ucsc-conservation-and-tfbs — скилл для Claude Code: консервация и TFBS
Тянет из UCSC Genome Browser оценки эволюционной консервации (phyloP, phastCons) и сайты связывания транскрипционных факторов. Нужен, когда разбираешь некодирующие варианты.
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ucsc-conservation-and-tfbs -a claude-code
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ucsc_conservation_and_tfbs -a claude-codeЧто делает ucsc-conservation-and-tfbs
Скилл даёт агенту доступ к оценкам эволюционного ограничения и консервативным элементам из UCSC Genome Browser. Считает он их не сам: берёт готовые треки пакета PHAST — phastCons для функциональных блоков и phyloP для ограничения на отдельном основании. По умолчанию используется сборка hg38, если не указать другую.
Внутри три скрипта: scripts/get_conservation.py для оценок консервации, scripts/get_tfbs.py для сайтов связывания и scripts/list_tracks.py для поиска доступных треков. Глубину филогении задаёт флаг --collection — vertebrate (100-vertebrate Multiz), mammal (Hiller 470-way) или primate (30-primate). Для ускоренной эволюции есть --analyze: он считает среднее, минимум и максимум по phyloP и отдаёт булево is_accelerated.
Перед первым запуском нужен uv на PATH. Ещё скилл требует уведомить пользователя об условиях UCSC и создать в корне рабочей папки файл .licenses/ucsc_conservation_and_tfbs_LICENSE.txt с текстом уведомления и меткой времени. Запросы идут только через обёртки-скрипты, они сами держат лимит обращений к базе. Вывод всегда перенаправляйте через --output в файл и разбирайте отдельно — иначе большой JSON прилетит прямо в контекст. Треки без года в имени (jaspar, ReMap) — это контейнеры, запрос к ним падает с ошибкой 400, поэтому берите конкретный подтрек вроде jaspar2026.
Какие задачи решает
- проверить, попадает ли некодирующий вариант в консервативное основание
- найти пики консервации вдоль регуляторного элемента
- сравнить ограничение на локусе в разных линиях — приматы, млекопитающие, позвоночные
- оценить, ускоряется ли локус относительно нейтрального дрейфа
- найти сайты связывания факторов в интервале по трекам ENCODE, JASPAR или ReMap
Примеры запросов агенту
- посчитай phyloP для chr1:215867804 и chr1:215867823, результат сохрани в файл
- найди консервативные элементы в chr8:11748914-11749085 по phastCons
- покажи сайты TP53 в chr6:36670000-36690000 по треку jaspar2024
Как установить ucsc-conservation-and-tfbs
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ucsc-conservation-and-tfbs -a claude-codenpx skills add google-deepmind/science-skills --skill ucsc_conservation_and_tfbs -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/ucsc_conservation_and_tfbs/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ucsc_conservation_and_tfbs/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ucsc_conservation_and_tfbs -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/ucsc_conservation_and_tfbs/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ucsc_conservation_and_tfbs -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/ucsc_conservation_and_tfbs/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install google-deepmind/science-skills ucsc_conservation_and_tfbs2Вручную: положить файлы
.github/skills/ucsc_conservation_and_tfbs/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ucsc_conservation_and_tfbs -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/google-deepmind/science-skills --path skills/ucsc_conservation_and_tfbsВручную: положить файлы
.devin/skills/ucsc_conservation_and_tfbs/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ucsc_conservation_and_tfbs -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 ucsc-conservation-and-tfbs
Как установить ucsc-conservation-and-tfbs в Claude?
Выполните npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ucsc-conservation-and-tfbs -a claude-code, затем npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ucsc_conservation_and_tfbs -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/ucsc_conservation_and_tfbs/SKILL.md.
Что делает ucsc-conservation-and-tfbs?
Забирает из UCSC Genome Browser оценки эволюционной консервации phyloP и phastCons и сайты связывания транскрипционных факторов. Помогает понять, лежит ли вариант в функционально значимом месте.
