Connectorの操作の参照

正確な操作名、必要なフィールド、デフォルト、および例の呼び出しを調べます。データソースを選択するには、データベースカタログで起動します。あなたが呼ぶつもりのConnector家族を拡大して下さい; 可用性と資格情報は別に設定する必要があります。

たとえば呼び出しが実行される場所

hostオブジェクトは、Open-Scienceのエージェント実行環境で供給されます。以下の JavaScript は、 エージェント側コールフラグメント、スタンドアローンNode.jsプログラムではなく、パブリックタスクのメソッドではなく SDK クライアント。関連するConnector命令をロードし、マッチング操作を使用するエージェントに依頼してください。フレームワークは、この JavaScript フォームの代わりに Python ブリッジを公開する可能性があります。

まず、設定 → コネクタでConnectorを有効にし、必須資格情報を設定し、該当する場合は、選択したSpecialistへのアクセスを許可します。呼び出しは、会話の許可ポリシーに引き続き従います。パブリックNode.js の統合は、タスクSDK で Connector の設定を管理できますが、そのクライアントをインポートすることで、この host を取得できません。

呼び出しをチェーンする前に結果を読む

例返されたPubMed IDをメタデータルックアップに渡す

たとえば、PRISMA レポートのガイダンスを検索するために PubMed を使用してください。マッチの合計数と5つのPMIDsを返します。 操作 search_articles は、合計と識別子のページを返します。 PMIDs を get_article_metadata に返し、タイトル、作者、DOI のリンクを取得します。空のページ、truncated結果、認証エラーは異なる処理が必要です。

返送情報	利用する
合計マッチ数と返された行	完全な結果セットから小さなページを区別する
`truncated`, `records_truncated` または家族固有の完全性フラグ	クエリを狭くしたり、残りを取ったりするかどうかを決定
`not_found`, `missing`, `not_processed`	未解決の入力を識別し、適切な項目だけを再試行する
DOI、アクセス、ソースURLおよびリリース/ビルド	その後のクエリに必要なアイデンティティとソースを保持します。
完全なテキストの状態か免許証のノート	テキストが取得されたかどうかを決定し、再利用することができます

返却フィールド名は動作により異なります。以下に説明とダウンロード可能なスキーマは、各契約を指定します。テーブルは普遍的な JSON 応答ではないです。右手ファミリーリストを使用してジャンプし、その家族のパラメータを拡大します。運用名を検索すると、グループを含むグループが開きます。

空の結果から別々に失敗を読んで下さい。 でんぷん v0.30.2、CellGuideのマーカー/ソース/ティッシュは空の証拠としてそれらを扱うのではなく、表面のフェッチの失敗を要求します; absentオプションのデータファイルがまだ空にすることができます。 OLS関連クエリは、不完全なペジネーションと無効な応答を拒否します。サービスエラーは、セルタイプがマーカーや腫瘍学用語が関係する用語がないという証拠ではありません。

操作の入力

1つのコネクターを一度に拡大して下さい。必須項目は必須項目です お問い合わせ; この参照およびダウンロードは開いた科学を使用します v1.0.5 スキーマ。ネスト input.required リストは権威的です。レガシートップレベル required リストが存在しない可能性があります。コンサルティングダウンロード可能なレジストリネストされた JSON スキーマ、完全なリターン説明およびエージェント・サイド・コールの例のため。ジェネリックを通さない id ツールが期待したときに accessions, cids, rs_id または別の名前空間固有のフィールド。

化学化学品

操作とパラメータを表示

`pubchem_search_compounds`

化学識別子(名前、SMILES、InChIKey、またはCID)をPubChem CIDに解決し、トップヒットのコア計算されたプロパティでオプションで取得します。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`namespace`	文字列	任意; デフォルト: "name"; エヌム: ["name", "smiles", "inchikey", "cid"]
`max_cids`	整数	任意; デフォルト: 25; 最小値: 1; 最高: 100
`with_properties`	真偽値	任意; デフォルト: true

const result = await host.mcp("chemistry", "pubchem_search_compounds", {"query": "aspirin", "max_cids": 25})

`pubchem_get_compounds`

パブChem CIDのバッチのための完全な計算されたプロパティレコード、オプションのキャップされた同義語リスト。

フィールド	型	要件と制約
`cids`	整数の配列	必須; minItems: 1; maxItems: 50の
`include_synonyms`	真偽値	任意; デフォルト: false
`max_synonyms`	整数	任意; デフォルト: 30

const result = await host.mcp("chemistry", "pubchem_get_compounds", {"cids": [2244, 2519], "include_synonyms": false})

`pubchem_similarity_search`

2D 谷本類似性は、SMILES(同期 fastsimilarity_2d ルート、ジョブポーリングなし) の全ての PubChem を検索します。

フィールド	型	要件と制約
`smiles`	文字列	必須
`threshold`	整数	任意; デフォルト: 90; 最小値: 1; 最高: 100
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 50; 最小値: 1; 最高: 200
`with_properties`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("chemistry", "pubchem_similarity_search", {"smiles": "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O", "threshold": 90})

`pubchem_get_bioassay_summary`

1つのPubChem化合物のBioassay活性要約 - どのターゲットに対して、どのような結果と効力でそれをテストしました。

フィールド	型	要件と制約
`cid`	整数	必須
`active_only`	真偽値	任意; デフォルト: false
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("chemistry", "pubchem_get_bioassay_summary", {"cid": 2244, "active_only": true})

`pubchem_get_safety`

1つのPubChemの混合物(PUG-View 'GHSの分類'のためのGHSの安全分類見出し)、レポートソース全体で集計。

フィールド	型	要件と制約
`cid`	整数	必須

const result = await host.mcp("chemistry", "pubchem_get_safety", {"cid": 702})

`chebi_search`

ChEBIエンティティティ(名前、同義語、式、InChIKeys)上の全文検索。

フィールド	型	要件と制約
`term`	文字列	必須
`max_results`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1

const result = await host.mcp("chemistry", "chebi_search", {"term": "caffeine", "max_results": 20})

`chebi_get_entity`

完全なChEBIの実体記録:名前、構造、化学データ、役割および交差参照。

フィールド	型	要件と制約
`chebi_id`	文字列	必須
`max_synonyms`	整数	任意; デフォルト: 30
`max_xrefs`	整数	任意; デフォルト: 50

const result = await host.mcp("chemistry", "chebi_get_entity", {"chebi_id": "CHEBI:27732"})

