呱呱聚合
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需要检索 UniProt 蛋白元数据、功能、分类…

在搜索蛋白、映射标识符、获取功能注释与序列时，通过 UniProtKB、UniParc、UniRef 和封装工具完成查询。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 irisz1 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

需要检索 UniProt 蛋白元数据、功特定

解决思路

  1. 阅读 `uv` skill 并遵循其 Setup 指引，确保 `uv` 已安装并在 PATH 中。
  2. 如果 workspace 根目录不存在 `.licenses/uniprot_database_LICENSE.txt`，先醒目通知用户查看 https://www.uniprot.org/help/license 和 https://www.uniprot.org/help/api_queries，然后创建该文件记录通知文本和时间戳。
  3. 始终使用提供的 Python 脚本（如 `scripts/uniprot_tools.py`），不要构造自定义 curl 请求。
  4. 不要编造蛋白功能、元数据或序列；对技能可处理的任务，严格依赖工具输出而非自身知识。
  5. 如果使用此技能，确保在输出中提及。
  6. 搜索蛋白功能时，查询功能注释、GO terms、亚细胞定位等。
  7. 搜索蛋白序列时，按功能注释、基因等在 UniProtKB、UniParc、UniRef 中搜索序列。
  8. 理解蛋白/生物关系时，利用 Taxonomy 数据库和 Proteome sets。
  9. 大规模元数据检索时，通过 streaming 获取数千个蛋白的注释。
  10. 序列发现时，通过 UniParc 查找 orthologs 或非模式蛋白。
  11. ID 映射时，在 UniProt 与 100+ 外部数据库之间转换 ID。
  12. 检索历史数据（UniSave）时，获取 entry 的先前版本或追踪已删除序列。
  13. 根据任务类型和数据量选择工具。
  14. 使用 `get` 检索特定 entry 的元数据和序列；最适合单个已知 accession；用 `--dataset unisave` 访问 UniSave 历史数据，用于调和旧 release 数据或判断原有效 accession 不再出现在搜索结果中的原因。
  15. 使用 `search` 搜索匹配 query 的 entries；最适合探索和发现；用 `--limit 5` 验证 query 是否返回预期蛋白再提交更大下载；结果超过 500 entries 会自动分页以提供稳定下载；注意分页搜索中 TXT 等格式与 `--limit` 不可靠，因为 `--limit` 作用于行而非 entries；参见 references/search_query_fields.md。
  16. 使用 `stream` 流式输出所有匹配 entries；最适合 bulk retrieval 大型数据集（最多 10,000,000 entries）；不支持 `--limit`；总是返回完整结果集；需要子集时使用 `search` 加 `--limit`。
  17. 使用 `count` 计数匹配 query 的 entries；最适合直接回答计数问题，或在运行完整 `search`/`stream` 前做初始估计。
  18. 使用 `sparql` 执行图查询以进行复杂发现；最适合计数、精确序列匹配和多数据库查询；参见 references/sparql_examples.md。
  19. 使用 `map` 在 UniProt 与 100+ 数据库之间转换 ID；最适合 ID 映射任务；参见 references/id_mapping_documentation.md；如果用户未明确要求，先尝试 `search` 再使用 `map`，例如 external ID 可能可在 UniParc 中搜索但无法映射到 UniProtKB。
  20. 典型蛋白研究工作流 Step 1：识别目标蛋白和生物。
  21. 典型蛋白研究工作流 Step 2：搜索 UniProtKB 中 reviewed entries（`reviewed:true`）。
  22. 典型蛋白研究工作流 Step 3：如果没有 reviewed entries，搜索 unreviewed 或使用 UniParc 进行序列发现。
  23. 典型蛋白研究工作流 Step 4：如有必要，将外部 ID（如 Ensembl、PDB）映射到 UniProt Accessions。
  24. 典型蛋白研究工作流 Step 5：以所需格式（JSON、FASTA）检索功能元数据或序列。
  25. 处理 search misses（如非模式生物中的基因搜索）：如果直接 query（如 `gene:SYMBOL`）失败，先 pivot 到 protein name，搜索 common protein name（如 `protein_name:Alpha-crystallin A`）。
  26. 处理 search misses：使用 UniParc，搜索 UniParc dataset，它整合所有生命序列，即使未在 UniProtKB 完整注释。
  27. 处理 search misses：检查 orthologs/canonical，先解析 Human/Mouse ortholog 以找到正确命名/mnemonic。
  28. Bulk Retrieval Priorities：始终对 bulk data 优先使用 `stream` 或 `sparql`；`search` 适合探索，超过 500 entries 会自动分页以提供稳定下载。
  29. Bulk Retrieval Priorities Priority 0 `count`：在运行 `search` 或 `stream` 前始终检查结果数。
  30. Bulk Retrieval Priorities Priority 1 `stream`：bulk data retrieval 的主要方法（最多 10M entries）；不支持 `--limit`；总是返回所有结果。
  31. Bulk Retrieval Priorities Priority 2 `sparql`：在检索期间最适合复杂过滤和精确匹配。
  32. Sequence-Based Search（Exact Match）：使用 SPARQL 按完整氨基酸序列搜索蛋白；REST API `/search` endpoint 不支持直接 sequence-string lookups；任何非精确匹配使用专门 sequence similarity search skills；如果无法在 UniProt 中找到 query，使用 UniParc。
  33. Sequence-Based Search（Exact Match）SPARQL Query Pattern（UniProt）：PREFIX up: <http://purl.uniprot.org/core/> PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> SELECT ?protein ?name WHERE { ?protein a up:Protein ; up:sequence/rdf:value 'SEQUENCE_HERE' . OPTIONAL { ?protein up:recommendedName/up:fullName ?name . } }
