# jaspar-database

Скилл запрашивает базу JASPAR для поиска профилей связывания транскрипционных факторов. Пригодится, когда нужно получить матрицы PFM и PWM или сопоставить ген с ID матрицы.

- 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/jaspar_database/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/jaspar-database

## Что делает

Скилл обращается к открытой базе данных JASPAR через вспомогательный скрипт `scripts/jaspar_api.py` с помощью менеджера `uv`. Инструмент извлекает матрицы позиционных частот (PFM) и рассчитывает весовые матрицы (PWM). Также скрипт находит внешние связи регуляторов и прогнозирует профили связывания по аминокислотной последовательности. Данные отдаются в форматах `json`, `meme`, `transfac`, `pfm`, `yaml` или `jaspar`.

Для запуска обязателен установленный пакетный менеджер `uv` в PATH. Скрипт контролирует лимиты API и разбивает запросы с геномными окнами свыше 100 000 пар оснований на части.

Прямой поиск мотивов по символу гена вроде JUN сломается: сначала требуется получить идентификатор матрицы через `resolve_tf_id` с обязательным указанием кода таксономии `--tax-id`. При этом скилл показывает только потенциальное связывание фактора, поэтому смоделировать точечные мутации или оценить доступность хроматина в конкретных тканях с его помощью не выйдет.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

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

### GitHub Copilot

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

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

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill jaspar_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/jaspar_database/SKILL.md

## Когда брать
- преобразовать символы генов в идентификаторы матриц JASPAR
- выгрузить матрицы частот PFM и рассчитать весовые матрицы PWM
- экспортировать мотивы связывания в форматы MEME или TRANSFAC
- подобрать профили связывания по аминокислотной последовательности

## Примеры запросов агенту
- Найди Matrix ID в базе JASPAR для транскрипционного фактора JUN у человека через tax-id 9606
- Выгрузи мотив PFM для матрицы MA0488.2 в формате meme
- Рассчитай весовую матрицу PWM для фактора MA0488.2 с псевдоотсчётом 0.1

## Похожие
- [database-lookup](https://affpapa.org/nevibecode/skills/database-lookup.md) — скилл · 2100 установок
- [depmap](https://affpapa.org/nevibecode/skills/depmap.md) — скилл · 1900 установок
- [tooluniverse-epigenomics](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-epigenomics.md) — скилл · 422 установки
- [tooluniverse-gene-enrichment](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-gene-enrichment.md) — скилл · 388 установок
- [ukb-topmed-phewas-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ukb-topmed-phewas-skill.md) — скилл · 13 установок
- [eva-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/eva-skill.md) — скилл · 13 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