# tooluniverse-proteomics-analysis

Скилл для разбора масс-спектрометрических данных: идентификация белков, количественная оценка, дифференциальная экспрессия и обогащение путей.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 408 установок · ★ 1759
- Автор: mims-harvard
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse/tree/HEAD/skills/tooluniverse-proteomics-analysis/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-proteomics-analysis

## Что делает

Скилл ведёт протеомный анализ по фазам: импорт данных и контроль качества, предобработка, дифференциальная экспрессия, анализ посттрансляционных модификаций, функциональное обогащение, сети белковых взаимодействий и итоговый отчёт. На входе — выгрузки MaxQuant, Spectronaut, DIA-NN, Proteome Discoverer и FragPipe. Для статистики скилл пишет и запускает Python-код через Bash, а не ограничивается описанием шагов.

Перед повторным анализом скилл требует проверить папку с данными: исполненные ноутбуки `*_executed.ipynb`, готовые файлы результатов вроде `*results*` или `*enrich*`, канонические скрипты `analysis.R`, `run_*.py`. Если что-то из этого есть, он читает готовый вывод и цитирует его. Пересчёт из сырых данных даёт другие числа и заметно дольше по числу шагов — это повод сначала поискать готовые результаты.

Для работы нужны Python с pandas, scipy, statsmodels и matplotlib. Скилл задаёт минимумы: не меньше 500 количественно определённых белков, минимум 3 биологические реплики на условие, фильтр по белкам с 2 и более уникальными пептидами, поправка Бенджамини-Хохберга. Нормальные ткани, клеточные линии и биологические жидкости можно сверить через инструменты ProteomicsDB — они помогают понять, тканеспецифичен белок или экспрессируется везде.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-proteomics-analysis -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-proteomics-analysis -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-proteomics-analysis -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install mims-harvard/ToolUniverse tooluniverse-proteomics-analysis
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/tooluniverse-proteomics-analysis/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-proteomics-analysis -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse --path skills/tooluniverse-proteomics-analysis
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-proteomics-analysis -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/mims-harvard/ToolUniverse/tree/HEAD/skills/tooluniverse-proteomics-analysis/SKILL.md

## Когда брать
- разобрать выгрузку MaxQuant или DIA-NN до списка дифференциально экспрессированных белков
- сравнить содержание белков между опухолью и нормой
- локализовать фосфосайты и найти обогащённые модификации
- проверить, где белок экспрессируется в нормальных тканях
- собрать отчёт с вулкан-графиком и анализом путей

## Примеры запросов агенту
- проанализируй выгрузку MaxQuant в папке data/, посчитай дифференциальную экспрессию tumor vs normal
- проверь папку на готовые результаты перед повторным анализом протеомики
- сделай обогащение путей GO и KEGG по списку белков из results.csv

## Похожие
- [pyopenms](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pyopenms.md) — скилл · 1900 установок
- [matchms](https://affpapa.org/nevibecode/skills/matchms.md) — скилл · 1900 установок
- [exploratory-data-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/exploratory-data-analysis.md) — скилл · 279 установок
- [pride-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pride-skill.md) — скилл · 13 установок
- [ngs-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/ngs-analysis.md) — плагин · ★ 7596
- [target-prioritization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/target-prioritization.md) — скилл · 2900 установок

Из того же набора: [mims-harvard/tooluniverse](https://affpapa.org/nevibecode/by/mims-harvard/tooluniverse.md) — 56 карточек

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