# protein-sequence-similarity-search

Ищет гомологичные последовательности белка через MMseqs2 или BLAST, разбирает метрики выравнивания и сохраняет таблицу хитов в Markdown.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2100 установок · ★ 3329
- Автор: google-deepmind
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/google-deepmind/science-skills/tree/HEAD/skills/protein_sequence_similarity_search/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/protein-sequence-similarity-search

## Что делает

Скилл берёт аминокислотную последовательность или путь к `.fasta` и запускает поиск гомологов. По умолчанию работает быстрый MMseqs2 через ColabFold API, а если тот упал с кодом 2 (лимит запросов или ошибка API) — автоматически переключается на EBI BLAST. BLAST медленнее, зато даёт доступ к конкретным базам вроде `uniprotkb_swissprot` или `pdb`.

Внутри два скрипта: `scripts/mmseqs2_search.py` и `scripts/uniprot_blast.py`. Оба запускаются через `uv` и пишут два файла — `.md` с таблицей и `.json` для дальнейшей обработки. Скилл читает только `.md`, сырые выходные файлы не парсит. В отчёте он называет метод поиска, разбирает Q-Cov, E-value и процент идентичности, а затем описывает функции топовых хитов; если в выдаче только accession-номера UniProt, имена подтягиваются через скилл `uniprot-database`.

Перед первым запуском нужен установленный `uv` в `PATH`. Для BLAST стоит задать `USER_EMAIL` в `.env` в домашней директории — EBI просит его для отслеживания задач, хотя без него поиск тоже идёт. Если файла `.licenses/protein_sequence_similarity_search_LICENSE.txt` в корне рабочей папки нет, скилл сначала покажет ссылки на условия использования и создаст этот файл с отметкой времени. Для BLAST разрешены только коды баз из таблицы в скилле: запрос базы не из списка он не выполнит.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill protein-sequence-similarity-search -a claude-code
```
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill protein_sequence_similarity_search -a claude-code
```

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

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

### GitHub Copilot

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

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

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

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

## Когда брать
- найти гомологи белка по последовательности или файлу `.fasta`
- получить таблицу топовых хитов с Q-Cov и E-value
- предположить функцию белка по похожим последовательностям
- сравнить хиты в конкретной базе, например `uniprotkb_swissprot`
- сохранить результаты поиска в файл для дальнейшего разбора

## Примеры запросов агенту
- Найди гомологи для последовательности MKVLY и покажи топ-5 хитов
- Ищи по файлу `./data/sequence.fasta` быстрым методом
- Прогони BLAST по базе `uniprotkb_swissprot` для этой последовательности

## Похожие
- [anysearch](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anysearch.md) — скилл · 38500 установок
- [academic-paper](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper.md) — скилл · 10800 установок
- [nature-figure](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-figure.md) — скилл · 18800 установок
- [academic-paper-reviewer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper-reviewer.md) — скилл · 9800 установок
- [nature-polishing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-polishing.md) — скилл · 17500 установок
- [nature-citation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-citation.md) — скилл · 15600 установок

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

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