呱呱聚合
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需要在 Reactome 中做通路富集、标识符映射…

当用户询问基因/蛋白列表通路富集、Reactome token 结果、标识符映射、反应参与物、通路层级或 diagram 导出时，用此技能调用 Reactome Analysis/Content Service。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 theol4 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

需要在 Reactome 中做通路富集、特定

解决思路

  1. 阅读 `uv` skill 并按其 Setup 说明安装 `uv`，确保 `uv` 在 PATH 中。
  2. 若工作区根目录下不存在 `.licenses/reactome_database_LICENSE.txt`，先显著通知用户查看 https://reactome.org/license 与 https://reactome.org/cite，然后创建该文件，记录通知文本和时间戳。
  3. 使用 CLI：运行 `uv run scripts/reactome_analysis.py <command> [options] --output /tmp/out.json`。
  4. 运行 `uv run scripts/reactome_analysis.py --help` 列出所有子命令和 flags；执行不熟悉命令前用 `--help` 验证可用子命令或 flags。
  5. 每个子命令都必须使用 `--output <file>` 将结果写入文件，不要依赖 stdout 获取大结果。
  6. 默认物种是 Homo sapiens，用 `--species` 覆盖。常见物种 ID：Homo sapiens 9606、Mus musculus 48892、Rattus norvegicus 48895。
  7. 分析结果 token 7 天后过期；保存 token，之后用 token 检索结果而无需重新提交数据。
  8. 用 `--fdr` 和 `--pvalue` 过滤富集结果，例如 `--fdr 0.05` 或 `--pvalue 0.01`，聚焦统计显著通路。
  9. Reactome 会自动检测标识符，包括 gene symbols (TP53)、UniProt (P04637)、Ensembl (ENSG00000141510)、ChEBI、OMIM、EntrezGene 等。
  10. 对 `species-comparison` 等返回大数据的命令使用 `--summary` 截断列表，避免超过工作区文件大小限制（1MB）。
  11. 如果使用此技能，确保在输出中提及。
  12. 当用户请求 "Cell Cycle" 图或分析时，优先使用特定子通路 Cell Cycle, Mitotic `R-HSA-69278`，除非用户明确要求 top-level overview。
  13. 常用通路 stable ID：Cell Cycle `R-HSA-1640170`（top-level，broad）；Cell Cycle, Mitotic `R-HSA-69278`（specific sub-pathway，用于 diagrams 和 drill-downs）；Immune System `R-HSA-168256`（top-level）；Signal Transduction `R-HSA-162582`（top-level）；Gene Expression `R-HSA-74160`（top-level）；Programmed Cell Death `R-HSA-5357801`（top-level）。
  14. 查询数据库信息：`db-version --output /tmp/version.json`；`db-name --output /tmp/name.json`。
  15. 单标识符分析：`identifier --id TP53 --output /tmp/tp53.json`；`identifier-projection --id TP53 --output /tmp/tp53_proj.json`。
  16. 批量富集分析：`analyze --data "TP53,BRCA1,EGFR" --output /tmp/enrich.json`；`analyze --file genes.txt --output /tmp/enrich.json`；`analyze-projection --data "TP53,BRCA1" --output /tmp/proj.json`；`analyze --data "TP53,BRCA1" --fdr 0.05 --output /tmp/sig.json`。
  17. 批量分析常见 options：`--page-size`（alias `--limit`）、`--page`（alias `--offset`）、`--sort-by`、`--order`、`--resource`、`--species`、`--fdr`、`--pvalue`。
  18. Token 检索：`token-result --token TOKEN --output /tmp/result.json`；`token-not-found --token TOKEN --output /tmp/notfound.json`；`token-resources --token TOKEN --output /tmp/resources.json`；`token-found-entities --token TOKEN --pathway R-HSA-69278 --output /tmp/found.json`；`token-filter-species --token TOKEN --species-filter 9606 --output /tmp/filtered.json`；`token-reactions-pathway --token TOKEN --pathway R-HSA-69278 --output /tmp/rxns.json`。
  19. 下载结果：`download-result --token TOKEN --output /tmp/full.json`；`download-pathways --token TOKEN --output /tmp/pathways.csv`；`download-found --token TOKEN --output /tmp/found.csv`；`download-not-found --token TOKEN --output /tmp/notfound.csv`。
  20. 标识符映射：`mapping --data "TP53,BRCA1" --output /tmp/mapped.json`；`mapping-projection --data "TP53" --output /tmp/mapped_proj.json`。
  21. 反应参与物与作用机制：`participants --id R-HSA-6804194 --output /tmp/participants.json`；`participating-entities --id R-HSA-6804194 --output /tmp/entities.json`。
  22. 复合物与集合成员关系：`component-of --id R-HSA-69488 --output /tmp/complexes.json`。
  23. 通路层级导航：`event-ancestors --id R-HSA-69278 --output /tmp/ancestors.json`；`contained-events --id R-HSA-69278 --output /tmp/steps.json`；`top-pathways --output /tmp/top.json`；`low-pathways --id R-HSA-69488 --output /tmp/low.json`。
  24. 图表导出：`diagram --id R-HSA-69278 --output /tmp/diagram.png`；`diagram --id R-HSA-69278 --highlight TP53 --output /tmp/highlighted.png`；`diagram --id R-HSA-69278 --format svg --output /tmp/diagram.svg`；`reaction-diagram --id R-HSA-6804194 --output /tmp/rxn.png`。
  25. 交叉引用映射：`xref-mapping --id TP53 --output /tmp/xref.json`；`xref-mapping-batch --data "TP53,BRCA1" --output /tmp/xrefs.json`。
  26. 搜索：`search --query "TP53 apoptosis" --output /tmp/results.json`。
  27. 按 ID 查询条目：`query --id R-HSA-69278 --output /tmp/entry.json`。
  28. 报告与物种比较：`report --token TOKEN --output /tmp/report.pdf`；`species-comparison --species-id 48892 --output /tmp/species.json`；`species-comparison --species-id 48892 --summary --output /tmp/species.json`。
  29. 详细 API endpoint 文档见 `references/api_reference.md`。
  30. 解释基因集富集工作流第 1 步：提交基因列表并投影到人类通路：`uv run scripts/reactome_analysis.py analyze-projection --data "TP53,BRCA1,EGFR,MYC,PTEN" --fdr 0.05 --output /tmp/enrichment.json`。
  31. 解释基因集富集工作流第 2 步：检查 top pathways，查看输出中的 `pathwaysFound`、top pathway names、p-values 和 FDR values。
  32. 解释基因集富集工作流第 3 步：深入通路，获取子事件和反应详情：`uv run scripts/reactome_analysis.py contained-events --id R-HSA-69278 --output /tmp/steps.json` 和 `uv run scripts/reactome_analysis.py participants --id <reaction_id> --output /tmp/parts.json`。
  33. 解释基因集富集工作流第 4 步：可视化，导出图表并高亮基因：`uv run scripts/reactome_analysis.py diagram --id R-HSA-69278 --highlight "TP53,BRCA1" --output /tmp/diagram.png`。
  34. 解释基因集富集工作流第 5 步：检查层级，向上导航查看更广泛生物上下文：`uv run scripts/reactome_analysis.py event-ancestors --id R-HSA-69278 --output /tmp/ancestors.json`。
  35. 解释基因集富集工作流第 6 步：交叉引用，将标识符映射到其他数据库：`uv run scripts/reactome_analysis.py xref-mapping --id TP53 --output /tmp/xrefs.json`。

适用边界 · 注意事项