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查询蛋白质互作、功能富集和同源关系时，用 STRING…

当需要查询特定蛋白之间的互作、互作证据、置信分数、互作伙伴或通路富集时，使用 STRING 数据库的 Python CLI 包装器进行程序化查询。

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置信度55%

沉淀时间2026-09-23

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来自 ellac9 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

查询蛋白质互作、功能富集和同源关系时，用特定

解决思路

先阅读 `uv` skill 并按其中的 Setup 说明操作，确保 `uv` 已安装并位于 PATH 中。
如果 workspace 根目录中尚不存在 `.licenses/string_database_LICENSE.txt`，先显著通知用户查看 https://string-db.org/cgi/access 的条款，然后创建该文件，记录通知文本和时间戳。
用户未明确说明物种或 NCBI Taxon ID 时，必须停止并询问："Which species are you interested in? I need the NCBI Taxon ID to proceed." 不得猜测或假设物种，即使 TP53、BRCA1、MDM2 等常与人类研究相关，也不得默认 Human。
禁止把输出打印到 stdout；调用时必须提供 `--output <file.tsv>`。
不要将大输出读入上下文；改用 jq、python 或文件操作（如 grep、head）处理大输出。
如果只有常见基因名（如 'TP53'），先用 `map` 命令把标识符映射为 STRING IDs，再进行后续查询，以保证服务器响应更快。
如果使用了本 skill，确保在输出中注明。
使用 `uv run` 执行 CLI：`uv run scripts/string_cli.py <command> [options] --output /tmp/out.tsv`。
根据用户请求读取 `references/mapping.md`，将常见蛋白名映射为 STRING IDs。
根据用户请求读取 `references/interactions.md`，查找互作蛋白、网络拓扑、中介、同源关系和可视化网络图片。
根据用户请求读取 `references/enrichment.md`，分析通路富集（GO、KEGG、Pfam）、PPI 显著性，或查找与特定术语（如 Melanoma）相关的所有蛋白。
根据用户请求读取 `references/valuesranks.md`，提交完整实验数据集（如 logFC、p-values）以使用异步后台 API 进行基于排名的富集分析。
开始任务时，先读取与当前任务最匹配的参考文件，以发现正确的 CLI 命令。

适用边界 · 注意事项

用户未提供且无法获得物种或 NCBI Taxon ID 时，不应继续查询。
需要查询非 STRING 数据库、非蛋白互作/功能富集/同源关系的数据时，不适用。
无法安装 `uv`、无法访问 STRING API，或用户不接受 STRING 许可条款时，不适用。