What is gget?
ゲノムデータベースへのクイック検索、配列検索、BLAST スタイルの検索、エンリッチメントチェック、および再現可能なバイオインフォマティクス証拠ログのための gget CLI および Python ワークフロー。
affaan-m/ECC
ゲノムデータベースへのクイック検索、配列検索、BLAST スタイルの検索、エンリッチメントチェック、および再現可能なバイオインフォマティクス証拠ログのための gget CLI および Python ワークフロー。
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/scientific-pkg-gget"Quick start
Install it or open the source, trigger it with a clear task, then follow the source workflow.
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/scientific-pkg-gget"Use gget to help me with: [describe your task]. Before you begin, tell me what input you need, the steps you will follow, and the expected output.
No structured workflow was detected; follow the original SKILL.md below.
Continue to the workflowDirect answers
ゲノムデータベースへのクイック検索、配列検索、BLAST スタイルの検索、エンリッチメントチェック、および再現可能なバイオインフォマティクス証拠ログのための gget CLI および Python ワークフロー。
It is relevant to workflows involving Python.
SkillSignal detected this source-specific command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/scientific-pkg-gget". Inspect the repository and command before running it.
The upstream source does not declare a dedicated Agent platform.
Static analysis detected exec-script signals. Review the cited source lines before installing; these signals are not a security audit.
This page combines upstream documentation with deterministic repository, quality, and static-risk signals. It is not described as a manual test or security review.
SkillSignal brief
ゲノムデータベースへのクイック検索、配列検索、BLAST スタイルの検索、エンリッチメントチェック、および再現可能なバイオインフォマティクス証拠ログのための gget CLI および Python ワークフロー。
Useful in these contexts
Core capabilities
Quality breakdown
Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.
Compare before choosing
These links are selected from shared tasks, functions, stacks, platforms, and same-name variants. Compare the source owner, documentation, permissions, and maintenance signals.
gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.
Fast CLI/Python queries to 20+ bioinformatics databases. Use for quick lookups: gene info, BLAST/BLAT, viral sequence downloads, AlphaFold structures, enrichment analysis, OpenTargets, COSMIC, CELLxGENE, and 8cube mouse specificity/expression data. Best for interactive exploration and simple queries. For batch processing or advanced BLAST use biopython; for multi-database Python workflows use bioservices.
Distributed computing for larger-than-RAM pandas/NumPy workflows. Use when you need to scale existing pandas/NumPy code beyond memory or across clusters. Best for parallel file processing, distributed ML, integration with existing pandas code. For out-of-core analytics on single machine use vaex; for in-memory speed use polars.
Medicinal chemistry filters for compound triage. Apply drug-likeness rules (Lipinski, Veber, CNS), structural alert catalogs (PAINS, NIBR, ChEMBL), complexity metrics, and the medchem query language for library filtering.
Use NeuroKit2 to build or audit reproducible research workflows for physiological time-series preprocessing, event/interval analysis, multimodal alignment, variability, and complexity. Trigger when code imports neurokit2 or needs its current APIs, schemas, and method-aware validation—not for diagnosis or device validation.
gget CLI または Python パッケージを使用してゲノム参照データベースにわたるクイックバイオインフォマティクス検索が必要なタスクにこのスキルを使用します。
タスクが規制対象の臨床解釈、高スループット本番パイプライン、またはデータベースバージョンとローカルインデックスの細かい制御を必要とする場合は、gget の代わりに専用のワークフローを使用します。
クリーンな Python 環境を使用します。
python -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install --upgrade gget
gget --help
uv が利用可能な場合:
uv venv
. .venv/bin/activate
uv pip install gget
古い環境を使用する前に、gget をアップグレードしてモジュールドキュメントを再確認します。gget が照会するアップストリームデータベースは時間とともに変化します。
CLI の形式:
gget <module> [arguments] [options]
Python の形式:
import gget
result = gget.search(["BRCA1"], species="human")
print(result)
一般的なワークフロー:
正確な引数については現在のアップストリームドキュメントを使用してください。これらのモジュールは一般的な最初の選択肢です:
gget search: 検索語から Ensembl ID を検索。gget info: Ensembl、UniProt、または関連 ID のメタデータを取得。gget seq: ヌクレオチドまたはアミノ酸配列を取得。gget ref: 参照ゲノムのダウンロードリンクを取得。gget blast: クイック BLAST クエリを実行。gget blat: サポートされているゲノムアセンブリに対して配列を配置。gget muscle: 多重配列アライメントを実行。gget diamond: 参照配列に対してローカル配列アライメントを実行。gget alphafold と gget pdb: タンパク質構造参照を調べる。gget enrichr、gget opentargets、gget archs4、gget bgee、gget cbio、gget cosmic: エンリッチメント、ターゲット、発現、がん、疾患関連データを探索。すべてのモジュールがすべての Python バージョンまたは依存関係セットをサポートするとは限りません。一部のオプションの科学的依存関係は、コアパッケージよりも狭いバージョンサポートを持ちます。
遺伝子を検索:
gget search -s human brca1 dna repair -o brca1-search.json
遺伝子メタデータを取得:
gget info ENSG00000012048 -o brca1-info.json
配列を取得:
gget seq ENSG00000012048 -o brca1-seq.fa
小さな BLAST クエリを実行:
gget blast "MEEPQSDPSVEPPLSQETFSDLWKLLPEN" -l 10 -o blast-results.json
Python の例:
import gget
genes = gget.search(["BRCA1", "DNA repair"], species="human")
info = gget.info(["ENSG00000012048"])
sequence = gget.seq("ENSG00000012048")
科学的な出力については、クエリを再現するのに十分なメタデータを含めます。
| 日付 | gget バージョン | モジュール | クエリ | 種/アセンブリ | 出力 | 注記 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2026-05-11 | `gget --version` | search | `BRCA1 DNA repair` | human | `brca1-search.json` | 実行前にドキュメントを確認 |
以下も記録します:
gget setup を通してインストールされたオプションの依存関係。gget のアップグレードで解決された障害。gget バージョンをアップグレードまたは確認したか?