`chebi_get_ontology`

ChEBIの組織のOntologyリレーション - それが何であるか(外出:役割/コンジュゲート酸を持っています...)とそれでポイント(着信:子供/妄想)。

フィールド	型	要件と制約
`chebi_id`	文字列	必須
`relation_type`	文字列	オプション
`max_relations`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("chemistry", "chebi_get_ontology", {"chebi_id": "CHEBI:27732", "relation_type": "has role"})

`rhea_search_reactions`

式テキスト、参加者ChEBI ID、EC番号(自動検出式)によるRheaマスター反応を検索します。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`limit`	整数	任意; デフォルト: 50; 最小値: 1; 最高: 500

const result = await host.mcp("chemistry", "rhea_search_reactions", {"query": "caffeine", "limit": 50})

`rhea_get_reaction`

1つのレア反応のためのフルレコード:式、ChEBI IDとstoichiometry、ECリンク、方向家族と文学の参加者。

フィールド	型	要件と制約
`rhea_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("chemistry", "rhea_get_reaction", {"rhea_id": "10280"})

`bindingdb_ligands_by_target`

すべてのBindingDBのリガンドの結合の類縁(Ki/Kd/IC50/EC50)はUniProtのアクセスによって1つの蛋白質のターゲットに、従います。

フィールド	型	要件と制約
`uniprot`	文字列	必須
`affinity_cutoff_nm`	数値	任意; デフォルト: 10000
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("chemistry", "bindingdb_ligands_by_target", {"uniprot": "P00533", "affinity_cutoff_nm": 100})

`bindingdb_targets_by_compound`

化合物の2DシミラーをクエリSMILESに測定された親和性を持つタンパク質ターゲット — "この分子(またはその近いアナログ)は?"を結合します。

フィールド	型	要件と制約
`smiles`	文字列	必須
`similarity`	数値	任意; デフォルト: 0.85; 最小値: 0.5; 最高: 1
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("chemistry", "bindingdb_targets_by_compound", {"smiles": "CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O", "similarity": 0.85})

`lipidmaps_get_compound`

正確な LMID または PubChem CID で LIPID MAPS を検索します。名称は先に PubChem で解決してください。複数一致・欠測値・出典を保持します。名前・質量・一括検索には対応しません。

Field	Type	Requirement and constraints
`id_type`	string	required; enum: ["lm_id", "pubchem_cid"]
`identifier`	string	required;最大長:15

const result = await host.mcp("chemistry", "lipidmaps_get_compound", {"id_type": "lm_id", "identifier": "LMFA01010001"})

`unichem_map_compound`

完全な InChIKey または ChEMBL ID を UniChem で PubChem・ChEMBL・ChEBI に対応付けます。異なる構造と打切り情報を保持します。索引の対応は最新レコードの確認や生物学的同等性を保証しません。

Field	Type	Requirement and constraints
`id_type`	string	required; enum: ["inchikey", "chembl"]
`identifier`	string	required;最大長: 27

const result = await host.mcp("chemistry", "unichem_map_compound", {"id_type": "chembl", "identifier": "CHEMBL1089"})

文献グラフ

操作とパラメータを表示

`openalex_search_works`

年/型/OA/venue フィルターが付いている OpenAlex のスカラーリーの仕事(すべての規準、~250M の記録)を捜して下さい。 Args: クエリ (title+abstract+fulltext 上でのフリーテキスト) フィルタが設定されている場合は、year_from、year_to(包括的な年)、work_type(粒子/レビュー/プレビュー/ブックチャプター/データセット/ディスサーテーション)、open_access_only、会場(S-id、openalex.org URL、ISSN、または、venue_resolvedで表されたトップソースに解決された明白な名前; 解像度をスキップするために正確なIDを渡して下さい)、分類して下さい(関連デフォルト/cited_by_count/publication_date、max_records (デフォルト50の堅い天井500; 200のページ)、include_abstracts(変換されたインデックスから復元されますが、検証済みのライセンスのみ - cc-by/cc-by-sa/cc0/public-domain; 他は抽象=null + abstract_policy ノート + abstract_license を得ます; バルクを加えて下さい)。 {query、フィルタ、ソート、api_total、n_records_returned、records_truncated、レコード}を返します。各レコードは、リーンワーク形状(openalex_id、doi、pmid、title、publication_year/date、タイプ、言語、is_retracted、作者[...]、source{...}、biblio、cited_by_count、fwci、referenced_works_count、open_access{...}、best_oa_pdf_url、primary_topic、キーワード)です。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	オプション
`year_from`	整数	オプション
`year_to`	整数	オプション
`work_type`	文字列	オプション
`open_access_only`	真偽値	オプション
`venue`	文字列	オプション
`sort`	文字列	任意; デフォルト: "relevance"; エヌム: ["relevance"、"cited_by_count"、"publication_date"]
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 50
`include_abstracts`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("literature", "openalex_search_works", {"query": "CRISPR base editing", "year_from": 2020, "open_access_only": true, "sort": "cited_by_count", "max_records": 25})

`openalex_get_work`

OpenAlex がフルで機能する — メタデータ, 抽象 (変換されたインデックスから再構築, openalex_search_works でライセンス-gated), OA の場所, referenced_works (W-ids の外出 — openalex_references と counts_by_year で水和します。引数: work_id (W-id, openalex.org URL, bare DOI, or doi.org URL). DOI のルックアップは、派手なフィルターによって解決します; 複数の作品が最も引用されている DOI を 1 つ共有すると、doi_claimants + doi_resolution_note が含まれます。未知のID/DOIsの未設立を上げる。

フィールド	型	要件と制約
`work_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("literature", "openalex_get_work", {"work_id": "W2741809807"})

`openalex_citations`

リストは、CITE に指定された作品(着信引用)を OpenAlex's 引用グラフで表示します。 Args: work_id (W-id/URL/DOI — DOIs は 1 つの余分決断の要求を要します)、分類して下さい(cited_by_count のデフォルト/publication_date/関連)、max_records (デフォルト 50、天井 500)、include_abstracts。 {work_id、api_total(真のシッティングワークカウント)、n_records_returned、records_truncated、レコード} (リーン作業記録)

