# gtex-database

Получает данные об экспрессии РНК и eQTL из GTEx по 54 здоровым тканям человека. Нужен для запросов по генам, вариантам и тканям.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2100 установок · ★ 3329
- Автор: google-deepmind
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/google-deepmind/science-skills/tree/HEAD/skills/gtex_database/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/gtex-database

## Что делает

Скилл обращается к GTEx Portal API V2 через `scripts/gtex_cli.py`. Он сопоставляет символ гена с версионным идентификатором GENCODE, получает медианную экспрессию в TPM и ищет значимые eQTL для гена либо хромосомного участка. Результаты сохраняются как JSON в `/tmp/`.

Есть отдельные подкоманды для поиска тканей с наибольшей экспрессией, eQTL по гену и eQTL в регионе. Для запроса по региону окно ограничено 8Mb, а постраничные запросы ограничены 250 элементами. Обёртку нужно использовать вместо прямых обращений к базе, потому что она соблюдает ограничение частоты запросов.

Перед работой нужен `uv` в `PATH`. При первом запуске скилл должен сообщить о необходимости проверить условия GTEx и создать `.licenses/gtex_database_LICENSE.txt` с текстом уведомления и временной меткой. Это повод учесть служебный файл в рабочем каталоге.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill gtex-database -a claude-code
```
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill gtex_database -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/gtex_database/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/gtex_database/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill gtex_database -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/gtex_database/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill gtex_database -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/gtex_database/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install google-deepmind/science-skills gtex_database
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/gtex_database/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill gtex_database -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/google-deepmind/science-skills --path skills/gtex_database
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/gtex_database/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill gtex_database -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/google-deepmind/science-skills/tree/HEAD/skills/gtex_database/SKILL.md

## Когда брать
- сопоставить символ гена с идентификатором GENCODE
- получить медианную экспрессию гена в TPM
- найти ткани с наибольшей экспрессией гена
- выгрузить значимые eQTL для гена
- искать eQTL в участке хромосомы

## Примеры запросов агенту
- Используй `gtex-database`, чтобы найти идентификатор GENCODE для гена TNF и сохранить JSON в `/tmp/tnf_id.json`.
- С помощью `gtex-database` получи медианную экспрессию `ENSG00000232810.2` в `Whole Blood,Spleen` и запиши результат в `/tmp/expr.json`.
- Запусти `gtex-database` для поиска eQTL в `chr17` между `7000000` и `7100000` в ткани `Esophagus - Muscularis`.

## Похожие
- [gtex-eqtl-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/gtex-eqtl-skill.md) — скилл · 13 установок
- [cellxgene-census](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cellxgene-census.md) — скилл · 1900 установок
- [tooluniverse-target-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-target-research.md) — скилл · 409 установок
- [tooluniverse-spatial-omics-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-spatial-omics-analysis.md) — скилл · 360 установок
- [marimo-notebook](https://affpapa.org/nevibecode/skills/marimo-notebook.md) — скилл · 5900 установок
- [jupyter-notebook](https://affpapa.org/nevibecode/skills/jupyter-notebook.md) — скилл · 5600 установок

Из того же набора: [google-deepmind/science-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/google-deepmind/science-skills.md) — 39 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md