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folklore-variant-evidence

ClinGen 유전자-질병 연관성 주장을 검색하고, Folklore 임상 변이 해석 MCP를 통해 공개 게놈 GRCh38 생식세포 핵 SNV 또는 단순 인델에 대한 출처 연결 공개 증거 및 문헌을 검토합니다. 과학적 에이전트가 명확하게 해결됨, 모호함, 찾을 수 없음, 유효하지 않음, 지원되지 않음 또는 사용 불가능한 변이 결과에 따라 결정론적으로 분기해야 할 때 사용합니다. 해결된 공개 변이를 관련 문헌이나 출판 세부 정보에 연결하거나 환자, 표현형, 가족, 분리 또는 개인 사례 데이터를 수용하지 않고 증거 출처를 보존해야 할 때 사용합니다.

folklore-variant-evidence란 무엇인가요?

이 기술은 Helena Bioinformatics에서 개발한 Folklore Clinical Variant Interpretation MCP(Model Context Protocol) 서버를 활용하여 공개 게놈 변이에 대한 구조화된 증거와 변이 수준의 ACMG/AMP 판단 지원을 제공합니다. 주된 목적은 과학적 에이전트가 결정론적 분기 로직을 구현할 수 있도록 하여, 검색 결과가 resolved(해결됨), ambiguous(모호함), not_found(찾을 수 없음) 등 명확한 상태를 반환하도록 강제합니다. 에이전트는 이러한 상태를 기반으로 행동(예: 모호한 경우 사용자에게 선택 요청)을 결정해야 하며, 환자 관련 데이터는 전혀 입력하지 않고 공개 식별자(rsID, HGVS 등)만 사용합니다. 지원되는 플랫폼은 Claude Code, Cursor, Codex 등 MCP를 지원하는 모든 AI 에이전트 환경이며, API 키 없이 무료로 사용 가능한 퍼블릭 엔드포인트를 제공합니다. 기술은 크게 변이 증거 검색, 변이 관련 문헌 검색, 출판물 세부 정보 조회, 의미론적 코퍼스 검색, ClinGen 유전자-질병 연관성 조회의 다섯 가지 도구로 구성되어 있으며, 각 도구는 엄격한 입력 경계와 상태 기반 워크플로우를 따릅니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/folklore-variant-evidence

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문서

Folklore 변이 증거 (Folklore Variant Evidence)

Folklore 임상 변이 해석 MCP를 사용하여 구조화된 공개 변이 증거, 자동화된 변이 수준 ACMG/AMP 판단 지원, 출처 및 출처 연결 문헌을 전문가 검토용으로 검색합니다. 워크플로우를 공개 식별자로 제한하고 모든 명시적 결과 상태를 보존합니다. 어댑터 1.5.0은 ClinGen 유전자-질병 유효성 주장도 제공합니다. 출처 범위는 제한적이며 알려진 모든 연관성을 포함하지 않습니다.

Folklore 임상 변이 해석 MCP는 Helena Bioinformatics에서 게시했습니다. 호스팅된 엔드포인트는 다음과 같습니다:

https://api.helena.bio/folklore/v1/mcp

계정이나 API 키가 필요하지 않습니다. 공개 Apache-2.0 어댑터와 계약은 다음에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/helena-bioinformatics/folklore-mcp

최소 연결 예시

네이티브 MCP를 지원하지 않는 호스트도 동일한 공개 JSON-RPC 호출을 수행할 수 있습니다:

curl --silent --show-error --fail-with-body --max-time 60 \
  -X POST https://api.helena.bio/folklore/v1/mcp \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -H 'MCP-Protocol-Version: 2026-07-28' \
  -H 'Mcp-Method: tools/call' \
  -H 'Mcp-Name: search_variant_evidence' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"_meta":{"io.modelcontextprotocol/protocolVersion":"2026-07-28","io.modelcontextprotocol/clientCapabilities":{}},"name":"search_variant_evidence","arguments":{"assembly":"GRCh38","query":"rs80357914"}}}'

계속 진행하기 전에 반환된 결과를 검사하십시오. 이 예제는 여러 후보와 함께 ambiguous를 반환할 수 있습니다. 이 경우 중단하고 후보를 자동으로 선택하지 말고 명확한 공개 변이 표기를 요청하십시오.

올바른 기술 선택

이 기술은 작업이 하나의 공개 변이를 구조화된 Folklore 증거로 변환하는 것, 명시적 해결 상태 처리, 변이 연결 문헌, 또는 ClinGen 유전자-질병/질병-유전자 주장과 관련된 경우 사용하십시오.