フィールド	型	要件と制約
`work_id`	文字列	必須
`sort`	文字列	任意; デフォルト: "cited_by_count"; enum: ["cited_by_count"、"publication_date"、"relevance"]
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 50
`include_abstracts`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("literature", "openalex_citations", {"work_id": "W2741809807", "sort": "cited_by_count", "max_records": 50})

`openalex_references`

与えられた作品のCITES(外部参照)をリストし、参照リストの注文でフルメタデータに水和します。 Args: work_id (W-id/URL/DOI)、max_records (デフォルト100、天井500; 50/request をバッチ処理 {work_id、n_references、n_records_returned、records_truncated、references_not_hydrated(IDs OpenAlexは、無声に落ちることはありません)、reference_ids(すべての発信W-ids)、レコード}のレコードを返します。

フィールド	型	要件と制約
`work_id`	文字列	必須
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("literature", "openalex_references", {"work_id": "W2741809807", "max_records": 100})

`openalex_search_authors`

OpenAlex の著者のプロフィールを名前で検索します。 Args: クエリ(マッチ表示名+代替品) 期待する同種 — 所属/トピック/ORCID をチェックします。, max_records (デフォルト 25, 天井 500). {query、api_total、n_records_returned、records_truncated、レコード}を返します。各レコード{author_id、名前、orcid、works_count、cited_by_count、h_index、i10_index、所属[{institution、年}]、last_known_institutions、top_topics}。 author_id を openalex_get_author で使用して下さい。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("literature", "openalex_search_authors", {"query": "Jennifer Doudna", "max_records": 25})

`openalex_get_author`

1 つの OpenAlex の作者プロフィールとトップ引用された作品を取得します。引数: author_id (A-id, openalex.org URL, ORCID;) CAVEAT: OpenAlex's ORCID ポインタは、スパースの重複に解決できます。openalex_search_authors、works_sample(デフォルト10、最大200)からA-IDを好む。 0 はリクエストをスキップします。作者レコードとcounts_by_year、top_works_total(真の合計作品数)、top_works(引用によるリーン作業記録)を返します。

フィールド	型	要件と制約
`author_id`	文字列	必須
`works_sample`	整数	任意; デフォルト: 10

const result = await host.mcp("literature", "openalex_get_author", {"author_id": "A5023888391", "works_sample": 10})

`openalex_venue_info`

OpenAlexのジャーナル/リポジトリ('sources') - OAステータス、DOAJリスト、APC、引用メトリック。 Args: 会場(S-id、openalex.org URL、またはISSN) 他のものは名前検索です), max_records (デフォルト10, 天井500; 名称検索のみ。リターン: 厳密な-> 1つの源の記録+ counts_by_year; 名称検索 -> {query、api_total、n_records_returned、records_truncated、レコード}。ソースレコード: {source_id、display_name、タイプ、issn_l、issn、host_organization、country_code、homepage_url、is_oa、is_in_doaj、is_core、apc_usd、works_count、cited_by_count、h_index、two_year_mean_citedness、最初/last_publication_year、top_topics}。

フィールド	型	要件と制約
`venue`	文字列	必須
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 10

const result = await host.mcp("literature", "openalex_venue_info", {"venue": "Nature", "max_records": 10})

`arxiv_search`

arXivのプリプリント(物理、数学、CS、統計、q-bio、...)を公式のAtom APIから検索します。 Args: クエリ (arXiv クエリ文字列) プレーン用語は、すべてのフィールドを検索します。フィールドはti:/au:/abs:と booleans AND/OR/ANDNOTの作業を接頭辞します。カテゴリまたは日付範囲が設定されている場合は、カテゴリ(arXivコードおよび-ed、例えば) q-bio.GN, cs.LG, stat.ML), date_from / date_to(寛容な日付YY-MM-DD, inclusive), スタート (0ベースのピアジングオフセット; API はリクエスト間の~3s — ページを丁寧なものにします。 max_results (デフォルトでは 25、コールあたり最大 100 )、 sort_by (関連するデフォルト/submitDate/LastUpdatedDate)、sort_order (拡張デフォルト/昇順)。 {search_query(送信された正確なクエリ)、api_total(arXiv's合計マッチカウント)、start_index、n_records_returned、records_truncated、sort_by、sort_order、レコード}; 各レコード{arxiv_id、バージョン、id_versioned、タイトル、抽象、作者、公開、更新、primary_category、カテゴリ、doi、journal_ref、コメント、abs_url、pdf_url}。 doi/journal_ref は、ジャーナルの出版物の後にのみ表示されます。誤ったクエリはエラーを発生させます(arXiv's HTTP-200エラーフィードは、データとして返されることはありません)。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	オプション
`category`	文字列	オプション
`date_from`	文字列	オプション
`date_to`	文字列	オプション
`start`	整数	任意; デフォルト: 0
`max_results`	整数	任意; デフォルト: 25
`sort_by`	文字列	任意; デフォルト: "relevance"; ["relevance"、"submittedDate"、"lastUpdatedDate"]
`sort_order`	文字列	任意; デフォルト: "descending"; enum: ["descending", "ascending"]

const result = await host.mcp("literature", "arxiv_search", {"query": "ti:transformer", "category": "cs.LG", "max_results": 10})

`arxiv_get_papers`

バッチフェッチ arXiv 紙メタデータ (を含む) 抄録) ID — 100 用紙までのリクエストを1ペースで受ける。引数: arxiv_ids (100 ID まで) 一般的なフォーム — 2103.14030, バージョン2103.14030v2, 古いスタイル q-bio/0601001, arXiv:-prefixed, または abs/pdf URL; 未バージョンのIDは最新バージョンに解決します)。 {n_requested、n_found、重複(未返還した紙に解決する入力)、not_found(未知および誤字ID)、arXivは未知の未知をスキップし、誤字されたものよりも全体のバッチを拒絶します。このツールは、レコード} — 要求された順序の記録、arxiv_search レコードと同じ形。ドローイング紙はメタデータを返す(退会ノートのコメントをチェックする)。

フィールド	型	要件と制約
`arxiv_ids`	文字列の配列	必須

const result = await host.mcp("literature", "arxiv_get_papers", {"arxiv_ids": ["2103.14030", "1706.03762v5"]})

`crossref_get_work`

クロスレフDOIのパブリッシャー・デポジド・メタデータを取得します。 DOI, doi: プレフィックス, doi.org URL が受け付けられます。 APIキーは必要ありません。 DOIが他の登録機関に所属している場合、マッチングサービスを利用してください。クロスリーフ404はDOIが無効であることを証明しません。返されたDOI、タイトル、source_urlを確認してください。

