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NCATS ARAX

NCATS Translator ARAX プロダクションAPIに対して、境界指定、型指定、証明情報を含む1ホップおよびエンドポイント固定2ホップの生物医学知識グラフ関係を問い合わせます。Biolink制約付きRTX-KG2ルックアップ、明示的な選択プロバイダーによるARAX連携、個別のエンティティ正規化、修飾子対応グラフ探索、TRAPIエッジバインディング・文献・知識ソース証明情報の検査に使用します。推論、ランキング、自由経路探索、臨床ガイダンス、機密クエリには使用しないでください。

NCATS ARAX とは?

NCATS ARAX スキルは、NCATS Translator ARAX プロダクションAPIを利用して、制約付きの生物医学知識グラフルックアップを提供します。具体的には、Biolinkモデルで型付けされた1ホップまたは両端を固定した2ホップの関係を、証明情報(provenance)付きで検索できます。内部ではデフォルトでRTX-KG2をデータソースとして使用しますが、明示的に指定することで他のプロバイダーとの連携(federation)も可能です。また、クエリ実行前にエンティティの正規化(CURIEとカテゴリの確認)を別途行うことで、正確な識別子に基づいた検索を保証します。出力はTRAPI準拠のレスポンスとして得られ、各エッジのバインディング、ソース情報、文献などを詳細に検査できます。このスキルは推論やランキング、未検証の経路探索、臨床判断の材料としての使用は意図されておらず、得られた結果は必ず外部の文献や権威データベースで検証する必要があります。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/ncats-arax

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ドキュメント

NCATS ARAX は何をしますか?

ARAX を制約付き知識グラフルックアップサービスとして使用します。レビュー済みのCURIEと明示的なBiolink型を送信し、正確なTRAPI交換を保持し、クエリエッジのバインディングと証明情報を検査し、返されたすべてのパスをその後の検証のための候補として扱います。

クエリを構築する前に query-contract.md を読んでください。保存されたアーティファクト、警告、証明情報、または部分的な結果を解釈する際は output-schema.md を読んでください。

安全境界

  • 公開された非機密の研究質問のみを使用してください。ARAXのステータス機能は、store=false が要求された場合でも、クエリと呼び出し元のメタデータを公開する可能性があります。
  • 患者情報、機密の研究質問、未発表の化合物プログラム、または独占的なターゲット仮説を送信しないでください。
  • 返されたパスを検証済みのメカニズムや臨床推奨として提示しないでください。
  • ゼロを「これらの制約下では返されなかった」と報告し、関係が存在しないという証拠としては決して扱わないでください。
  • 位置をスコアなしの応答順序として説明し、ランクとしては決して説明しないでください。
  • 重要な候補は、文献と権威データベースを使用して別途検証してください。

ワークフロー

  1. フリーテキストを個別に正規化し、提案されたCURIEとカテゴリを確認して報告します。
  2. 型指定された1ホップクエリ、または両方のエンドポイントを固定した正確に2ホップのクエリを選択します。
  3. ユーザーが明示的に2〜5つのプロバイダーを指定しない限り、デフォルトのRTX-KG2ルックアップを使用します。
  4. 生物医学クエリが公開されていることを確認し、新しい空の出力ディレクトリを選択します。
  5. クライアントを1回実行します。障害や空の結果が発生しても、プロバイダーの選択や展開順序を黙って変更しないでください。
  6. summary.json で境界バインディングと証明情報を、response.json で正確なTRAPIペイロードを検査します。
  7. 科学的に重要なパスはARAXの外部で検証してください。

事前確認

生物医学クエリを行わずに、プロダクションOpenAPIを確認します:

python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py preflight

クライアントは、サービスが自身をARAXとして識別し、/query エンドポイントを公開し、サポートされているTRAPIバージョンを報告することを確認します。非プロダクションエンドポイントまたは未テストのTRAPIシリーズでは明示的なオーバーライドが必要です。どちらのオーバーライドも、固定されたクエリ形状や操作を変更しません。

エンティティの正規化

正規化はレビューのみであり、グラフクエリをトリガーすることはありません:

python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py normalize "primary myelofibrosis" \
  --expected-category biolink:Disease \
  --max-synonyms 10 \
  --acknowledge-public-query \
  --output-dir outputs/normalize-myelofibrosis

CURIEを使用する前に、標準識別子、名前、カテゴリ、および同義語プレビューを確認してください。クエリの結果に関係なく、すべてのCURIEとカテゴリを報告してください。カテゴリの警告や結果がゼロの場合は、自動的に /query にチェーンするのではなく、識別子をキュレーションする理由となります。

1ホップルックアップ

少なくとも1つのエンドポイントを固定し、両方のノードに型を指定します:

python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py one-hop \
  --subject-id CHEBI:31690 \
  --subject-category biolink:SmallMolecule \
  --predicate biolink:affects \
  --object-id NCBIGene:25 \
  --object-category biolink:Gene \
  --qualifier biolink:object_aspect_qualifier=activity_or_abundance \
  --qualifier biolink:object_direction_qualifier=decreased \
  --acknowledge-public-query \
  --output-dir outputs/imatinib-abl1

ルックアップモードがデフォルトであり、展開を infores:rtx-kg2 に固定します。デフォルトでは20件の結果を返します。--result-limit N を使用して1〜50件の結果を要求します。50がどちらのモードでもハードリミットです。

エンドポイント固定2ホップルックアップ

型指定された、固定されていない中間ノードを1つだけ使用します:

python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py two-hop \
  --subject-id CHEBI:66901 \
  --subject-category biolink:SmallMolecule \
  --predicate-1 biolink:affects \
  --intermediate-category biolink:Gene \
  --predicate-2 biolink:associated_with \
  --object-id MONDO:0009061 \
  --object-category biolink:Disease \
  --qualifier-1 biolink:object_aspect_qualifier=activity_or_abundance \
  --qualifier-1 biolink:object_direction_qualifier=increased \
  --expand-order right-first \
  --acknowledge-public-query \
  --output-dir outputs/ivacaftor-cystic-fibrosis

右側優先展開がデフォルトです。空の結果に対して別の試行を行う価値がある場合は、明示的に --expand-order left-first を指定して新しいクエリを実行し、実行結果を分離して保持してください。

選択プロバイダー連携

連携は明示的であり、2〜5つの名前付きプロバイダーを受け入れます:

python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py one-hop \
  --subject-id CHEBI:31690 \
  --subject-category biolink:SmallMolecule \
  --predicate biolink:affects \
  --object-id NCBIGene:25 \
  --object-category biolink:Gene \
  --mode federated \
  --kp infores:rtx-kg2 \
  --kp infores:molepro \
  --acknowledge-public-query \
  --output-dir outputs/federated-imatinib-abl1

連携はデフォルトでハードリミットの50件の結果を返します。プロバイダーエラーが有用な結果と共存する可能性があります。その場合、実行はアーティファクトを保持して終了コード7で終了し、部分的としてマークされます。

保存された証明情報の検査

ネットワークアクセスなしで境界サマリーを再構築します:

python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py summarize \
  --request outputs/ivacaftor-cystic-fibrosis/request.json \
  --response outputs/ivacaftor-cystic-fibrosis/response.json \
  --format text

インスペクタは、ライブコマンドが生成するものと同じ制約付きリクエスト形状と固定操作のみを受け入れます。標準出力に正規化されたビューを表示するには --format json を使用します。

結果の解釈

  • 各分析のクエリエッジバインディングに従ってください。すべての知識グラフエッジを要約しないでください。
  • ARAXによって返された物理エッジのサブジェクト、プレディケート、オブジェクト、および修飾子の値を保持してください。返されるプレディケートや修飾子のアスペクトは、クエリ制約よりも具体的な場合があります。
  • プライマリ、アグリゲータ、サポーティングデータ、アップストリームリソース、ソースレコードURLフィールドを含む、すべてのソースオブジェクトを検査してください。
  • publication_availability: not_returned は、文献が存在しないという証拠ではなく、メタデータが欠落しているものとして扱ってください。
  • 欠落している補助グラフ参照とプロバイダー障害は、明示的な警告として扱ってください。
  • 境界サマリーが詳細を省略している場合、またはサービス応答が部分的、不明、科学的に驚くべきものである場合は、生のレスポンスを参照してください。

意図的な除外事項

このクライアントには、生クエリ、ワークフロー、操作、オーバーレイ、ランキング、推論、リンク予測、Pathfinder、ARS、バッチ、全プロバイダー、3ホップ、キャッシュ、デーモン、SDK、MCP、または自然言語からTRAPIへのインターフェースは含まれていません。このスキルの下で、直接HTTP呼び出しを使用してこれらの制限を回避しないでください。

公式リファレンス

Individual skills in this repo

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

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

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biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

関連スキル