  • database-lookup은 ClinVar, dbSNP, gnomAD, Ensembl VEP, COSMIC 또는 여러 데이터베이스에 대한 광범위한 직접 쿼리에 사용하십시오.
  • genomic-coordinates는 어셈블리, 좌표 규칙, 컨틱 이름 또는 변이 표현이 불확실한 경우 먼저 사용하십시오.
  • 이 기술을 VCF 주석, 배치 처리, 체세포 변이, 구조 변이, 다유전자 점수 또는 환자 특이적 해석에 사용하지 마십시오.

Folklore 임상 변이 해석 MCP는 하나의 출처 연결 공개 증거 계약으로 이러한 기술을 보완합니다. 직접 데이터베이스 검토나 자격을 갖춘 임상적 판단을 대체하지 않습니다.

입력 경계 적용

변이 도구 호출 전:

  1. 정확히 하나의 공개 변이 식별자 또는 표기를 추출합니다.
  2. GRCh38과 생식세포 핵 SNV 또는 단순 인델을 요구합니다.
  3. 환자 이름, 사례 식별자, 표현형, 가족력, 분리 증거, 임상 기록, 업로드된 파일 및 기타 개인 또는 환자 특이적 컨텍스트를 제거하거나 거부합니다.
  4. 작업이 환자 컨텍스트에 의존하는 경우 중단하고 Folklore 임상 변이 해석 MCP가 이를 수락하거나 평가하지 않는다고 설명합니다.
  5. 환자 특이적 요청을 공개 변이 쿼리로 변환하면서 그 결과가 환자 특이적 질문에 답변한다는 암시를 절대 하지 마십시오.

허용되는 공개 변이 형식은 게놈 좌표, 게놈/코딩/단백질 HGVS, SPDI, rsID 또는 Folklore 임상 변이 해석 MCP가 반환한 canonical_key를 포함합니다.

라이브 도구 카탈로그 확인

호스팅된 엔드포인트에 연결하고 tools/list를 호출하십시오. 모델 메모리에 의존하지 말고 사용 가능한 도구를 확인하십시오. 문서화된 공개 카탈로그에는 다음이 포함됩니다:

  • search_variant_evidence
  • search_variant_literature
  • get_publication_details
  • search_literature_corpus
  • get_gene_disease_associations
  • search_disease_genes

별도의 일곱 번째 도구 support_helena는 과학적 증거가 아닙니다. 명시적으로 요청된 경우에만 사용하십시오.

발견 또는 도구 호출이 실패하면 실패를 가용성 문제로 유지하십시오. 과학적 증거 부족으로 재해석하지 마십시오.

도구 호출을 구성하거나 응답 상태를 해석하기 전에 공개 MCP 계약을 읽으십시오.

유전자-질병 주장 검색

정확한 유전자 기호 또는 HGNC 식별자에 대해 get_gene_disease_associations를 사용하거나 정확한 MONDO 식별자 또는 공개 질병 이름 하위 문자열에 대해 search_disease_genes를 사용하십시오. 둘 다 limit(기본값 20, 1-50) 및 offset(기본값 0, 0-1000)을 허용합니다. 요청 예시는 참조를 확인하십시오. 이는 별도의 소스 조회이며 변이 입력이나 어셈블리가 필요하지 않습니다.

반환된 각 질병 식별자, 유전 방식, 증거 평가, 소스 URL, 날짜 및 스냅샷을 보존하십시오. 서로 다른 질병을 결합하거나 이름 일치 중에서 조용히 선택하지 마십시오. 유전자-질병 유효성은 특정 변이를 분류하지 않습니다. 빈 결과는 사용 가능한 ClinGen 소스에 일치하는 주장이 없음을 의미하며, 연관성이 없음을 의미하지 않습니다. 환자, 표현형, 가족, 분리, 개인 사례 데이터 또는 시퀀싱 파일은 전송할 수 없습니다. 자격을 갖춘 전문가 검토는 여전히 필요합니다.

변이-증거 워크플로우 실행

1. 증거 해결 및 검색

다음과 같이 search_variant_evidence를 호출하십시오:

assembly: GRCh38
query: <하나의 공개 변이 식별자 또는 표기>

이 호출에 표현형, 질병, 환자, 가족 또는 치료 컨텍스트를 추가하지 마십시오. 반환된 계약 필드, 소스 링크, 제한 사항 및 사용 경계를 보존하십시오.

