ncbi_gene_deep_dive: Скилл для анализа генов NCBI

```markdown --- name: ncbi_gene_deep_dive description: 'NCBI Gene Deep Dive - Глубокий анализ гена NCBI: метаданные, отчет о наборе данных, отчет о продукте, ортологи и ссылки на гены. Используйте этот навык для задач, связанных с биологией генов, включающих получение метаданных гена по названию, получение отчета о наборе данных по идентификатору, получение отчета о продукте по идентификатору, получение ортологов гена, получение ссылок на ген по идентификатору. Объединяет 5 инструментов с 1 SCP-сервера.' i18n: zh: description: NCBI基因深度分析。 --- # NCBI Gene Deep Dive **Дисциплина**: Биология генов | **Инструменты**: 5 | **Серверы**: 1 ## Описание Глубокий анализ гена NCBI: метаданные, отчет о наборе данных, отчет о продукте, ортологи и ссылки на ген. ## Используемые инструменты - **`get_gene_metadata_by_gene_name`** от `ncbi-server` (streamable-http) - `https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/9/Origene-NCBI` - **`get_gene_dataset_report_by_id`** от `ncbi-server` (streamable-http) - `https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/9/Origene-NCBI` - **`get_gene_product_report_by_id`** от `ncbi-server` (streamable-http) - `https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/9/Origene-NCBI` - **`get_gene_orthologs`** от `ncbi-server` (streamable-http) - `https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/9/Origene-NCBI` - **`get_gene_links_by_id`** от `ncbi-server` (streamable-http) - `https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/9/Origene-NCBI` ## Рабочий процесс 1. Получение метаданных гена 2. Получение отчета о наборе данных 3. Получение отчета о продукте 4. Получение ортологов 5. Получение ссылок на ген ## Тестовый пример ### Входные данные ```json { "gene_name": "TP53", "gene_id": 7157 } ``` ### Ожидаемые шаги 1. Получение метаданных гена 2. Получение отчета о наборе данных 3. Получение отчета о продукте 4. Получение ортологов 5. Получение ссылок на ген ## Пример использования > **Примечание:** Замените `<YOUR_SCP_HUB_API_KEY>` на свой собственный API-ключ SCP Hub. Вы можете получить его на [платформе SCP](https://scphub.intern-ai.org.cn). ```python import asyncio import json from mcp import ClientSession from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client from mcp.client.sse import sse_client SERVERS = { "ncbi-server": "https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/9/Origene-NCBI" } async def connect(url, transport_type): transport = streamablehttp_client(url=url, headers={"SCP-HUB-API-KEY": "<YOUR_SCP_HUB_API_KEY>"}) read, write, _ = await transport.__aenter__() ctx = ClientSession(read, write) session = await ctx.__aenter__() await session.initialize() return session, ctx, transport def parse(result): try: if hasattr(result, 'content') and result.content: c = result.content[0] if hasattr(c, 'text'): try: return json.loads(c.text) except: return c.text return str(result) except: return str(result) async def main(): # Подключение к необходимым серверам sessions = {} sessions["ncbi-server"], _, _ = await connect("https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/9/Origene-NCBI", "streamable-http") # Выполнение шагов рабочего процесса # Шаг 1: Получение метаданных гена result_1 = await sessions["ncbi-server"].call_tool("get_gene_metadata_by_gene_name", arguments={}) data_1 = parse(result_1) print(f"Результат шага 1: {json.dumps(data_1, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Шаг 2: Получение отчета о наборе данных result_2 = await sessions["ncbi-server"].call_tool("get_gene_dataset_report_by_id", arguments={}) data_2 = parse(result_2) print(f"Результат шага 2: {json.dumps(data_2, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Шаг 3: Получение отчета о продукте result_3 = await sessions["ncbi-server"].call_tool("get_gene_product_report_by_id", arguments={}) data_3 = parse(result_3) print(f"Результат шага 3: {json.dumps(data_3, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Шаг 4: Получение ортологов result_4 = await sessions["ncbi-server"].call_tool("get_gene_orthologs", arguments={}) data_4 = parse(result_4) print(f"Результат шага 4: {json.dumps(data_4, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Шаг 5: Получение ссылок на ген result_5 = await sessions["ncbi-server"].call_tool("get_gene_links_by_id", arguments={}) data_5 = parse(result_5) print(f"Результат шага 5: {json.dumps(data_5, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Очистка print("Рабочий процесс завершен!") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ```