呱呱聚合
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需要把基因映射到 GO 功能/通路或探索 GO 层级时，用…

适用于通过 QuickGO/ECO API 将基因产物映射到生物过程、分子功能、细胞组分，查找 GO 条目相关基因并探索 GO 层级。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 wuwilla 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要把基因映射到 GO 功能/通路或探索特定

解决思路

  1. 前置环境：阅读 `uv` skill 并按其中的 Setup 说明安装 `uv`，确保 `uv` 在 PATH 中可用。
  2. 许可通知：若工作区根目录下不存在 `.licenses/quickgo_database_LICENSE.txt`，显著通知用户查看 https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/ 和 https://www.ebi.ac.uk/QuickGO/api/index.html 的条款，然后创建该文件记录通知文本和时间戳。
  3. 始终使用封装工具：执行 `scripts/quickgo_tool.py` 查询 QuickGO REST API，不要直接访问数据库；脚本会格式化请求、遵守速率限制并安全保存可能很大的 JSON 响应。
  4. 分页与限制：单页最多返回 100 条结果，使用 `--limit 100`；更大数据集使用 `--page` 参数翻页。
  5. 输出文件：始终使用 `--output` 标志将响应增量保存到文件，或用 `jq` 解析。
  6. 证据代码：优先使用实验证据 `ECO:0000269`，而不是电子推断 `ECO:0000501`，以避免噪声预测。
  7. 分类单元过滤：分析临床或人类基因组数据时，用 `--taxonId 9606` 将结果限制为 Human。
  8. 输出通知：使用本技能时，确保在输出中提及这一点。
  9. 子命令 `go`：检索 GO term 信息，如定义、祖先、后代和 slim；详细用法见 `references/go_terms.md`。
  10. 子命令 `annotation`：查找连接基因产物到 GO term 的功能注释，作为主要功能映射器；详细用法见 `references/annotations.md`。
  11. 子命令 `geneproduct`：将基因符号（如 `PROC`）解析为正式数据库标识符；详细用法见 `references/gene_products.md`。
  12. 子命令 `eco`：查询 Evidence & Conclusion Ontology term，用于说明注释来源（实验 vs 电子）；详细用法见 `references/eco_terms.md`。
  13. 工作流 1（将基因映射到功能/注释）：先解析基因符号为 UniProtKB ID，例如 `uv run scripts/quickgo_tool.py geneproduct search --query "PROC" --taxonId 9606 --limit 5 --output proc_id.json`；查看 `proc_id.json` 获取 ID，例如 `UniProtKB:P04070`；再用实验证据查注释，例如 `uv run scripts/quickgo_tool.py annotation search --geneProductId "UniProtKB:P04070" --taxonId 9606 --evidenceCode "ECO:0000269" --limit 50 --output proc_annotations.json`。
  14. 工作流 2（查找通路/GO term 中的所有基因）：查人类中具有指定 GO term（如 `GO:0003700` transcription factor activity）的基因，例如 `uv run scripts/quickgo_tool.py annotation search --goId "GO:0003700" --taxonId 9606 --limit 50 --output tf_genes.json`。
  15. 工作流 3（探索 GO 层级）：获取 term 详情（定义、同义词），例如 `uv run scripts/quickgo_tool.py go terms --ids "GO:0003150" --output term_details.json`；检查祖先关系，例如 `uv run scripts/quickgo_tool.py go terms --ids "GO:0001917" --relation ancestors --output term_ancestors.json`。
  16. 工作流 4（创建 GO Slim 摘要）：先对候选基因（例如通过其 UniProt ID 获取注释）得到 GO ID 列表，例如 `GO:0006915,GO:0008219`；再将这些 GO ID 传给 slim endpoint，例如 `uv run scripts/quickgo_tool.py go slim --slimsToIds "GO:0005575,GO:0008150,GO:0003674" --slimsFromIds "GO:0006915,GO:0008219" --output my_slim.json`。

适用边界 · 注意事项