フィールド	型	要件と制約
`doi`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 2048

const result = await host.mcp("literature", "crossref_get_work", {"doi": "10.1038/nature12968"})

`crossref_get_updates`

預金された訂正、引き込みおよび他の更新の関係を読んで下さい。 updated_byは、この作業を更新する通知を指す。 update_to は、この DOI によって更新される動作をポイントします。関係方向とソースラベルを保存します。空の配列は信頼性を確立しないか、または引き込みが存在しないことを証明しません。

フィールド	型	要件と制約
`doi`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 2048

const result = await host.mcp("literature", "crossref_get_updates", {"doi": "10.1038/nature12968"})

`datacite_search_records`

パブリック DataCite データセット/ソフトウェア DOI メタデータを検索します。供給のクエリ、related_doiか両方; query は DataCite クエリの構文を使用します。 next_page を追ったときに同じフィルタと page_size を保ちましょう。 Page-number retrieval は最初の 10,000 レコードに限られます。必要に応じてクエリを絞ります。 related_identifiers、権利、URLのランディングをチェックします。メタデータは、ダウンロード可能なデータや再使用権限を保証するものではありません。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 2000
`related_doi`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 2048
`resource_type`	文字列	任意; デフォルト: "dataset"; enum: ["dataset"、"software"]
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("literature", "datacite_search_records", {"query": "climate", "resource_type": "dataset", "page_size": 5})

`datacite_get_record`

タイトル、クリエイター、リソースタイプ、権利、関連する識別子、利用可能なバージョンを含む1つのパブリックDataCite DOIレコードを取得します。 DOI, doi: プレフィックス, doi.org URL を受信します。リンクされたデータセットまたはソフトウェアパッケージを使用する前に、識別子と関係の方向を確認してください。

フィールド	型	要件と制約
`doi`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 2048

const result = await host.mcp("literature", "datacite_get_record", {"doi": "10.14454/qdd3-ps68"})

パブメッド

操作とパラメータを表示

`search_articles`

パブメッド(ビオメジカル&) NCBI esearchによるライフサイエンス文献。 PMIDsの合計マッチ数とページを返します。 PubMedフィールドタグ([Title], [Author], [Journal], [MeSH 条件], ...), Boolean 演算子, 日付のフィルタリングとソートをサポートしています。 PubMedは、物理/CS/数学/純粋な化学論文をインデックス化しません。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`max_results`	整数	任意; デフォルト: 20
`retstart`	整数	任意; デフォルト: 0
`sort`	文字列	任意; エヌム: ["relevance"、"pub_date"、"author"、"journal_name"、"title"]
`date_from`	文字列	オプション
`date_to`	文字列	オプション
`datetype`	文字列	任意; デフォルト: "pdat"; エヌム: ["pdat", "edat", "mdat"]

const result = await host.mcp("pubmed", "search_articles", {"query": "CRISPR gene editing", "max_results": 10})

`get_article_metadata`

PMID(バルク、efetch経由):識別子(pmid/pmc/doi)、タイトル、抄録、ジャーナル、所属、出版日、MeSH用語、記事の種類、言語および引用の著者から詳細な記事メタデータを取得します。すべての用途で、cite PubMedとリンクとして返された記事DOIs(identifiers.doi)を含む。

フィールド	型	要件と制約
`pmids`	['string', 'array']	必須

const result = await host.mcp("pubmed", "get_article_metadata", {"pmids": ["35486828", "33264437"]})

`find_related_articles`

関連するPubMedコンテンツを1つ以上のソースのPMIDsをNCBI elinkで見つける。 pubmed_pubmed(デフォルト)は、タイトル/抽象/メッシュ(NOT引用)の単語級類似性によってランク付けされた類似記事を返します。 pubmed_pmcは全文PMCのリンクを返します。 pubmed_gene/pubmed_protein/pubmed_nucleotide はリンクされたシーケンス/遺伝子の記録を戻します。

フィールド	型	要件と制約
`pmids`	['string', 'array']	必須
`link_type`	文字列	任意; デフォルト: "pubmed_pubmed"; エヌム: ["pubmed_pubmed", "pubmed_pmc", "pubmed_nucleotide", "pubmed_protein", "pubmed_gene"]
`max_results`	整数	オプション

const result = await host.mcp("pubmed", "find_related_articles", {"pmids": ["35486828"], "link_type": "pubmed_pubmed"})

`lookup_article_by_citation`

NCBI ecitmatch 経由で PMIDs にバイブリグラフの引用を解決します。各引用は、{journal、年、ボリューム、first_page、著者、key}の一部を供給します。 2-3+ フィールドを信頼できるマッチングに提供します。参照リストがあるとき使用し、PMIDsを必要として下さい。

フィールド	型	要件と制約
`citations`	オブジェクトの配列	必須

const result = await host.mcp("pubmed", "lookup_article_by_citation", {"citations": [{"journal": "Science", "year": 1987, "volume": "235", "first_page": "182", "author": "Palmenberg AC"}]})

`convert_article_ids`

PMID、PMCID、DOIをNCBI/PMC IDコンバーター経由で変換します。コール当たりの均質な入力 ID (id_type をセットしてマッチします)。 PMID が PMCID を持っているかどうかをよく確認するために使われます。 get_full_text_article を呼び出す前に、PMC で完全なテキストを呼び出します。

フィールド	型	要件と制約
`ids`	['string', 'array']	必須
`id_type`	文字列	任意; デフォルト: "pmid"; enum: ["pmid", "pmcid", "doi"]

const result = await host.mcp("pubmed", "convert_article_ids", {"ids": ["PMC9046468"], "id_type": "pmcid"})

`get_full_text_article`

欧州PMCによるパブメッドセントラルからオープンアクセスフルテキストを取得("PMC12345") または " 12345"。構造化されたセクションテキストとライセンスを返します。完全なテキストが利用できなくなった場合、その理由は明示的に報告されます(fulltext_status)。 OA-subsetの記事のみ、完全なテキストを取得できます。すべての用途で、cite PubMed と返された記事 DOIs をリンクとして含めます。

フィールド	型	要件と制約
`pmc_ids`	['string', 'array']	必須

const result = await host.mcp("pubmed", "get_full_text_article", {"pmc_ids": ["PMC9046468"]})

