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gget

CLI e pacote Python gget para consultas rápidas em bancos de dados genômicos, busca de sequências, buscas estilo BLAST, análises de enriquecimento e logs de evidências bioinformáticas reprodutíveis. Use quando uma tarefa necessitar de consulta bioinformática rápida em bancos de dados de referência genômica via CLI ou pacote Python gget.

O que é gget?

O gget é uma ferramenta de linha de comando e biblioteca Python que fornece acesso rápido a múltiplos bancos de dados genômicos e bioinformáticos através de uma interface unificada. Ele permite que desenvolvedores e cientistas de dados realizem consultas comuns como buscar IDs Ensembl, obter metadados de genes, recuperar sequências de nucleotídeos ou aminoácidos, executar alinhamentos BLAST/BLAT, e acessar dados de expressão gênica, vias, câncer e associação a doenças — tudo sem a necessidade de configurar pipelines locais complexos. A ferramenta é útil para gerar logs de evidências rápidos e reprodutíveis antes de migrar para workflows mais pesados como Biopython, Snakemake ou Nextflow. O gget suporta múltiplos módulos especializados, como `search`, `info`, `seq`, `blast`, `blat`, `muscle`, `diamond`, `alphafold`, `pdb`, `enrichr`, `opentargets`, entre outros. É recomendado manter o ambiente Python isolado e verificar a documentação upstream mais recente, pois os bancos de dados consultados podem mudar com o tempo. A ferramenta é particularmente valiosa para prototipagem rápida, exploração de dados e geração de evidências iniciais em projetos de bioinformática.

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

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Documentação

O que gget faz?

Use esta habilidade quando uma tarefa precisar de uma consulta bioinformática rápida em bancos de dados de referência genômica com a CLI ou pacote Python gget.

Quando Usar

  • Encontrar IDs Ensembl, metadados de genes, detalhes de transcritos ou sequências.
  • Executar consultas BLAST ou BLAT rápidas sem montar um pipeline local completo.
  • Obter links de genomas de referência e anotações do Ensembl.
  • Consultar módulos de estrutura de proteínas, vias, câncer, expressão ou associação a doenças através de uma única interface.
  • Criar um log de evidências inicial e reprodutível antes de migrar para ferramentas mais pesadas como Biopython, Snakemake, Nextflow, BLAST+ ou clientes específicos de bancos de dados.

Use um workflow dedicado em vez de gget quando a tarefa exigir interpretação clínica regulada, pipelines de produção de alto rendimento ou controle fino sobre versões de bancos de dados e índices locais.

Instalação

Use um ambiente Python limpo.

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

Se uv estiver disponível:

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

Antes de confiar em um ambiente antigo, atualize o gget e verifique novamente a documentação do módulo. Os bancos de dados upstream consultados pelo gget mudam com o tempo.

Padrões Básicos

Forma da CLI:

gget <módulo> [argumentos] [opções]

Forma Python:

import gget

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

Workflow comum:

  1. Identifique a espécie, montagem, tipo de ID do gene e banco de dados necessários.
  2. Verifique a documentação atual do módulo para os argumentos.
  3. Execute uma consulta pequena primeiro.
  4. Salve a saída com um nome de arquivo e data explícitos.
  5. Registre o nome do módulo, versão, argumentos e suposições do banco de dados.

Módulos Comuns

Use a documentação upstream atual para argumentos exatos. Estes módulos são escolhas comuns iniciais:

  • gget search: encontrar IDs Ensembl a partir de termos de busca.
  • gget info: recuperar metadados para Ensembl, UniProt ou IDs relacionados.
  • gget seq: obter sequências de nucleotídeos ou aminoácidos.
  • gget ref: recuperar links de download de genomas de referência.
  • gget blast: executar uma consulta BLAST rápida.
  • gget blat: localizar uma sequência contra montagens genômicas suportadas.
  • gget muscle: executar alinhamento múltiplo de sequências.
  • gget diamond: executar alinhamento local de sequências contra sequências de referência.
  • gget alphafold e gget pdb: inspecionar referências de estruturas de proteínas.
  • gget enrichr, gget opentargets, gget archs4, gget bgee, gget cbio e gget cosmic: explorar dados de enriquecimento, alvos, expressão, câncer e associação a doenças.

Não presuma que todo módulo suporta todas as versões de Python ou dependências definidas. Algumas dependências científicas opcionais têm suporte de versão mais restrito que o pacote principal.

Exemplos Rápidos

Encontrar genes:

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

Obter metadados de genes:

gget info ENSG00000012048 -o brca1-info.json

Obter uma sequência:

gget seq ENSG00000012048 -o brca1-seq.fa

Executar uma consulta BLAST pequena:

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

Exemplo Python:

import gget

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

Log de Reprodutibilidade

Para saídas científicas, inclua metadados suficientes para repetir a consulta.

| Data | Versão do gget | Módulo | Consulta | Espécie/montagem | Saída | Observações |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2026-05-11 | `gget --version` | search | `BRCA1 DNA repair` | humana | `brca1-search.json` | Documentação consultada antes da execução |

Registre também:

  • Versão do Python e gerenciador de ambiente.
  • Qualquer dependência opcional instalada via gget setup.
  • Identificadores específicos do banco de dados retornados pela consulta.
  • Se a saída é JSON, CSV, FASTA ou uma exportação de DataFrame.
  • Qualquer falha resolvida pela atualização do gget.

Lista de Verificação

  • Você atualizou ou verificou a versão instalada do gget?
  • Você consultou a documentação atual do módulo upstream antes de usar os argumentos?
  • A espécie ou montagem está explícita?
  • Os identificadores são preservados exatamente, incluindo os prefixos Ensembl/UniProt?
  • O resultado está rotulado como saída de banco de dados, e não como interpretação clínica?
  • A consulta é reproduzível a partir do comando salvo ou trecho Python?
  • As dependências opcionais estão instaladas em um ambiente isolado?

Referências

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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