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gget

gget CLIおよびPythonパッケージによる、高速なゲノムデータベースクエリ、配列検索、BLAST検索、エンリッチメントチェック、再現可能なバイオインフォマティクスエビデンスログの作成を実現します。ゲノム参照データベースに対する迅速なバイオインフォマティクス検索が必要なタスクに使用します。

gget とは?

ggetは、コマンドラインインターフェース(CLI)とPythonパッケージの両方を提供するバイオインフォマティクスツールで、多数の公開ゲノムデータベースに対して高速かつ簡単にクエリを実行できます。Ensembl ID検索、遺伝子メタデータの取得、ヌクレオチド/アミノ酸配列の取得、BLAST/BLAT検索、参照ゲノムのダウンロードリンク取得、タンパク質構造、経路、発現、がん関連データの探索など、幅広い機能を備えています。簡単なコマンド一つで複雑なデータベースクエリを実行できるため、本格的なパイプラインを構築する前の迅速な調査や、再現可能なファーストパスエビデンスログの作成に特に有用です。ggetは主にEnsembl、UniProt、NCBIなどのデータベースを利用し、結果はJSON、CSV、FASTAなど様々な形式で出力できます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/scientific-pkg-gget

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ドキュメント

gget は何をしますか?

このスキルは、タスクが「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を介した迅速なバイオインフォマティクス検索を必要とする場合に使用します。

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、または配列を検索する場合。
  • 完全なローカルパイプラインを構築せずに、迅速なBLASTまたはBLAT検索を実行する場合。
  • Ensemblから参照ゲノムのリンクとアノテーションを取得する場合。
  • 単一のインターフェースを通じて、タンパク質構造、経路、がん、発現、または疾患関連モジュールをクエリする場合。
  • 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より重いツールに移行する前に、再現可能なファーストパスエビデンスログを作成する場合。

タスクが規制された臨床的解釈、高スループットの本番パイプライン、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に対する詳細な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てください。

インストール

クリーンなPython環境を使用してください。

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

古い環境に依存する前に、「gget」をアップグレードし、モジュールのドキュメントを再確認してください。ggetがクエリする上流データベースは時間の経過とともに変更されます。

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:

  1. 必要な生物種、アセンブリ、遺伝子IDタイプ、およびデータベースを特定する。
  2. 現在のモジュールドキュメントで引数を確認する。
  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を付けて出力を保存する。
  5. モジュール名、バージョン、引数、およびデータベースの前提条件を記録する。

一般的なモジュール

正確な引数については、現在の上流ドキュメントを参照してください。これらのモジュールは、最初の選択肢として一般的です:

  • gget search:検索語からEnsembl IDを検索します。
  • gget info:Ensembl、UniProt、または関連IDのメタデータを取得します。
  • gget seq:ヌクレオチドまたはアミノ酸配列を取得します。
  • gget ref:参照ゲノムのダウンロードリンクを取得します。
  • gget blast:迅速なBLASTクエリを実行します。
  • 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位置特定します。
  • gget muscle:マルチプル配列アラインメントを実行します。
  • gget diamond:参照配列に対するローカル配列アラインメントを実行します。
  • gget alphafoldおよびgget pdb:タンパク質構造の参照を調査します。
  • gget enrichr、gget opentargets、gget archs4、gget bgee、gget cbio、およびgget cosmic:エンリッチメント、ターゲット、発現、がん、および疾患関連データを探索します。

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しているとは想定しないでください。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範囲を持つ場合があります。

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てください。

| 日付 | gget バージョン | モジュール | クエリ | 生物種/アセンブリ | 出力 | 備考 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2026-05-11 | `gget --version` | search | `BRCA1 DNA repair` | human | `brca1-search.json` | 実行前にドキュメント確認済み |

また、以下も記録してください:

  • Pythonのバージョンと環境マネージャー。
  • gget setupを通じ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のアップグレードによって解決された障害。

レビューチェックリスト

  • インストールされているggetのバージョンをアップグレードまたは確認しましたか?
  • 引数を使用する前に、現在の上流モジュールのドキュメントを確認しましたか?
  • 生物種またはアセンブリは明示的ですか?
  • Ensembl/UniProtのプレフィックスを含め、識別子は正確に保持されていますか?
  • 結果は、臨床的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ますか?
  • 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ますか?
  • オプションの依存関係は分離された環境にインストールされていますか?

参考文献

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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