`get_copyright_status`

著作権・ライセンス状況を報告する PMID パブフィードの著作権情報、PMC ID コンバーターを組み合わせること()PMID - - - -> PMCID/DOI および PMC <permissions> ブロック(ライセンスタイプ、ALIライセンスURL、著作権表示/年)。コンテンツを再生成する前に、オープンアクセス再利用権をチェックするために使用します。

フィールド	型	要件と制約
`pmids`	['string', 'array']	必須

const result = await host.mcp("pubmed", "get_copyright_status", {"pmids": ["35891187", "34375400"]})

`get_pubtator_annotations`

公開済み PubMed 論文のタイトル・抄録から、PubTator 3 BioC JSON のエンティティ・関係注釈を取得します。本文断片、オフセット、正規化 ID、関係を保持します。生テキストの送信は行いません。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`pmids`	array	お問い合わせ; minItems: 1; maxItems: 10

const result = await host.mcp("pubmed", "get_pubtator_annotations", {"pmids": ["29355051"]})

`search_pubtator`

PubTator 3 の文献をテキスト、エンティティ ID、関係で 1 ページ検索します（例：relations:ANY|@CHEMICAL_Doxorubicin|@DISEASE_Neoplasms）。自動抽出した関係は研究資料であり、臨床的結論ではありません。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`query`	string	お問い合わせ; minLength: 1; maxLength: 1000
`page`	integer	optional; default: 1; minimum: 1; maximum: 10000

const result = await host.mcp("pubmed", "search_pubtator", {"query": "relations:ANY|@CHEMICAL_Doxorubicin|@DISEASE_Neoplasms", "page": 1})

ジャンル & オントロジー

操作とパラメータを表示

`query_genes`

mygene.info (batched、1000 条件/要求まで) を介して gene 識別子/シンボルを解決します。遺伝子のシンボルをマップして、遺伝子のID、エントルツID、名前、その他のmygene.infoフィールドをアンサンブルするために使用します。(例:入力条件の名前空間にscopesを設定) "entrezgene"、"ensembl.gene"、"symbol、alias")。引数: 条件(クエリー条件、例えば) ["TP53"、"BRCA1"]; commasを含む用語はサポートされていません。スコープ(コンマ区切りの識別子の名前空間で、条件にマッチする)。フィールド(コンマ区切りのmygeneフィールドを返し、または"all"); 種(一般的な名前 "human"/"mouse" またはNCBIタクシー {n_input、n_records、not_found、レコード}を返します。いくつかの遺伝子をマッチングする用語は、いくつかのレコードを収穫します(それぞれ、queryを運ぶ)。レコードは決定的に注文されます(入力順、その後_id)。

フィールド	型	要件と制約
`terms`	文字列の配列	必須
`scopes`	文字列	オプション
`fields`	文字列	任意; デフォルト: "symbol、名前、taxid、entrezgene、ensembl.gene"
`species`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("genes", "query_genes", {"terms": ["TP53", "BRCA1"], "scopes": "symbol,alias", "fields": "symbol,name,entrezgene,ensembl.gene", "species": "human"})

`list_ontologies`

EBIオントロジールックアップサービス(OLS4)でオントロジーを一覧表示します。とりあえず ontology_ids (例) ["efo"、"cl"、"chebi"、"go"、"mondo"]): それらの正当性のためのフェッチ構造メタデータレコード; not_found で未知の ID が報告されています。なし:完全な OLS4 のカタログ(~250 の正当性、paginated 十分におよびカウント検証される)。 {records:[{ontology_id、タイトル、バージョン、ステータス、num_terms、...}]、not_found:[...]} IDリスト、または{records:[...]、total_elements、完全} 完全なカタログのため。

フィールド	型	要件と制約
`ontology_ids`	文字列の配列	オプション

const result = await host.mcp("genes", "list_ontologies", {"ontology_ids": ["efo", "go", "mondo"]})

`search_ontology_terms`

1 つ以上の OLS4 のオントロジーを渡るラベル/匿名で ontology 用語を検索します。一般的な用途:疾患名(ontology=["efo"])、細胞型細胞腫瘍学用語(["cl"])、化学用ChEBI用語(["chebi"])、名称別GO用語(["go"])、または一度にすべての腫瘍学を検索します。 Args: クエリ(用語集、同義語、または識別子) オントロジー(IDを制限する) どれもすべての腫瘍学を検索しませんか。厳密な(全弦のマッチ); include_obsolete (デフォルトは偽); max_results(OLS関連) {query、total_found、n_returned、tuncated、条件:[{curie、iri、ラベル、short_form、ontology、説明、タイプ、is_defining_ontology}]}。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`ontologies`	文字列の配列	オプション
`exact`	真偽値	任意; デフォルト: false
`include_obsolete`	真偽値	任意; デフォルト: false
`max_results`	整数	任意; デフォルト: 20

const result = await host.mcp("genes", "search_ontology_terms", {"query": "asthma", "ontologies": ["efo"], "max_results": 20})

`get_ontology_term`

1つのオントロジーの用語'sの詳細、または完全な関連する用語セットを取得します。 relation=None: 完全な用語記録(ラベル、同義語、説明、obsolete フラグ、直接親)。関係:COMPLETE、関連する用語の完全ペジネーションセットなど。関係="hierarchicalChildren" 直接子供向け(子供向け) part_of 等、"descendants"/"hierarchicalDescendants" 全サブツリー、"ancestors"/"hierarchicalAncestors"、"parents"、"children"のため。 API's の合計に対して、リトリバルがカウントアップされます。アーグ: オントロジー(lowercaseなど) "efo"、"go"、"cl"、"chebi"); term_id (CURIE "EFO:0000305"/"GO:0006281" または完全な IRI; 関係(いずれかまたはリストの1つ)。 include_parents (関係が None の場合の直接親の ref を含む)。戻り値:リレーション=なし{curie、アイリ、ラベル、オントロジー、short_form、同義語、説明、is_obsolete、has_children、両親}; それ以外の場合は、{root、関係、total_elements、term_count、条件:[...]}。

フィールド	型	要件と制約
`ontology`	文字列	必須
`term_id`	文字列	必須
`relation`	文字列	任意; enum: [ ]"両親", , "お子様", , "先輩たち", , "子孫子", , "hierarchicalParents(階層)", , "hierarchicalChildren(アーキラル・キルデントレン)", , "hierarchicalAncestors(階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階層階", , "hierarchicalDescendants(アーキシャル・デッセンド)". . .
`include_parents`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("genes", "get_ontology_term", {"ontology": "go", "term_id": "GO:0006281", "relation": "children"})

