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NCATS ARAX

NCATS Translator ARAX 프로덕션 API를 쿼리하여 제한된 범위, 타입 지정, 증거 출처가 포함된 1홉 및 엔드포인트 고정 2홉 생의학 지식 그래프 관계를 검색합니다.

NCATS ARAX란 무엇인가요?

이 스킬은 NCATS Translator ARAX 프로덕션 API를 통해 생의학 지식 그래프에서 정밀하게 제어된 관계 검색을 수행합니다. 사용자는 Biolink 타입이 지정된 CURIE 식별자와 명시적 술어(predicate)를 제공하여 1홉(one-hop) 쿼리 또는 양쪽 엔드포인트가 고정된 2홉(two-hop) 쿼리를 실행할 수 있습니다. 기본적으로 RTX-KG2 지식 그래프를 조회하며, 필요 시 2~5개의 프로바이더를 명시적으로 지정하여 연합(federated) 검색할 수 있습니다. 이 스킬은 추론, 순위 매기기, 임상 판단 또는 민감한 질의에는 사용할 수 없도록 설계되었으며, 모든 반환 경로는 후속 검증이 필요한 후보로 간주되어야 합니다. 결과 해석 시 TRAPI 응답의 바인딩, 증거 출처, 출판 정보를 면밀히 검토하며, 부분적인 결과나 누락된 메타데이터에 대한 명시적 경고를 제공합니다.

지원 대상~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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문서

NCATS ARAX은(는) 무엇을 하나요?

ARAX를 제한된 지식 그래프 조회 서비스로 사용합니다. 검토된 CURIE와 명시적인 Biolink 타입을 제출하고, 정확한 TRAPI 교환을 보존하며, 쿼리-에지 바인딩과 증거 출처를 검사하고, 반환된 모든 경로를 후속 검증을 위한 후보로 취급합니다.

쿼리를 구성하기 전에 query-contract.md를 읽으십시오. 저장된 아티팩트, 경고, 증거 출처 또는 부분 결과를 해석할 때는 output-schema.md를 참조하십시오.

안전 경계

  • 공개적이고 민감하지 않은 연구 질문에만 사용하십시오. ARAX 상태 시설은 store=false를 요청한 경우에도 쿼리 및 호출자 메타데이터를 노출할 수 있습니다.
  • 환자 정보, 기밀 연구 질문, 미발표 화합물 프로그램 또는 독점 표적 가설을 제출하지 마십시오.
  • 반환된 경로를 검증된 메커니즘 또는 임상 권장 사항으로 제시하지 마십시오.
  • 0을 "이러한 제약 조건에서 반환되지 않음"으로 보고하고, 관계가 존재하지 않는다는 증거로 절대 제시하지 마십시오.
  • 위치를 점수가 없는 응답 순서로 설명하고, 순위로 절대 설명하지 마십시오.
  • 중요한 후보는 문헌 및 권위 있는 데이터베이스를 통해 별도로 검증하십시오.

워크플로우

  1. 자유 텍스트를 별도로 정규화한 다음 제안된 CURIE와 카테고리를 검토하고 보고합니다.
  2. 타입이 지정된 1홉 쿼리 또는 양쪽 엔드포인트가 고정된 정확히 2홉 쿼리를 선택합니다.
  3. 사용자가 2~5개의 프로바이더를 명시적으로 지정하지 않는 한 기본 RTX-KG2 조회를 사용합니다.
  4. 생의학 쿼리가 공개적임을 인지하고 새 출력 디렉토리 또는 빈 출력 디렉토리를 선택합니다.
  5. 클라이언트를 한 번 실행합니다. 실패나 빈 결과 후에 프로바이더 선택 또는 확장 순서를 자동으로 변경하지 마십시오.
  6. summary.json에서 제한된 바인딩과 증거 출처를 검사하고, response.json에서 정확한 TRAPI 페이로드를 검사합니다.
  7. 과학적으로 중요한 경로는 ARAX 외부에서 검증합니다.

