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gget

CLI e pacote Python gget para consultas rápidas a bancos de dados genômicos, busca de sequências, pesquisas no estilo BLAST, verificações de enriquecimento e logs de evidências bioinformáticas reproduzíveis. Use quando uma tarefa necessitar de consulta bioinformática rápida em bancos de dados de referência genômica por meio do CLI gget ou pacote Python.

O que é gget?

O gget é uma ferramenta de linha de comando e biblioteca Python que permite consultas rápidas e reproduzíveis a bancos de dados genômicos de referência, como Ensembl, UniProt e NCBI, sem a necessidade de configurar pipelines locais complexos. Ele oferece módulos para busca de IDs de genes (gget search), recuperação de metadados e sequências (gget info, gget seq), execução de pesquisas BLAST/BLAT (gget blast, gget blat), alinhamento múltiplo de sequências (gget muscle), e consultas a bancos de dados de enriquecimento, expressão, câncer e associação a doenças (gget enrichr, gget archs4, gget cosmic, entre outros). A ferramenta é especialmente útil para gerar um log de evidências de primeira passagem antes de recorrer a ferramentas mais pesadas como Biopython, Snakemake ou BLAST+. Suporta ambientes Python isolados via virtualenv ou uv, e inclui práticas recomendadas de reprodutibilidade, como registro de versão, parâmetros e data da consulta. O gget não substitui pipelines clínicos regulamentados ou de alta produção, mas agiliza consultas exploratórias e validação de hipóteses.

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

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Documentação

O que gget faz?

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

Quando Usar

  • Encontrar IDs Ensembl, metadados de genes, detalhes de transcritos ou sequências.
  • Executar consultas BLAST ou BLAT rápidas sem construir 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 por meio de uma única interface.
  • Criar um log de evidências reproduzível de primeira passagem antes de recorrer a 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 regulamentada, pipelines de produção de alto rendimento ou controle rigoroso 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 dos módulos. Os bancos de dados upstream consultados pelo gget mudam com o tempo.

Padrões Básicos

Forma 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 obter 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 premissas 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 conjuntos de dependências. Algumas dependências científicas opcionais têm suporte de versão mais restrito do 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"])
sequencia = gget.seq("ENSG00000012048")

Log de Reprodutibilidade

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

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

Registre também:

  • A versão do Python e o gerenciador de ambiente.
  • Qualquer dependência opcional instalada por meio de gget setup.
  • Identificadores específicos do banco de dados retornados pela consulta.
  • Se a saída é JSON, CSV, FASTA ou uma exportação de DataFrame.
  • Quaisquer falhas que foram resolvidas atualizando o gget.

Lista de Verificação de Revisão

  • Você atualizou ou verificou a versão instalada do gget?
  • Você verificou a documentação atual do módulo upstream antes de usar os argumentos?
  • A espécie ou montagem está explícita?
  • Os identificadores são preservados exatamente, incluindo 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 do 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/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.

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