string-database — скилл для Claude Code: PPI и установка
Скилл обращается к STRING для поиска белок-белковых взаимодействий, обогащения функций и гомологии. Нужен для анализа белков и путей.
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill string-database -a claude-code
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill string_database -a claude-codeЧто делает string-database
Скилл запускает bundled Python CLI через uv run и обращается к STRING database. Он умеет сопоставлять обычные имена генов с STRING ID, искать белок-белковые взаимодействия, оценивать доказательства и confidence scores, находить партнёров, анализировать GO, KEGG и Pfam, а также выполнять rank-based enrichment по экспериментальным данным.
Перед запросом нужно указать вид или NCBI Taxon ID: скилл не подставляет вид автоматически. Результаты записываются через обязательный параметр --output <file.tsv>, поэтому большие таблицы не выводятся в stdout. Для работы также нужен uv в PATH; при первом использовании скилл просит проверить условия STRING и создать .licenses/string_database_LICENSE.txt с уведомлением.
Какие задачи решает
- найти белки, взаимодействующие с заданным белком
- сопоставить имена генов с STRING ID
- оценить доказательства и confidence scores для PPI
- проверить обогащение GO, KEGG или Pfam
- проанализировать rank-based enrichment по экспериментальным данным
Примеры запросов агенту
- Найди взаимодействия для белков TP53 и MDM2 у вида с NCBI Taxon ID 9606 и сохрани результат в
ppi.tsv. - Сопоставь имена генов из
genes.txtс STRING ID для указанного вида, затем найди их функциональное обогащение. - Проведи rank-based enrichment по данным из
experiment.tsvдля вида с NCBI Taxon ID 9606.
Как установить string-database
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill string-database -a claude-codenpx skills add google-deepmind/science-skills --skill string_database -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/string_database/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/string_database/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill string_database -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/string_database/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill string_database -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/string_database/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install google-deepmind/science-skills string_database2Вручную: положить файлы
.github/skills/string_database/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill string_database -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/google-deepmind/science-skills --path skills/string_databaseВручную: положить файлы
.devin/skills/string_database/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill string_database -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о string-database
Как установить string-database в Claude Code?
Выполните npx skills add google-deepmind/science-skills --skill string-database -a claude-code, затем проверьте файл ~/.claude/skills/string_database/SKILL.md.
Что делает string-database?
Скилл запрашивает STRING database: ищет белок-белковые взаимодействия, сопоставляет идентификаторы, анализирует функциональное обогащение и гомологию.
Что нужно указать перед запросом к STRING?
Нужно явно передать вид или NCBI Taxon ID. Скилл не выбирает Human или другой вид автоматически, даже для известных белков.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
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.
© google-deepmind · Apache-2.0 · google-deepmind/science-skills