Что нужно подготовить до запуска?
uv на PATH и файл .licenses/ucsc_conservation_and_tfbs_LICENSE.txt в корне рабочей папки — скилл создаёт его после уведомления об условиях UCSC. Запросы идут через скрипты-обёртки, они держат лимит обращений.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: ucsc-conservation-and-tfbs
description: >
Fetch Evolutionary Conservation scores (phyloP, phastCons) and Transcription
Factor Binding Sites (TFBS) from the UCSC Genome Browser. Use when analyzing
whether genomic variants or regions are evolutionarily conserved, functionally
important, or bounded by TF regulators across major projects (ENCODE, JASPAR,
ReMap).
---
# Conservation Scores & TFBS Lookup (UCSC)
This skill provides access to evolutionary constraint scores and conserved
elements from the UCSC Genome Browser. It retrieves scores from the PHAST
package — specifically `phastCons` (identifying functional blocks) and `phyloP`
(measuring individual site constraint) — calculated from multiple alignments.
Use this skill to determine if a non-coding variant hits a site that hasn't
changed since a common ancestor (which is a strong signal for pathogenicity) or
to find conservation peaks across a regulatory element.
## 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/ucsc_conservation_and_tfbs_LICENSE.txt
does not already exist in the workspace root directory then (1) prominently
notify the user to check the terms at
https://genome.ucsc.edu/conditions.html and
https://genome.ucsc.edu/goldenPath/help/api.html, then (2) create the file
recording the notification text and timestamp.
## Core Rules
- **Use the Wrapper**: ALWAYS execute the provided helper scripts to query the
database rather than accessing the database directly. The scripts
automatically enforce the required rate limit gracefully.
- **Large Output Handling**: Always pass --output to redirect output to a
file. Parse it separately (using jq or your own code).
- **Notification**: If this skill is used, ensure this is mentioned in the
output.
## Utility Scripts
This skill includes scripts to query different types of genomic data from UCSC:
1. **`scripts/get_conservation.py`**: For Evolutionary Conservation scores
(phyloP, phastCons).
2. **`scripts/get_tfbs.py`**: For Transcription Factor Binding Sites (TFBS).
3. **`scripts/list_tracks.py`**: For listing available tracks based on search
or group constraints.
Always use the `hg38` genome assembly by default, unless the user has specified
otherwise.
### Fetching Conservation for Specific Variants
To get the evolutionary constraint at a single base, or a list of specific
bases. This is optimal for single nucleotide variants (SNVs). `phyloP` is the
best metric for individual bases.
```bash
uv run scripts/get_conservation.py --coordinates "chr1:215867804" "chr1:215867823" --output /tmp/cons_output.json
```
### Fetching Regions and Conserved Elements
To identify "conservation peaks" across a non-coding regulatory element (like an
enhancer) to see if an ISM-predicted importance peak aligns with evolutionary
history. `phastCons` is best for functional windows due to HMM smoothing. The
`--conserved-elements` flag will also retrieve predefined blocks under extreme
constraint.
```bash
uv run scripts/get_conservation.py --coordinates "chr8:11748914-11749085" --conserved-elements --output /tmp/region_cons.json
```
### Lineage-Specific Constraints
You can control the evolutionary depth using the `--collection` flag. The
default (`vertebrate`) uses the **100-vertebrate Multiz alignment** for both
hg38 and hg19, matching the UCSC Genome Browser's default comparative genomics
tracks.
#### hg38 Collections
- **`vertebrate`** (default): UCSC 100-vertebrate Multiz alignment. phyloP:
`phyloP100way`, phastCons: `phastCons100way`.
- **`mammal`**: Hiller Lab 470-way mammalian alignment. phyloP:
`phyloP470wayBW`, phastCons: `phastCons470way`.
- **`primate`**: UCSC 30-primate Multiz alignment. phyloP: `phyloP30way`,
phastCons: `phastCons30way`.
#### hg19 Collections
- **`vertebrate`** (default): UCSC 100-vertebrate Multiz alignment. phyloP:
`phyloP100way`, phastCons: `phastCons100way`.