`get_go_annotations`

UniProt 遺伝子製品を QuickGO から取得します。 (完了、カウント検証済み)。アーグ: uniprot_accession (例) "P04637"のプレフィックス任意); アスペクト(biological_process/molecular_function/cellular_componentの全ての側面の省略)。証拠(なし/オール、プリセット"experimental_manual"=マニュアル的に割り当てられた実験的証拠、"automatic_iea"=電子/IEA、または"ECOのような明示的なECOコード:0000314"; IDA/IEAのような3文字GOの証拠コードは受け入れられません - QuickGOは静かにgoEvidenceを無視します、フィルターはECOコードを使用する必要があります); taxon_id (任意NCBIの納税者、例えば。 9606); include_term_names (GO 用語名/アスペクト/オブスポレートを 1 つのバッチオントロジールックアップで各レコードを水和させます)。 max_records (レコードのキャップ) フルセットは、まだ取得し、要約しました。 truncated はキャップをフラグします。 {gene_product、total_annotations、n_records、完全な、truncated、distinct_go_ids (すべてのアノテーションを渡る)、レコード:[{go_id、go_aspect、修飾語、go_evidence、eco_id、参照、assigned_by、日付、...}]}。

フィールド	型	要件と制約
`uniprot_accession`	文字列	必須
`aspect`	文字列	任意; エヌム: ["biological_process", "molecular_function", "cellular_component"]
`evidence`	文字列	オプション
`taxon_id`	整数	オプション
`include_term_names`	真偽値	任意; デフォルト: false
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 200

const result = await host.mcp("genes", "get_go_annotations", {"uniprot_accession": "P04637", "aspect": "molecular_function", "evidence": "experimental_manual"})

`search_uniprot_entries`

正確な遺伝子名(同義語を含む)、タンパク質名句および/または正確なorganism_id(NCBIの分類ID、下降者ではない)による活性UniProtKBタンパク質エントリを発見してください。これらのフィルタの少なくとも1つが必要です。供給されたフィルターは AND と結合されます。オプションの reviewed=true は、スイス・プロット、偽は TrEMBL を選択します。省略すると、両方とも表示されます。生物がないか、またはデフォルトを見直しません。テキストは、UniProt トークン化フレーズマッチング、任意のサブ文字列マッチングや未加工クエリ構文ではなく使用します。引用符、バックスラッシュ、ワイルドカード、制御文字は拒否されます。完全なタンパク質セットではなく、アクセス順序で1つの境界ページを返します。次のページでは、next_cursor を同一のフィルタと page_size でカーソルとして渡します。カーソルは不透明で、オフセットや耐久性のあるスナップショットではありません。 UniProt がストールカーソルを拒否した場合、再起動します。

少なくとも1つにリストされた調査フィルターを供給して下さい; ダウンロード可能なスキーマに、コンビネーションルールを完全適用します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`gene`	文字列	任意; 最長: `1`; 最高長さ: `200`; パターン: `"^(?=[\\s\\S]\\S)[^\"\\\\?\\u0000-\\u001f\\u007f]+$"`
`protein_name`	文字列	任意; 最長: `1`; 最高長さ: `200`; パターン: `"^(?=[\\s\\S]\\S)[^\"\\\\?\\u0000-\\u001f\\u007f]+$"`
`organism_id`	整数	任意; 最小値: `1`; 最高: `2147483647`
`reviewed`	真偽値	オプション
`page_size`	整数	任意; デフォルト: `25`; 最小値: `1`; 最高: `500`
`cursor`	文字列	任意; 最長: `1`; 最高長さ: `4096`; パターン: `"^[^\\s\\u0000-\\u001f\\u007f]+$"`

const result = await host.mcp("genes", "search_uniprot_entries", {"gene": "TP53", "organism_id": 9606, "reviewed": true, "page_size": 25})

`get_uniprot_entries`

Fetch UniProtKB は、プライマリまたはセカンダリアクセスの一覧 (最初にOR-queries を固定) レコードに記録します。 unresolvedエイリアスは、直接アクセスされたフォールバックを使用します。 3つのモード:fieldsが与えられた → トークンリーンタブリーガルのみのUniProtフィールド (例:) ["accession","id","protein_name","gene_names","organism_name","長さ","シーケンス"]); format は無視されます。 format="fasta" → パーアクセス FASTA シーケンス. format="txt" → パーアクセスフルUniProt フラットファイルテキスト (完全なアノテーション; fieldsを好みます非常に大きい場合もあります。引数: アクセス(例:アクセス) ["P04637"、"P38398"]); フォーマット("fasta"/"txt")、fields が与えられたとき無視される; フィールド(オプションのUniProt REST フィールド名(表モード))。戻り値: フィールドモード {accessions、フィールド、n_records、レコード:[{<column>:value}]}; fasta/txt モード {accessions、フォーマット、n_found、欠落、レコード:{accession:text}} — missing は、アクセス UniProt がレコードを返さないリストをリストします。

フィールド	型	要件と制約
`accessions`	文字列の配列	必須
`format`	文字列	任意; enum: ["fasta", "txt"]
`fields`	文字列の配列	オプション

const result = await host.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {"accessions": ["P04637", "P38398"], "fields": ["accession", "id", "protein_name", "gene_names", "organism_name", "length"]})

`submit_uniprot_id_mapping`

UniProt バッチ ID マッピング用の 100,000 識別子にアップロードします。 from_db/to_db は、UniProt API データベース名 (例: ) です。 Gene_Name、GeneID、Ensembl、RefSeq_Protein、UniProtKB_AC-ID -> UniProtKB; UniProtKB_AC-ID -> ビルドまたは GeneID) 有効なペアは、https://rest.uniprot.org/configure/idmapping/fields で定義されます。サポートされていないペアは上流に失敗します。 taxon_id は Gene_Name のみで指定できます。種を解体するために指定します。 IDは空白や区切り文字なしで個々の文字列でなければなりません。ケースとバージョンが保存され、一度に提出された正確な重複が保存されます。 from_db=UniProtKB_AC-ID で search_uniprot_entries から id へアクセスします。 1つのPOSTを、自動的に取り戻しか、または投票送らないで下さい。 job_id を保存し、get_uniprot_id_mapping_status と get_uniprot_id_mapping_results を使用します。 UniProt は、7 日以降の結果が期限切れになります。キャンセルまたはアプリのシャットダウンは、リモートジョブではなく、ローカルリクエストを停止します。ローカルジョブキャッシュやリモートのキャンセル/削除APIは提供されていません。投稿がその応答を失えば、仕事は存在します。ブラインドリサブミットは行いません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`from_db`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 100; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_-]*$"
`to_db`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 100; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_-]*$"
`ids`	文字列の配列	必須; minItems: 1; maxItems: 100000の
`taxon_id`	整数	任意; 最小値: 1; 最高: 2147483647

const result = await host.mcp("genes", "submit_uniprot_id_mapping", {"from_db":"Gene_Name","to_db":"UniProtKB","ids":["TP53","BRCA1"],"taxon_id":9606})

