population_genetics: Скилл для анализа генетики популяций

```markdown --- name: population_genetics description: 'Анализ популяционной генетики - Анализ популяционной генетики: популяции вариантов Ensembl, связь, и данные о частоте вариантов. Используйте этот навык для задач популяционной генетики, включающих получение информации о популяциях вариантов, расчет связи, получение информации о вариантах и декодирование вариантов. Объединяет 4 инструмента с 1 SCP-сервера(ов).' i18n: zh: description: 群体遗传学分析。 --- # Анализ популяционной генетики **Дисциплина**: Популяционная генетика | **Инструменты**: 4 | **Серверы**: 1 ## Описание Анализ популяционной генетики: популяции вариантов Ensembl, связь и данные о частоте вариантов. ## Используемые инструменты - **`get_info_variation_populations`** от `ensembl-server` (streamable-http) - `https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/12/Origene-Ensembl` - **`get_ld`** от `ensembl-server` (streamable-http) - `https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/12/Origene-Ensembl` - **`get_variation`** от `ensembl-server` (streamable-http) - `https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/12/Origene-Ensembl` - **`get_variant_recoder`** от `ensembl-server` (streamable-http) - `https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/12/Origene-Ensembl` ## Рабочий процесс 1. Получение информации о популяциях вариантов 2. Расчет связи для варианта 3. Получение информации о варианте 4. Декодирование идентификаторов вариантов ## Пример тестового случая ### Входные данные ```json { "variant_id": "rs699", "species": "homo_sapiens", "population": "1000GENOMES:phase_3:CEU" } ``` ### Ожидаемые шаги 1. Получение информации о популяциях вариантов 2. Расчет связи для варианта 3. Получение информации о варианте 4. Декодирование идентификаторов вариантов ## Пример использования > **Примечание:** Замените `<YOUR_SCP_HUB_API_KEY>` на свой 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 = { "ensembl-server": "https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/12/Origene-Ensembl" } 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["ensembl-server"], _, _ = await connect("https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/12/Origene-Ensembl", "streamable-http") # Выполнение шагов рабочего процесса # Шаг 1: Получение информации о популяциях вариантов result_1 = await sessions["ensembl-server"].call_tool("get_info_variation_populations", arguments={}) data_1 = parse(result_1) print(f"Результат шага 1: {json.dumps(data_1, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Шаг 2: Расчет связи для варианта result_2 = await sessions["ensembl-server"].call_tool("get_ld", arguments={}) data_2 = parse(result_2) print(f"Результат шага 2: {json.dumps(data_2, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Шаг 3: Получение информации о варианте result_3 = await sessions["ensembl-server"].call_tool("get_variation", arguments={}) data_3 = parse(result_3) print(f"Результат шага 3: {json.dumps(data_3, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Шаг 4: Декодирование идентификаторов вариантов result_4 = await sessions["ensembl-server"].call_tool("get_variant_recoder", arguments={}) data_4 = parse(result_4) print(f"Результат шага 4: {json.dumps(data_4, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Очистка print("Рабочий процесс завершен!") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ```