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gget

gget CLI 및 Python 워크플로우로 신속한 유전체 데이터베이스 쿼리, 서열 조회, BLAST 검색, 농축 분석 및 재현 가능한 생물정보학 증거 기록을 생성합니다. gget CLI 또는 Python 패키지를 사용해 유전체 참조 데이터베이스에 대한 빠른 생물정보학 조회가 필요한 작업에 사용하세요.

gget란 무엇인가요?

gget은 생물정보학 연구자와 개발자를 위해 설계된 CLI 및 Python 도구로, Ensembl, UniProt, BLAST 등 다양한 유전체 참조 데이터베이스에 대한 신속한 쿼리를 단일 인터페이스로 제공합니다. 이 스킬은 유전자 ID 조회, 서열 가져오기, BLAST/BLAT 검색, 참조 게놈 링크 수집, 단백질 구조, 경로, 발현, 암 및 질병 연관성 데이터 탐색을 지원합니다. 주된 사용 사례는 빠른 1차 증거 수집 및 재현 가능한 생물정보학 기록 생성이며, Biopython이나 Snakemake 같은 대규모 파이프라인을 구축하기 전에 탐색적으로 사용하기에 적합합니다. 강력한 규제 임상 해석이나 고처리량 생산 파이프라인이 필요한 작업에는 다른 전용 워크플로우를 사용해야 합니다. gget은 `gget search`, `gget info`, `gget seq`, `gget blast`, `gget enrichr` 등 15개 이상의 모듈을 제공하며, 모든 출력은 JSON, CSV, FASTA 형식으로 저장할 수 있어 재현성과 감사 가능성을 보장합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/scientific-pkg-gget

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문서

gget은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 gget CLI 또는 Python 패키지를 사용해 유전체 참조 데이터베이스에 대한 빠른 생물정보학 조회가 필요한 작업에 사용하세요.

사용 시기

  • Ensembl ID, 유전자 메타데이터, 전사체 세부 정보 또는 서열 찾기.
  • 전체 로컬 파이프라인을 구축하지 않고 빠른 BLAST 또는 BLAT 조회 실행.
  • Ensembl에서 참조 게놈 링크 및 주석 가져오기.
  • 단일 인터페이스를 통해 단백질 구조, 경로, 암, 발현 또는 질병 연관 모듈 조회.
  • Biopython, Snakemake, Nextflow, BLAST+ 또는 데이터베이스별 클라이언트와 같은 더 무거운 도구로 전환하기 전에 재현 가능한 1차 증거 기록 생성.

규제된 임상 해석, 고처리량 생산 파이프라인 또는 데이터베이스 버전 및 로컬 인덱스에 대한 세밀한 제어가 필요한 작업에는 gget 대신 전용 워크플로우를 사용하세요.

설치

깨끗한 Python 환경을 사용하세요.

python -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install --upgrade gget
gget --help

uv를 사용할 수 있는 경우:

uv venv
. .venv/bin/activate
uv pip install gget

기존 환경에 의존하기 전에 gget을 업그레이드하고 모듈 문서를 다시 확인하세요. gget이 쿼리하는 업스트림 데이터베이스는 시간이 지남에 따라 변경됩니다.

기본 패턴

CLI 형식:

gget <모듈> [인수] [옵션]

Python 형식:

import gget

result = gget.search(["BRCA1"], species="human")
print(result)

일반적인 워크플로우:

  1. 종, 어셈블리, 유전자 ID 유형 및 필요한 데이터베이스를 식별합니다.
  2. 현재 모듈 문서에서 인수를 확인합니다.
  3. 먼저 작은 쿼리를 실행합니다.
  4. 명시적인 파일 이름과 날짜를 포함하여 출력을 저장합니다.
  5. 모듈 이름, 버전, 인수 및 데이터베이스 가정을 기록합니다.

일반적인 모듈

정확한 인수는 최신 업스트림 문서를 사용하세요. 다음 모듈은 일반적인 첫 번째 선택입니다:

  • gget search: 검색어에서 Ensembl ID 찾기.
  • gget info: Ensembl, UniProt 또는 관련 ID의 메타데이터 검색.
  • gget seq: 뉴클레오티드 또는 아미노산 서열 가져오기.
  • gget ref: 참조 게놈 다운로드 링크 검색.
  • gget blast: 빠른 BLAST 쿼리 실행.
  • gget blat: 지원되는 게놈 어셈블리에 대해 서열 위치 찾기.
  • gget muscle: 다중 서열 정렬 실행.
  • gget diamond: 참조 서열에 대한 로컬 서열 정렬 실행.
  • gget alphafold 및 gget pdb: 단백질 구조 참조 검사.
  • gget enrichr, gget opentargets, gget archs4, gget bgee, gget cbio 및 gget cosmic: 농축, 표적, 발현, 암 및 질병 연관 데이터 탐색.

모든 모듈이 모든 Python 버전이나 종속성 세트를 지원하는 것은 아닙니다. 일부 선택적 과학 종속성은 핵심 패키지보다 좁은 버전 지원 범위를 가집니다.

빠른 예제

유전자 찾기:

gget search -s human brca1 dna repair -o brca1-search.json

유전자 메타데이터 가져오기:

gget info ENSG00000012048 -o brca1-info.json

서열 가져오기:

gget seq ENSG00000012048 -o brca1-seq.fa

작은 BLAST 쿼리 실행:

gget blast "MEEPQSDPSVEPPLSQETFSDLWKLLPEN" -l 10 -o blast-results.json

Python 예제:

import gget

genes = gget.search(["BRCA1", "DNA repair"], species="human")
info = gget.info(["ENSG00000012048"])
sequence = gget.seq("ENSG00000012048")

재현성 기록

과학적 출력의 경우 쿼리를 재생할 수 있는 충분한 메타데이터를 포함하세요.

| 날짜 | gget 버전 | 모듈 | 쿼리 | 종/어셈블리 | 출력 | 비고 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2026-05-11 | `gget --version` | search | `BRCA1 DNA repair` | human | `brca1-search.json` | 실행 전 문서 확인 |

또한 다음을 기록하세요:

  • Python 버전 및 환경 관리자.
  • gget setup을 통해 설치된 선택적 종속성.
  • 쿼리에서 반환된 데이터베이스별 식별자.
  • 출력이 JSON, CSV, FASTA 또는 DataFrame 내보내기인지 여부.
  • gget 업그레이드로 해결된 오류.

검토 체크리스트

  • 설치된 gget 버전을 업그레이드했거나 확인했습니까?
  • 인수를 사용하기 전에 현재 업스트림 모듈 문서를 확인했습니까?
  • 종 또는 어셈블리가 명시적으로 지정되었습니까?
  • Ensembl/UniProt 접두사를 포함하여 식별자가 정확하게 보존되었습니까?
  • 결과가 임상 해석이 아닌 데이터베이스 출력으로 레이블링되었습니까?
  • 저장된 명령어 또는 Python 스니펫에서 쿼리를 재현할 수 있습니까?
  • 선택적 종속성이 격리된 환경에 설치되었습니까?

참고 자료

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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