`get_uniprot_id_mapping_status`

既存のUniProt ID マッピングジョブを一度チェックします。 NEW/RUNNING は、後からこのツールをポーリングすることを意味します(少なくとも 3 秒間離します)。 FINISHED は、get_uniprot_id_mapping_results のすべてのページをフェッチすることを意味します。上流 ERROR は FAILED に正規化されます。, 末端のジョブの失敗, 一致しない ID. HTTP 400/500 ジョブの失敗は、自動のレトリーなしで読み込まれます。他のHTTPの失敗(未知/期限切れのジョブを含む)の伝搬。新規ジョブを提出したり、自動的に投票したりしません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`job_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 100; パターン: "^[A-Za-z0-9_-]+$"

const result = await host.mcp("genes", "get_uniprot_id_mapping_status", {"job_id":"ecuuh9h0Md"})

`get_uniprot_id_mapping_results`

UniProt ID マッピングの1ページが完成したジョブのペアをキャプチャします。 next_cursor と job_id/page_size を has_more=false まで繰り返します。カーソルは、オフセットや耐久性のあるスナップショットではなく、不透明です。毎行に 1 つずつのマッピングを含むすべての行が保持されます。多重性を解釈する前に、すべてのページからペアをマージします。ソースはページをスパンさせることができます。ページ全体で報告されたfailed_idsの組合を収集します。ページの不在から比類のないIDを決して劣らないでください。 UniProtKB ターゲット ID は、アノテーションやシーケンスに対して get_uniprot_entries に渡されます。

受け入れられた値	型	要件と制約
`job_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 100; パターン: "^[A-Za-z0-9_-]+$"
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 500
`cursor`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 4096; パターン: "^[^\s\u0000-\u001f\u007f]+$"

const result = await host.mcp("genes", "get_uniprot_id_mapping_results", {"job_id":"ecuuh9h0Md","page_size":100})

`map_reactome_pathways`

遺伝子のシンボルまたはUniProtアクセスをReactomeパスウェイ(AnalysisServiceトークンワークフロー)にマップします。引数:識別子(id_type="symbol"、"uniprot"の場合のUniProtアクセス)。重複なし。 id_type ("symbol"/"uniprot"); 種 (デフォルト "Homo sapiens"); リソース(分析サービス分子リソースビュー "TOTAL" デフォルト; "UNIPROT"の特長タンパク質レベルのマッピングを制限します。 include_disease (サービスのデフォルトは本当); コンパクト(True → 識別子低レベルパスウェイのみ {stId,name,species} + reactomeリリースバージョン; 偽 → 完全な決定的な結果: 実体/反応統計(p-値、FDR、見つかり/合計)とバッチサマリー(含む)のパー識別子の完全なパスウェイセット identifiers_not_found). 戻り値:{tool、reactome_version、id_type、種、n_input、遺伝子:{identifier:{found、n_lowlevel_pathways、pathways}}}; パスウェイの統計とbatch_summaryをフル追加します。要求された種に渡る識別子をマッピングし、それらを人間に写し出さない。 Homo sapiens や Mus musculus など、サポートされている科学名を使用してください。ダウンロード可能なスキーマは、サポートされているすべての名前をリストします。空、未サポート、または不一致の種は誤りです。 found と n_found は、識別子の認識を示し、パスウェイのメンバーシップではありません。認識された識別子はゼロパスウェイを持つことができます。コンパクトモードは、低レベルな経路のみが格納されます。

フィールド	型	要件と制約
`identifiers`	文字列の配列	必須
`id_type`	文字列	必須; enum: ["symbol"、"uniprot"]
`species`	文字列	任意; デフォルト: "Homo sapiens"
`resource`	文字列	任意; デフォルト: "TOTAL"
`include_disease`	真偽値	任意; デフォルト: true
`compact`	真偽値	任意; デフォルト: true

const result = await host.mcp("genes", "map_reactome_pathways", {"identifiers": ["TP53", "EGFR", "BRCA1"], "id_type": "symbol"})

`list_enrichment_sources`

g:Profiler の濃縮源および 1 つの生物のための現在のデータ版をリストして下さい。出典は、GO:BP、GO:MF、GO:CC、KEGG、Reactome、WikiPathwaysなどの名前空間が組み込まれています。 g:プロファイラーはサービス操作のための限られた照会のメタデータを保存します; この読み取り専用検索は、遺伝子リストを提出しません。

フィールド	型	要件と制約
`organism`	文字列	必須; 最長: `1`; 最高長さ: `64`; パターン: `"^[a-z][a-z0-9_]*$"`

const result = await host.mcp("genes", "list_enrichment_sources", {"organism": "hsapiens"})

`enrich_gene_set`

実行 g:プロファイラー g:GOSt は、GO、Reactome、KEGG、WikiPathways、およびその他の生物がサポートされているソースにセットする遺伝子の充実を促進します。明示的な生物、カスタム統計背景、アンダー表現テスト、およびg:Profilerの複数のテストの訂正を支えて下さい。未マッピング、あいまい、および重複識別子は、無声に捨てられる代わりにメタデータで返されます。

