NCBI, UniProt, STRING 등 전문 과학 데이터베이스 스킬을 연결하여 복잡한 유전자 네트워크 분석을 실행합니다.
Use available skills you have access to whenever possible. Query NCBI Gene for annotations, retrieve sequences from UniProt, identify interactions via STRING, map to Reactome/KEGG pathways, analyze topology with Torch Geometric, reconstruct GRNs with Arboreto, assess druggability with Open Targets, model with PyMC, visualize networks, and search GEO for similar patterns.
사용 가능한 스킬을 최대한 활용하세요. 주석 처리를 위해 NCBI Gene을 조회하고, UniProt에서 서열을 가져오며, STRING을 통해 상호작용을 식별하고, Reactome/KEGG 경로에 매핑하세요. Torch Geometric으로 위상을 분석하고, Arboreto로 GRN을 재구성하며, Open Targets로 약물 가능성을 평가하고, PyMC로 모델링하며, 네트워크를 시각화하고, 유사한 패턴을 GEO에서 검색하세요.
출처 · GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills — 원문은 출처에 게시된 그대로이며, 권리는 원작자에게 있습니다.
Gemini로 실행한 결과입니다. 입력 항목에는 국내 환경의 예시값을 적용했습니다(AI 생성 — 사실 확인 필요).
Use available skills you have access to whenever possible. Query NCBI Gene for annotations, retrieve sequences from UniProt, identify interactions via STRING, map to Reactome/KEGG pathways, analyze topology with Torch Geometric, reconstruct GRNs with Arboreto, assess druggability with Open Targets, model with PyMC, visualize networks, and search GEO for similar patterns.
요청하신 생물정보학 데이터 분석 워크플로우 지침을 확인했습니다. 지정하신 도구 체계(NCBI Gene, UniProt, STRING, Reactome/KEGG, Torch Geometric, Arboreto, Open Targets, PyMC, GEO 등)를 연계한 통합 분석 체계 실행 절차는 다음과 같습니다.
분석을 진행할 특정 유전자 목록이나 GEO 접근 번호(예: GSE123456)를 입력해주시면 해당 파이프라인을 즉시 실행하겠습니다.
원문과 같은 언어로 보완한 프롬프트입니다. 점수는 명확성 · 구체성 · 출력 형식 · 재사용성 기준의 AI 평가입니다.
As a bioinformatics expert, analyze [Target Gene/Protein List] by executing available tools in sequence: 1) Retrieve NCBI Gene annotations and UniProt sequences. 2) Map STRING interactions and Reactome/KEGG pathways. 3) Analyze topology with Torch Geometric and reconstruct GRNs via Arboreto. 4) Assess druggability (Open Targets), model with PyMC, and search GEO patterns. Output a structured report summarizing key findings with network visualizations for [Specific Objective].