2. 반환된 상태에 따라 분기

상태를 산문이 아닌 제어 흐름 값으로 취급하십시오:

상태필수 조치
resolved반환된 canonical_key를 재사용합니다. 구조화된 해석, 출처, 소스 링크 및 제한 사항을 검토합니다.
ambiguous반환된 후보를 표시하고 명시적인 공개 변이 선택을 요청합니다. 절대 후보를 자동으로 선택하지 마십시오.
not_found이 서비스 및 쿼리 범위 내에서 결과를 찾을 수 없음을 보고합니다. 보편적 부재를 주장하지 마십시오.
invalid_request유효성 검사 문제를 보고하고 수정된 공개 변이를 요청합니다. 입력을 묵묵히 재해석하지 마십시오.
unsupported관련 서비스 경계를 명시하고 중단합니다. 쿼리를 지원되는 형식으로 강제 변환하지 마십시오.
resolution_unavailable일시적인 해결 또는 가용성 실패를 보고합니다. 증거 부재로 취급하지 마십시오.

resolved 결과만 자동으로 변이 연결 문헌 워크플로우로 진행할 수 있습니다. 해결된 해석 자체가 증거를 사용할 수 없다고 보고하는 경우, 해당 별도 제한 사항을 보존하십시오.

3. 증거 검토 시 과장 금지

해결된 결과의 경우:

  • 반환된 변이 식별자와 canonical_key를 제시합니다.
  • 자동화된 변이 수준 ACMG/AMP 판단 지원 결과를 반환된 그대로 보존합니다.
  • 반환된 공개 소스와 출처를 인용합니다.
  • 반환된 사실을 에이전트의 종합과 분리합니다.
  • 자격을 갖춘 전문가 검토가 필요하다고 명시합니다.
  • 결과를 진단, 개인 위험 추정, 치료 권장 사항 또는 독립적인 임상 보고서로 전환하지 마십시오.

문헌으로 연결

변이 연결 문헌

해결된 증거 호출 후 반환된 canonical_key를 search_variant_literature에 전달하십시오. assembly를 GRCh38로 유지하십시오. 선택적 question은 문헌 초점을 좁힐 수 있지만 공개 과학적 질문으로 유지되어야 하며 환자 컨텍스트를 포함해서는 안 됩니다.

각 결과의 일치 유형을 구분하십시오:

  • exact_variant: 해결된 변이에 직접 일치
  • variant_alias: 보고된 별칭을 통한 일치
  • gene_association: 변이 특이적 증거가 아닌 더 넓은 유전자 수준 연관성

문헌 연관성은 반환된 ACMG/AMP 분류를 변경하지 않습니다.

출판물 세부 정보

문헌 도구가 반환한 PMID로만 get_publication_details를 호출하십시오. PubMed URL, DOI/PMCID 필드(있는 경우), 철회 상태, 유전자 언급과 변이 언급의 구분을 보존하십시오.

의미론적 코퍼스 검색

공개 자연어 과학적 질문 또는 출판 식별자, 유전자, 변이, 표현형, HPO, OMIM 개념별 검색을 위해 search_literature_corpus를 사용하십시오. 결과를 전문가 검토를 위한 출처 연결 후보로 취급하십시오. 결과가 0개인 응답은 해당 제한된 쿼리에 대해 결과가 반환되지 않았음을 의미하며, 관련 출판물이 어디에도 존재하지 않음을 의미하지 않습니다.

쿼리가 변이 특이적이지 않더라도 코퍼스 쿼리에 환자 정보를 넣지 마십시오.

재현 가능한 결과 보고

다음을 포함하십시오:

  1. 정확한 공개 쿼리와 GRCh38 어셈블리.
  2. 반환된 상태 및 해결된 경우 canonical_key.
  3. 구조화된 증거 또는 문헌 결과를 의미 변경 없이.
  4. 소스 링크 및 출판 식별자.
  5. 문헌 결과의 일치 유형.
  6. 접근 날짜 및 모든 가용성 제한.
  7. 이 경계 진술:

이는 자격을 갖춘 전문가 검토를 위한 공개 변이 수준 판단 지원입니다. 환자, 표현형, 가족, 분리 또는 개인 사례 데이터를 평가하지 않으며 진단이나 치료 권장 사항이 아닙니다.

반증 가능한 연기 테스트

공개 rsID rs80357914를 사용하여 모호성 처리를 테스트하십시오:

search_variant_evidence를 assembly GRCh38 및 query rs80357914로 호출하십시오. 결과가
ambiguous이면 반환된 후보를 나열하고 명시적 선택을 위해 중단하십시오. 후보를 선택하거나
다운스트림 문헌 도구를 호출하지 마십시오.

테스트는 ambiguous 응답이 자동 후보 선택 없이 워크플로우를 중단시키는 경우에만 통과합니다.

공식 참조

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

>

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.

관련 스킬