  34. Sequence-Based Search（Exact Match）SPARQL Query Pattern（UniParc）：PREFIX up: <http://purl.uniprot.org/core/> PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> SELECT ?uniparc ?val WHERE { GRAPH <http://sparql.uniprot.org/uniparc> { ?uniparc a up:Sequence ; rdf:value ?val . FILTER (?val = 'SEQUENCE_HERE') } }
  35. Counting Entries Efficiently：使用 `count` 或 `SPARQL` 计数 entries（如 How many proteins in Human?）。
  36. Counting Pattern（Proteins per Organism）：PREFIX up: <http://purl.uniprot.org/core/> PREFIX taxon: <http://purl.uniprot.org/taxonomy/> SELECT (COUNT(?protein) AS ?count) WHERE { ?protein a up:Protein ; up:reviewed true ; up:organism taxon:9606 . }
  37. REST Search Syntax：列表中不用逗号，逗号被当作 literals；使用大写 `OR` 分隔 items；分组示例 `accession:(P12345 OR P67890)`；重复示例 `accession:P12345 OR accession:P67890`。
  38. REST Search Syntax：空格 = AND，如 `gene:p53 human` 同时搜索两者。
  39. 示例命令 count：`uv run scripts/uniprot_tools.py count 'taxonomy_id:9606'`
  40. 示例命令 search：`uv run scripts/uniprot_tools.py search 'gene:p53 AND reviewed:true' --limit 5`
  41. 示例命令 get：`uv run scripts/uniprot_tools.py get P04637`
  42. 示例命令 get 历史/已删除 entry（UniSave）：`uv run scripts/uniprot_tools.py get P04637 --dataset unisave`
  43. 示例命令 stream：`uv run scripts/uniprot_tools.py stream 'taxonomy_id:9606 AND reviewed:true' --format tsv --fields accession,gene_names > human_reviewed.tsv`
  44. 示例命令 map：`uv run scripts/uniprot_tools.py map 'P04637' --from_db UniProtKB_AC-ID --to_db Gene_Name`
  45. 示例命令 sparql：`uv run scripts/uniprot_tools.py sparql 'PREFIX up: <http://purl.uniprot.org/core/> SELECT ?protein WHERE { ?protein a up:Protein ; up:reviewed true . } LIMIT 5'`
  46. 使用 `protein_name:` 而不是不支持的 `name:`。
  47. 不要忽略 UniParc；非模式生物可能只存在于 UniParc。
  48. 不要混淆 Accession 与 UPI：UniProtKB Accessions（如 `P04637`）链接到功能元数据；UniParc IDs（`UPI...`）仅用于序列；可用 ID Mapping 工具从 UniParc IDs 找交叉引用到 UniProtKB Accessions。
  49. ID Mapping 中不要使用 `UniProtKB-AC` 作为 target；使用 `UniProtKB`。
  50. 复杂查询失败时不要放弃；尝试 SPARQL。
  51. 不要假设 ID 含义；在使用 ID 搜索前，始终在 UniProt 中查其自然语言描述/含义，确保匹配预期搜索词。
  52. 不要忽略 broad searches 的 citation noise；广文本搜索 `search 'term'` 常返回 false positives（如常见 maintenance proteins），因为 UniProt 搜索完整元数据包括 publication titles；功能发现优先用字段特定过滤器如 `cc_function:` 或 `protein_name:`。
  53. 短搜索词要加引号和字段前缀，如 `gene:lanM`；未加引号的短词如 `lanM` 可能匹配生物名称子串（如 Lancefieldella）或其他字段。
  54. 不要直接手动操作蛋白序列；始终使用代码和工具进行基于序列的操作，不要手动编辑、截断或修改蛋白序列。
  55. 不要过度用 `search` 做 bulk data；如果 `stream` 或 `sparql` 可做，就不要用 `search` 检索数百万 entries；streaming 对大批量更高效；`stream` 硬限制 10,000,000 输出且不支持 `--limit`。
  56. 不要忘记检查数据量；在运行无 `--limit` 的 `search` 或使用 `stream` 前始终先 `count`；无限查询可能耗时且消耗大量资源，如果返回数百万 entries。
  57. 不要对 `stream` 使用 `--limit`；`stream` 不支持 `--limit`；需要有限结果时使用 `search` 加 `--limit`。
  58. 不要忘记许可通知；首次呈现包含 UniProt 数据的结果时，必须说明使用了 UniProt Database 并建议用户查看 licensing terms；即使任务简短，首次回复包含 UniProt 数据时也必须 attribution。
  59. 参考材料：查阅 [SPARQL Examples](references/sparql_examples.md)。
  60. 参考材料：查阅 [Search Query Fields Documentation](references/search_query_fields.md)。
  61. 参考材料：查阅 [ID Mapping Documentation](references/id_mapping_documentation.md)。
  62. 参考材料：查阅 [UniProt Evidence Docs](https://www.uniprot.org/help/evidences)。
  63. 底层 API endpoints：`get`, `search`, `stream`, `count` -> `rest.uniprot.org/{dataset}/`。
  64. 底层 API endpoints：`map` -> `rest.uniprot.org/idmapping/`。
  65. 底层 API endpoints：`sparql` -> `sparql.uniprot.org/sparql`。
  66. 底层 API endpoints：`get --dataset unisave` -> `rest.uniprot.org/unisave/`。

适用边界 · 注意事项