target-prioritization — скилл для Claude Code: приоритизация

Что делает target-prioritization

Скилл берёт ранжированный список генов — CSV с колонкой gene, текстовый файл по одному символу на строку или список прямо в сообщении — и прогоняет каждый ген через пять источников. UniProt даёт локализацию белка, признак поверхности и MHC. OpenTargets приносит tractability, одобренные препараты, связанные болезни, а вместе с ними CRISPR-эссенциальность из DepMap и ограничение по gnomAD. PubMed считает публикации, HPA — тканевую и одноклеточную специфичность, ChEMBL — инструментальные соединения с pIC50 и IC50.

Внутри два скрипта. orchestrate.py запускает пять загрузчиков параллельно в потоках и складывает сырые ответы в raw_data/<source>.json. Потом aggregate.py сводит всё вместе, считает составной балл по весам из weights.yaml и пишет targets_summary.csv плюс заготовку targets_report.md с пустыми полями для обоснований. Обоснования по каждому гену пишет уже сам агент, по 2–3 предложения: самое сильное свидетельство, главный риск, следующий шаг. Финальный шаг — build_html_report.py, он собирает интерактивный отчёт с сортируемой таблицей и карточками по генам.

Нужны python3 и curl — без них пайплайн не поедет. Веса можно переопределить флагом --weights, а --top ограничивает досье первыми N генами входа, по умолчанию 50. Учтите: ChEMBL в балл не входит, его колонки нужны только для подсказки следующего шага. Если у вас нет доступа к внешним API из окружения, запросы к источникам упадут — это повод проверить сеть до запуска.