사전 점검

생의학 쿼리 없이 프로덕션 OpenAPI를 확인합니다:

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

클라이언트는 서비스가 자신을 ARAX로 식별하고, /query를 노출하며, 지원되는 TRAPI 버전을 보고하는지 확인합니다. 비프로덕션 엔드포인트 또는 테스트되지 않은 TRAPI 시리즈는 명시적인 재정의가 필요합니다. 재정의는 고정된 쿼리 형태나 작업을 변경하지 않습니다.

엔터티 정규화

정규화는 검토 전용이며 그래프 쿼리를 트리거하지 않습니다:

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

CURIE를 사용하기 전에 표준 식별자, 이름, 카테고리 및 동의어 미리보기를 검토하십시오. 쿼리 결과와 관계없이 모든 CURIE와 카테고리를 보고하십시오. 카테고리 경고 또는 0 결과는 식별자를 큐레이션해야 하는 이유이며, 자동으로 /query에 연결해서는 안 됩니다.

1홉 조회

적어도 하나의 엔드포인트를 고정하고 두 노드 모두에 타입을 지정합니다:

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

조회 모드는 기본값이며 확장을 infores:rtx-kg2로 고정합니다. 기본적으로 20개의 결과를 반환합니다. --result-limit N을 사용하여 1~50개의 결과를 요청하십시오. 50은 두 모드 모두에서 하드 제한입니다.

엔드포인트 고정 2홉 조회

정확히 하나의 타입이 지정되고 고정되지 않은 중간 노드를 사용합니다:

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

오른쪽 우선 확장이 기본값입니다. 빈 결과에 대해 다른 시도가 가치가 있다면 --expand-order left-first를 명시적으로 지정하여 새 쿼리를 실행하고 실행을 분리하여 유지하십시오.

선택적 프로바이더 연합

연합은 명시적이며 2~5개의 명명된 프로바이더를 허용합니다:

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

연합은 기본적으로 하드 최대값인 50개의 결과를 반환합니다. 프로바이더 오류는 유용한 결과와 공존할 수 있습니다. 이러한 실행은 아티팩트를 유지한 후 종료 코드 7로 종료되며 부분 실행으로 표시됩니다.

저장된 증거 출처 검사

네트워크 액세스 없이 제한된 요약을 재구성합니다:

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

검사기는 라이브 명령이 생성하는 것과 동일한 제한된 요청 형태와 고정된 작업만 허용합니다. 정규화된 보기를 표준 출력으로 보려면 --format json을 사용하십시오.

결과 해석

  • 각 분석의 쿼리-에지 바인딩을 따르고 모든 지식 그래프 에지를 요약하지 마십시오.
  • ARAX가 반환한 물리적 에지 주어, 술어, 목적어 및 한정자 값을 그대로 유지하십시오. 반환된 술어 또는 한정자 측면은 쿼리 제약 조건보다 더 구체적일 수 있습니다.
  • 기본, 수집기, 지원 데이터, 업스트림 리소스 및 소스 레코드 URL 필드를 포함한 모든 소스 객체를 검사하십시오.
  • publication_availability: not_returned를 누락된 메타데이터로 처리하고, 출판물이 존재하지 않는다는 증거로 처리하지 마십시오.
  • 누락된 보조 그래프 참조 및 프로바이더 실패를 명시적 경고로 처리하십시오.
  • 제한된 요약이 세부 정보를 생략하거나 서비스 응답이 부분적이거나, 익숙하지 않거나, 과학적으로 놀라운 경우 원시 응답을 참조하십시오.

의도적 제외 사항

클라이언트에는 원시 쿼리, 워크플로우, 작업, 오버레이, 순위 매기기, 추론, 링크 예측, Pathfinder, ARS, 배치, 전체 프로바이더, 3홉, 캐시, 데몬, SDK, MCP 또는 자연어-TO-TRAPI 인터페이스가 없습니다. 이 스킬 하에서 직접 HTTP 호출로 이러한 제한을 우회하려고 시도하지 마십시오.

공식 참고 자료

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.

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