К основному содержанию
скилл CX Codex

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.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
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-code
Открыть на GitHub

Что 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-code
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill ucsc_conservation_and_tfbs -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/ucsc_conservation_and_tfbs/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ucsc_conservation_and_tfbs/

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

Похожие скиллы

Всё по теме «Наука и исследования» →
gtars K-Dense-AI Скилл для работы с геномными интервалами, перекрытиями, консенсусом и покрытием через Python, Rust и CLI. Требует Python 3.10+ и gtars 0.10.0; локальные инструменты работают без сети. CX Codex +1 1 900установок alphagenome K-Dense-AI Запрашивает оценки мутаций из AlphaGenome Atlas и запускает модель DeepMind для анализа регуляторных вариантов ДНК в сборке GRCh38. CX Codex +1 466установок bioinformatics-fundamentals Delphine-L Скилл с базой по SAM/BAM, AGP и секвенированию. Пригодится, когда фильтры выдают пустой BAM или ломаются пары чтений. CX Codex +1 440установок tooluniverse-disease-research mims-harvard Собирает отчёт о болезни по генетике, путям, лекарствам и клиническим испытаниям. Полезен, когда нужен разбор редкого заболевания с источниками. CX Codex +1 437установок tooluniverse-gwas-snp-interpretation mims-harvard Собирает по одному rsID данные из GWAS Catalog и Open Targets: ассоциации, тонкое картирование, предсказанные гены. Пригодится, когда нужно понять, что делает конкретный SNP. CX Codex +1 373установок ukb-topmed-phewas-skill официальный OpenAI Скилл получает сводку UKB-TOPMed PheWAS для одного варианта. Пригодится, когда координаты заданы как rsID, GRCh37 или GRCh38. CX Codex GP ChatGPT 13установок

Из того же набора39

pubchem-database Скилл для работы с базой PubChem: ищет соединения по имени, CID или SMILES и вытаскивает свойства, безопасность и биоактивность. CX Codex +1 2 200установок alphafold-database-fetch-and-analyze Скачивает предсказанные структуры AlphaFold по UniProt ID и разбирает их: уверенность pLDDT, неупорядоченные участки, границы доменов. CX Codex +1 2 200установок pdb-database Ищет и выгружает экспериментальные 3D-структуры белков и лигандов из RCSB PDB по атрибутам, схожести последовательностей или химическому описанию. CX Codex +1 2 200установок unibind-database Скилл ищет экспериментально подтверждённые сайты связывания транскрипционных факторов в UniBind и скачивает координаты BED или FASTA для локального анализа. CX Codex +1 2 100установок encode-ccres-database Скилл ищет цис-регуляторные элементы (cCRE) в базе ENCODE через SCREEN GraphQL API и выгружает данные экспериментов. Пригодится для анализа промоторов или энхансеров. CX Codex +1 2 100установок gnomad-database Скилл запрашивает данные gnomAD о частотах вариантов, ограничениях генов и вариантах в регионах. Нужен для генетических исследовательских задач. CX Codex +1 2 100установок quickgo-database Ходит в REST API QuickGO и ECO: связывает гены с биологическими процессами, функциями и клеточными компонентами. Нужен, когда разбираешь аннотации генов. CX Codex +1 2 100установок jaspar-database Скилл запрашивает базу JASPAR для поиска профилей связывания транскрипционных факторов. Пригодится, когда нужно получить матрицы PFM и PWM или сопоставить ген с ID матрицы. CX Codex +1 2 100установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой