv run scripts/ensembl_api.py protein-sequence ENST00000269305 --output protein.fasta
uv run scripts/ensembl_api.py protein-sequence ENSP00000269305 --output protein_ensp.fasta
```

**9. Variant Consequence (VEP)** — Predict molecular consequences for a genomic
variant. Includes open-licensed plugins: AlphaMissense, Conservation,
DosageSensitivity, IntAct, MaveDB, OpenTargets, LoF (Loftee), NMD, UTRAnnotator,
mutfunc, LOEUF.

```bash
uv run scripts/ensembl_api.py vep 9:21971147:T:C --species human --output vep.json
uv run scripts/ensembl_api.py vep rs699 --species human --output vep_rs699.json
```

Example VEP stdout output:

```
[*] Variant: 9:21971147:T>C
[*] Most severe consequence: missense_variant
[*] Found 15 transcript consequences.

[*] VEP Predictions:

  - ENST00000304494 (CDKN2A): Consequence = missense_variant
  - ENST00000304494 (CDKN2A): Amino Acids = N/S
  - ENST00000304494 (CDKN2A): SIFT = deleterious (0.01)
  - ENST00000304494 (CDKN2A): AlphaMissense Class = likely_benign
  - ENST00000304494 (CDKN2A): AlphaMissense Pathogenicity = 0.2129
  - ENST00000304494 (CDKN2A): Conservation = 2.05
  - ENST00000304494 (CDKN2A): Dosage Sensitivity (Haplo) = 0.889228328567991
  - ENST00000304494 (CDKN2A): Dosage Sensitivity (Triplo) = 0.135514349094646
  - ENST00000304494 (CDKN2A): Loss of Function (LOEUF) = 0.791
```

**Presenting VEP Results:** After running the VEP command, you MUST present the
full VEP Predictions list from stdout to the user. This list contains both
standard VEP predictions (Consequence, Amino Acids, SIFT, PolyPhen) and
open-license plugin results (AlphaMissense, Conservation, Dosage Sensitivity,
LOEUF, Loftee LoF, NMD, UTRAnnotator, Mutfunc). Do NOT just summarize — show the
complete list so the user can see all predictions. If the list is very long
(many transcripts), show the MANE Select / canonical transcript rows in full and
note that the complete data is in the JSON output.

## Parsing Outputs

If the user needs detailed, nested structural data (like the precise integer
coordinates of Exon 2 of a transcript) that isn't summarized in stdout:

1.  Locate the JSON file (either specified via `--output` or the temporary file
    path printed by the script).
2.  Use terminal tools like `jq` or write a quick, disposable python snippet to
    extract the specific data point requested. Do **not** attempt to read the
    entire JSON file into your context if it is very large.

## Custom Queries

If you need to make an API call that the script does not support (e.g., fetching
protein domain annotations, coordinate mapping between assemblies, homology
searches, linkage disequilibrium, or phenotype lookups), read
`references/ensembl_rest_api_reference.md` for a complete reference of available
endpoints, parameters, and response fields.

**CRITICAL:** When writing custom scripts or using alternatives to the provided
scripts, you **MUST** respect the Ensembl REST API rate limits (maximum 15
requests per second) and handle `429 Too Many Requests` errors gracefully (e.g.,
with exponential backoff).

© google-deepmind · Apache-2.0 · google-deepmind/science-skills

Похожие скиллы

Всё по теме «Наука и исследования» →
database-lookup K-Dense-AI Находит факты в 80 внешних базах данных через API с контролем пагинации и источников. Пригодится, когда научные или финансовые данные нужно подтвердить первоисточником. CX Codex +1 2 100установок scvi-tools официальный anthropics Скилл помогает запускать вероятностные модели scvi-tools для анализа единичных клеток. Направляет выбор архитектуры и автоматизирует пайплайн обработки AnnData. CX Codex +1 2 400установок ukb-topmed-phewas-skill официальный OpenAI Скилл получает сводку UKB-TOPMed PheWAS для одного варианта. Пригодится, когда координаты заданы как rsID, GRCh37 или GRCh38. CX Codex GP ChatGPT 13установок depmap K-Dense-AI Скилл для поиска и анализа данных Cancer Dependency Map (DepMap). Помогает проверять генные зависимости, ко-эссенциальность и чувствительность опухолевых моделей к препаратам PRISM. CX Codex +1 1 900установок tooluniverse-epigenomics mims-harvard Обрабатывает данные метилирования ДНК, модификаций гистонов, ChIP-seq и ATAC-seq. Помогает рассчитывать плотность CpG и строить статистику хроматина без путаницы в строках таблиц. CX Codex +1 422установок tooluniverse-gene-enrichment mims-harvard Скилл запускает анализ обогащения генных наборов через gseapy и clusterProfiler. Пригодится при интерпретации списков дифференциально экспрессированных генов. CX Codex +1 388установок

Из того же набора39

workflow-skill-creator Превращает уже завершённый процесс работы с агентом в переиспользуемый скилл. Нужен, когда вы хотите упаковать удачную последовательность действий. CX Codex +1 2 400установок clinical-trials-database Ищет клинические исследования в базе ClinicalTrials.gov через REST API v2. Помогает подбирать исследования по диагнозу, препарату, фазе и статусу набора пациентов. CX Codex +1 2 400установок human-protein-atlas-database Извлекает данные об экспрессии белков и их субклеточной локализации из Human Protein Atlas. Помогает проверить наличие белка в тканях человека и опухолях. CX Codex +1 2 200установок opentargets-database Скилл даёт агенту доступ к Open Targets Platform через GraphQL: связи ген-болезнь, данные о лекарствах и оценка перспективности мишени. CX Codex +1 2 200установок clinvar-database Ищет клиническую значимость и классификацию патогенности геномных вариантов в базе ClinVar. Пригодится для проверки мутаций и поиска контролей. CX Codex +1 2 200установок chembl-database Скилл даёт агенту доступ к базе ChEMBL: молекулы, мишени, биоактивность, одобренные лекарства и поиск по структуре. CX Codex +1 2 200установок alphagenome-single-variant-analysis Скилл разбирает эффект генетического варианта в формате chr:pos:ref>alt через AlphaGenome API: экспрессия, доступность хроматина, гистоновые метки. CX Codex +1 2 200установок uniprot-database Скилл ищет белки, аннотации функций и последовательности в базах UniProtKB, UniParc и UniRef. Помогает сопоставлять идентификаторы и выгружать биологические данные. CX Codex +1 2 200установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой