affaan-m/ECC/docs/ja-JP/skills/scientific-pkg-gget/SKILL.md
gget
Review gget's use cases, installation, workflow, and original source instructions.
- Source repository stars
- 234,327
- Declared platforms
- 0
- Static risk flags
- 1
- Last source update
- 2026-07-27
- Source checked
- 2026-07-28
Decision brief
What it does—and where it fits
gget CLI または Python パッケージを使用してゲノム参照データベースにわたるクイックバイオインフォマティクス検索が必要なタスクにこのスキルを使用します。
Not for
- Tasks that require unconfirmed production actions or broad system permissions.
- Environments where the pinned source and install steps cannot be inspected.
Compatibility matrix
Platform support, with evidence labels
| Platform | Status | Evidence | What to check |
|---|---|---|---|
| Codex | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
| Claude Code | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
| Cursor | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
| Gemini CLI | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
Installation
Inspect first. Install second.
The source command is displayed only when detected. A safe inspection prompt is always available so your agent can explain every action before execution.
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/scientific-pkg-gget"Inspect the Agent Skill "gget" from https://github.com/affaan-m/ECC/blob/4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38/docs/ja-JP/skills/scientific-pkg-gget/SKILL.md at commit 4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38. List every install step, command, network request, credential, file read/write, external action, and rollback step. Explain whether it fits my task. Do not install or execute anything until I approve.
Workflow
What the source asks the agent to do
- 01
使用するタイミング
タスクが規制対象の臨床解釈、高スループット本番パイプライン、またはデータベースバージョンとローカルインデックスの細かい制御を必要とする場合は、gget の代わりに専用のワークフローを使用します。
Ensembl ID、遺伝子メタデータ、転写産物の詳細、または配列の検索。フルローカルパイプラインを構築せずにクイックな BLAST または BLAT 検索を実行。Ensembl から参照ゲノムリンクとアノテーションを取得。 - 02
インストール
古い環境を使用する前に、gget をアップグレードしてモジュールドキュメントを再確認します。gget が照会するアップストリームデータベースは時間とともに変化します。
古い環境を使用する前に、gget をアップグレードしてモジュールドキュメントを再確認します。gget が照会するアップストリームデータベースは時間とともに変化します。 - 03
基本パターン
1. 必要な種、アセンブリ、遺伝子 ID タイプ、データベースを特定する。 2. 引数に関する現在のモジュールドキュメントを確認する。 3. まず小さなクエリを実行する。 4. 明示的なファイル名と日付で出力を保存する。 5. モジュール名、バージョン、引数、データベースの前提条件を記録する。
必要な種、アセンブリ、遺伝子 ID タイプ、データベースを特定する。引数に関する現在のモジュールドキュメントを確認する。まず小さなクエリを実行する。 - 04
主要なモジュール
正確な引数については現在のアップストリームドキュメントを使用してください。これらのモジュールは一般的な最初の選択肢です:
gget search: 検索語から Ensembl ID を検索。gget info: Ensembl、UniProt、または関連 ID のメタデータを取得。gget seq: ヌクレオチドまたはアミノ酸配列を取得。
Permission review
Static risk signals and limitations
Runs scripts
The documentation asks the agent to run terminal commands or scripts.
python -m venv .venvRuns scripts
The documentation asks the agent to run terminal commands or scripts.
python -m pip install --upgrade pipEvidence record
Why each signal appears
| Signal | Value | Evidence type | Meaning |
|---|---|---|---|
| Quality score | 72/100 | Computed | Documentation, specificity, maintenance, and trust rules |
| Repository stars | 234,327 | Source | Repository attention, not individual Skill quality |
| Compatibility | 0 platforms | Source | Declared in the catalog source record |
| Usage guide | automated source guide | Editorial | Generated or reviewed according to the visible evidence level |
Pinned source
Provenance and original SKILL.md
- Repository
- affaan-m/ECC
- Skill path
- docs/ja-JP/skills/scientific-pkg-gget/SKILL.md
- Commit
- 4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38
- License
- MIT
- Collected
- 2026-07-28
- Default branch
- main
View the original SKILL.md
gget
gget CLI または Python パッケージを使用してゲノム参照データベースにわたるクイックバイオインフォマティクス検索が必要なタスクにこのスキルを使用します。
使用するタイミング
- Ensembl ID、遺伝子メタデータ、転写産物の詳細、または配列の検索。
- フルローカルパイプラインを構築せずにクイックな BLAST または BLAT 検索を実行。
- Ensembl から参照ゲノムリンクとアノテーションを取得。
- 単一のインターフェースを通してタンパク質構造、パスウェイ、がん、発現、または疾患関連モジュールを照会。
- Biopython、Snakemake、Nextflow、BLAST+、またはデータベース固有のクライアントなどの重いツールに移行する前に再現可能な最初の証拠ログを作成。
タスクが規制対象の臨床解釈、高スループット本番パイプライン、またはデータベースバージョンとローカルインデックスの細かい制御を必要とする場合は、gget の代わりに専用のワークフローを使用します。
インストール
クリーンな Python 環境を使用します。
python -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install --upgrade gget
gget --help
uv が利用可能な場合:
uv venv
. .venv/bin/activate
uv pip install gget
古い環境を使用する前に、gget をアップグレードしてモジュールドキュメントを再確認します。gget が照会するアップストリームデータベースは時間とともに変化します。
基本パターン
CLI の形式:
gget <module> [arguments] [options]
Python の形式:
import gget
result = gget.search(["BRCA1"], species="human")
print(result)
一般的なワークフロー:
- 必要な種、アセンブリ、遺伝子 ID タイプ、データベースを特定する。
- 引数に関する現在のモジュールドキュメントを確認する。
- まず小さなクエリを実行する。
- 明示的なファイル名と日付で出力を保存する。
- モジュール名、バージョン、引数、データベースの前提条件を記録する。
主要なモジュール
正確な引数については現在のアップストリームドキュメントを使用してください。これらのモジュールは一般的な最初の選択肢です:
gget search: 検索語から Ensembl ID を検索。gget info: Ensembl、UniProt、または関連 ID のメタデータを取得。gget seq: ヌクレオチドまたはアミノ酸配列を取得。gget ref: 参照ゲノムのダウンロードリンクを取得。gget blast: クイック BLAST クエリを実行。gget blat: サポートされているゲノムアセンブリに対して配列を配置。gget muscle: 多重配列アライメントを実行。gget diamond: 参照配列に対してローカル配列アライメントを実行。gget alphafoldとgget pdb: タンパク質構造参照を調べる。gget enrichr、gget opentargets、gget archs4、gget bgee、gget cbio、gget cosmic: エンリッチメント、ターゲット、発現、がん、疾患関連データを探索。
すべてのモジュールがすべての Python バージョンまたは依存関係セットをサポートするとは限りません。一部のオプションの科学的依存関係は、コアパッケージよりも狭いバージョンサポートを持ちます。
クイック例
遺伝子を検索:
gget search -s human brca1 dna repair -o brca1-search.json
遺伝子メタデータを取得:
gget info ENSG00000012048 -o brca1-info.json
配列を取得:
gget seq ENSG00000012048 -o brca1-seq.fa
小さな BLAST クエリを実行:
gget blast "MEEPQSDPSVEPPLSQETFSDLWKLLPEN" -l 10 -o blast-results.json
Python の例:
import gget
genes = gget.search(["BRCA1", "DNA repair"], species="human")
info = gget.info(["ENSG00000012048"])
sequence = gget.seq("ENSG00000012048")
再現性ログ
科学的な出力については、クエリを再現するのに十分なメタデータを含めます。
| 日付 | gget バージョン | モジュール | クエリ | 種/アセンブリ | 出力 | 注記 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2026-05-11 | `gget --version` | search | `BRCA1 DNA repair` | human | `brca1-search.json` | 実行前にドキュメントを確認 |
以下も記録します:
- Python バージョンと環境マネージャー。
gget setupを通してインストールされたオプションの依存関係。- クエリによって返されたデータベース固有の識別子。
- 出力が JSON、CSV、FASTA、または DataFrame エクスポートのいずれであるか。
ggetのアップグレードで解決された障害。
レビューチェックリスト
- インストールされた
ggetバージョンをアップグレードまたは確認したか? - 引数を使用する前に現在のアップストリームモジュールドキュメントを確認したか?
- 種またはアセンブリは明示的か?
- Ensembl/UniProt プレフィックスを含む識別子は正確に保存されているか?
- 結果は臨床解釈ではなくデータベース出力としてラベル付けされているか?
- 保存されたコマンドまたは Python スニペットからクエリを再現できるか?
- オプションの依存関係は隔離された環境にインストールされているか?
参考文献
Alternatives
Compare before choosing
affaan-m/ECC
gget
gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
gget
Fast CLI/Python queries to 20+ bioinformatics databases. Use for quick lookups: gene info, BLAST/BLAT, viral sequence downloads, AlphaFold structures, enrichment analysis, OpenTargets, COSMIC, CELLxGENE, and 8cube mouse specificity/expression data. Best for interactive exploration and simple queries. For batch processing or advanced BLAST use biopython; for multi-database Python workflows use bioservices.
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
dask
Distributed computing for larger-than-RAM pandas/NumPy workflows. Use when you need to scale existing pandas/NumPy code beyond memory or across clusters. Best for parallel file processing, distributed ML, integration with existing pandas code. For out-of-core analytics on single machine use vaex; for in-memory speed use polars.
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
medchem
Medicinal chemistry filters for compound triage. Apply drug-likeness rules (Lipinski, Veber, CNS), structural alert catalogs (PAINS, NIBR, ChEMBL), complexity metrics, and the medchem query language for library filtering.