Communitygithub.com

gget

gget CLI 및 Python 워크플로우를 사용하여 게놈 데이터베이스 쿼리, 서열 조회, BLAST 검색, 농축 분석 및 재현 가능한 생물정보학 증거 로그를 신속하게 수행합니다. 생물정보학적 조회가 필요할 때 gget CLI나 Python 패키지를 사용하세요.

gget란 무엇인가요?

gget은 커맨드라인 인터페이스(CLI)와 Python 패키지로 제공되는 오픈소스 도구로, Ensembl, UniProt, NCBI 등 주요 게놈 참조 데이터베이스에 대한 빠르고 간결한 조회를 지원합니다. 풀 로컬 파이프라인을 구축하지 않고도 BLAST/BLAT 검색, 유전자 메타데이터 조회, 서열 추출, 단백질 구조 확인, 농축 분석(Enrichr), 경로 및 질병 연관성(OpenTargets, COSMIC, cBioPortal) 등 다양한 생물정보학 작업을 하나의 인터페이스로 수행할 수 있습니다. 연구자가 실험 초기 단계에서 재현 가능한 증거 로그를 빠르게 생성하거나, 특정 유전자나 경로에 대한 탐색적 분석을 가볍게 실행할 때 특히 유용합니다. gget은 Python 3 기반이며, 가상 환경에 `pip install gget` 또는 `uv pip install gget`으로 설치하고, CLI에서 `gget <module>` 형태로 사용하거나 Python에서 `import gget` 후 모듈 함수를 호출하여 활용할 수 있습니다.

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

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

gget은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 gget CLI 또는 Python 패키지를 사용하여 게놈 참조 데이터베이스에 대한 빠른 생물정보학 조회가 필요할 때 사용합니다.

사용 시기

  • Ensembl ID, 유전자 메타데이터, 전사체 상세 정보 또는 서열을 찾을 때.
  • 전체 로컬 파이프라인을 구축하지 않고 빠른 BLAST 또는 BLAT 조회를 실행할 때.
  • Ensembl에서 참조 게놈 링크와 주석을 가져올 때.
  • 단일 인터페이스를 통해 단백질 구조, 경로, 암, 발현 또는 질병 연관성 모듈을 조회할 때.
  • Biopython, Snakemake, Nextflow, BLAST+ 또는 데이터베이스별 클라이언트와 같은 더 무거운 도구로 전환하기 전에 재현 가능한 1차 증거 로그를 생성할 때.

규제된 임상 해석, 고처리량 생산 파이프라인 또는 데이터베이스 버전과 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

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

기본 패턴

CLI 형식:

gget <module> [arguments] [options]

Python 형식:

import gget

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

일반적인 워크플로우:

  1. 필요한 종, 어셈블리, 유전자 ID 유형 및 데이터베이스를 확인합니다.
  2. 현재 모듈 문서에서 인수를 확인합니다.
  3. 먼저 작은 쿼리를 실행합니다.
  4. 명시적인 파일 이름과 날짜를 사용하여 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 ID를 찾습니다.
  • gget info: Ensembl, UniProt 또는 관련 ID에 대한 메타데이터를 검색합니다.
  • gget seq: 뉴클레오티드 또는 아미노산 서열을 가져옵니다.
  • gget ref: 참조 게놈 다운로드 링크를 검색합니다.
  • gget blast: 빠른 BLAST 쿼리를 실행합니다.
  • gget blat: 지원되는 게놈 어셈블리에 대해 서열을 찾습니다.
  • gget muscle: 다중 서열 정렬을 실행합니다.
  • gget diamond: 참조 서열에 대해 로컬 서열 정렬을 실행합니다.
  • gget alphafold 및 gget pdb: 단백질 구조 참조를 검사합니다.
  • gget enrichr, gget opentargets, gget archs4, gget bgee, gget cbio 및 gget cosmic: 농축, 표적, 발현, 암 및 질병 연관성 데이터를 탐색합니다.

모든 모듈이 모든 Python 버전이나 종속성 세트를 지원한다고 가정하지 마십시오. 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 로그

과학적 출력의 경우 쿼리를 재현할 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 완료 |

또한 기록:

  • 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 모든 실패.

검토 체크리스트

  • 설치된 gget 버전을 업그레이드했거나 확인했습니까?
  • 인수를 사용하기 전에 현재 업스트림 모듈 문서를 확인했습니까?
  • 종 또는 어셈블리가 명시적입니까?
  • Ensembl/UniProt 접두사를 포함하여 식별자가 정확하게 보존되었습니까?
  • 결과가 임상 해석이 아닌 데이터베이스 출력으로 표시되었습니까?
  • 저장된 명령어나 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/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.

관련 스킬