- **`vertebrate46`**: UCSC 46-vertebrate Multiz alignment (legacy). phyloP:
`phyloP46wayAll`, phastCons: `phastCons46way`.
- **`mammal`**: 46-way placental mammal subset. phyloP:
`phyloP46wayPlacental`, phastCons: `phastCons46wayPlacental`.
- **`primate`**: 46-way primate subset. phyloP: `phyloP46wayPrimates`,
phastCons: `phastCons46wayPrimates`.
```bash
# hg38 mammal (Hiller 470-way)
uv run scripts/get_conservation.py --coordinates "chr5:1045330-1046172" --collection mammal --output /tmp/mammal_cons.json
# hg19 with legacy 46-vertebrate alignment
uv run scripts/get_conservation.py --coordinates "chr5:1045330-1046172" --genome hg19 --collection vertebrate46 --output /tmp/vert46_cons.json
```
### Analyzing Evolutionary Acceleration
To analyze whether a specific locus is undergoing evolutionary acceleration
(i.e. evolving more rapidly than the neutral drift baseline), use `--analyze`.
This will compute scalar statistics (mean, min, max) for `phyloP` scores and
provide a heuristic boolean `is_accelerated` to simplify your evaluation.
```bash
uv run scripts/get_conservation.py --coordinates "chr5:1045330-1046172" --analyze --output /tmp/accelerated_cons.json
```
### Fetching Transcription Factor Binding Sites (TFBS)
To identify transcription factor binding sites for a given genomic interval.
This is useful for interpreting non-coding variants that might disrupt TF
binding.
Run `scripts/get_tfbs.py` with `--coordinates` and `--tracks`. You can query
multiple tracks at once.
```bash
uv run scripts/get_tfbs.py --coordinates "chr11:1001000-1010000" --tracks encRegTfbsClustered --output /tmp/tfbs_encode.json
```
JASPAR tracks may return very large result sets. Use `--tf-filter` to keep only
items whose `TFName` field contains the given substring (case-insensitive):
```bash
uv run scripts/get_tfbs.py --coordinates "chr6:36670000-36690000" --tracks jaspar2024 --tf-filter TP53 --output /tmp/tp53_sites.json
```
#### Common Verified Tracks (hg38)
- **ENCODE**: `encRegTfbsClustered` (TF Clusters)
- **JASPAR**: `jaspar2026`, `jaspar2024` (Predicted TFBS)
- **ReMap**: `ReMapTFs` (ChIP-seq Atlas)
> [!CAUTION] Tracks like `jaspar` or `ReMap` without years are often "container"
> tracks and will fail with a 400 error. Always use the specific subtrack name
> (e.g., `jaspar2026`).
### Listing Available Tracks
To list available tracks (such as different versions of JASPAR, or purely to
discover what tracks exist for a particular genome assembly):
```bash
uv run scripts/list_tracks.py --search "jaspar" --output /tmp/jaspar_tracks.json
```
You can also filter by functional group:
```bash
uv run scripts/list_tracks.py --group "regulation" --output /tmp/regulation_tracks.json
```
## Anti-Patterns
* **DON'T** query mammalian (`--collection mammal`) constraint if you are
explicitly looking for deep evolutionary roots across all vertebrates. Use
the default `vertebrate` collection.
* **DON'T** use this skill for determining the ancestral state reconstruction
of a nucleotide (this skill provides measures of *how much* sites have
changed, not *what* the ancestral nucleotide was).
* **DON'T** assume low conservation strictly means neutral/useless sequence;
it could also reflect a high local mutation rate which conservation scores
alone cannot distinguish.
* **DON'T** print output on standard out, or run cat on output to files. The
output is too large. Use jq or write your own code to parse the output
files.
* **DON'T** use hg19 unless the user has explicitly asked for it. The default
should be to always use hg38.
© google-deepmind · Apache-2.0 · google-deepmind/science-skills