フィールド	型	要件と制約
`genes`	文字列の配列	必須; minItems: 1; maxItems: 5000の
`organism`	文字列	必須; 最長: `1`; 最高長さ: `64`; パターン: `"^[a-z][a-z0-9_]*$"`
`sources`	文字列の配列	任意; maxItems: 100の
`background_genes`	文字列の配列	任意; minItems: 1; maxItems: 20000の
`domain_scope`	文字列	任意; エヌム: ["annotated"、"known"、"custom"、"custom_annotated"]
`correction_method`	文字列	任意; デフォルト: "g_SCS"; エヌム: ["g_SCS"、"bonferroni"、"fdr"]
`user_threshold`	数値	任意; 最高: 1; 排他的な最小限: 0
`all_results`	真偽値	任意; デフォルト: false
`ordered`	真偽値	任意; デフォルト: false
`measure_underrepresentation`	真偽値	任意; デフォルト: false
`no_iea`	真偽値	任意; デフォルト: false
`no_evidences`	真偽値	任意; デフォルト: false
`numeric_ns`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 64

const result = await host.mcp("genes", "enrich_gene_set", {"genes": ["TP53", "EGFR", "BRCA1"], "organism": "hsapiens", "sources": ["GO:BP", "REAC"], "correction_method": "fdr"})

`list_enrichr_libraries`

現在の Enrichr 遺伝子セットライブラリと、サポートされている Enrichr デプロイメントのカバレッジ統計をリストします。人間の展開は人間とマウスのライブラリをカバーしています。他のサポートされている生物は、専用の展開を使用します。 enrich_gene_set_enrichr の前に、トランスクリプションファクター、パータベーション、薬物、病気、組織、または細胞型分析のためのライブラリを選択します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`organism`	文字列	任意; デフォルト: "human"; エヌム: ["human", "fly", "yeast", "worm", "fish"]

const result = await host.mcp("genes", "list_enrichr_libraries", {"organism": "human"})

`enrich_gene_set_enrichr`

Enrichr は、選択された Enrichr ライブラリによって受け入れられる遺伝子のシンボルまたは識別子のための強化を実行します。これはgを補完します:転写因子、パータベーション、薬、病気、組織、および細胞型ライブラリとプロファイラー。カスタムの背景は、Speedrichr API を使用し、現在、人間の展開のみでサポートされています。 Enrichrはマッピングされていない識別子を報告しないので、mapping_statusはnot_reported_by_enrichrは常にあります。 Geneリストは外部Enrichrサービスに提出されます。アップロードは一時的な外部の副作用であり、後でライブラリリクエストが失敗した場合、自動的にロールバックされません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`genes`	文字列の配列	必須; minItems: 1; maxItems: 5000の
`libraries`	文字列の配列	必須; minItems: 1; maxItems: 10の
`background_genes`	文字列の配列	任意; minItems: 1; maxItems: 20000の
`organism`	文字列	任意; デフォルト: "human"; エヌム: ["human", "fly", "yeast", "worm", "fish"]
`description`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200
`max_results`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 500

const result = await host.mcp("genes", "enrich_gene_set_enrichr", {"genes": ["TP53", "EGFR", "BRCA1"], "libraries": ["ChEA_2022", "LINCS_L1000_Chem_Pert_up"]})

`get_hgnc_gene`

正確な HGNC 記号からヒト遺伝子の命名情報を取得します。承認・撤回状態、名称、別名、相互参照、更新日を保持します。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`symbol`	string	お問い合わせ; minLength: 1; maxLength: 100

const result = await host.mcp("genes", "get_hgnc_gene", {"symbol": "BRCA1"})

`resolve_hgnc_alias`

ヒト遺伝子の別名を HGNC で完全一致検索します。一致する全遺伝子を返し、曖昧な候補を自動で選びません。承認済み記号には get_hgnc_gene を使います。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`symbol`	string	お問い合わせ; minLength: 1; maxLength: 100

const result = await host.mcp("genes", "resolve_hgnc_alias", {"symbol": "P53"})

`get_hgnc_service_info`

HGNC 公式 REST のメタデータ、検索可能フィールド、保存フィールドを取得します。既存 HGNC 検索と要求制限を共有し、キーは不要です。

入力フィールドなし。空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("genes", "get_hgnc_service_info", {})

`query_hgnc_field`

文書化された HGNC フィールドで履歴シンボルや外部識別子を検索・取得します。search は索引識別子、fetch は保存記録を返します。曖昧さと承認・撤回状態を保持し、一つの遺伝子を勝手に選びません。

フィールド	型	必須条件と制限
`mode`	string	任意; default: "fetch"; enum: ["fetch", "search"]
`field`	string	必須; enum: ["symbol", "alias_symbol", "prev_symbol", "name", "hgnc_id", "entrez_id", "ensembl_gene_id"]
`value`	string	必須; minLength: 1; maxLength: 300
`max_rows`	integer	任意; default: 20; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("genes", "query_hgnc_field", {"field": "entrez_id", "value": "7157", "mode": "fetch"})

`list_hgnc_files`

HGNC 公式公開バケットのオブジェクト、サイズ、識別・チェックサム情報、ページトークンを返します。URL 検出のみでダウンロードやローカル保存はしません。ETag は SHA256 ではありません。

フィールド	型	必須条件と制限
`prefix`	string	任意; default: "hgnc/tsv/tsv/"; maxLength: 200; pattern: "^hgnc/[A-Za-z0-9_./-]*$"
`cursor`	string	任意; default: ""; maxLength: 4096
`limit`	integer	任意; default: 20; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("genes", "list_hgnc_files", {"prefix": "hgnc/tsv/tsv/", "limit": 5})

ゲノム

操作とパラメータを表示

`blast_submit`

核種またはタンパク質のシーケンスを、非同期類似性検索のためのNCBI BLASTサービスに提出してください。 A/C/G/T のみのタンパク質があいまいにしているので、molecule_type を明示的に設定します。 RIDとサーバーの推定値を返します。 blast_status を 1 分に 1 回以上、READY の後の blast_results に電話をかけて下さい。 NCBIに送られ、ローカルにキャッシュされていないシーケンス。送信された応答がblast_submission_unknownを上げ、自動的に取得されてはならない。少なくとも10秒ですべてのBLASTリクエストと、少なくとも60秒で同じRIDのすべてのリクエストをスペース化します。再起動後にRIDを再開するようにしてください。 NCBIは一般的に36時間の結果を保持します。これは削除保証ではありません。キャンセル、アプリの終了およびアンインストールは、ローカルリクエストのみを停止します。このAPIは、リモートキャンセル/削除操作を文書化していません。ジョブレジストリまたは結果キャッシュは追加されません。通常の会話/ノートブックの永続性は、入力と出力を保持する可能性があります。

受け入れられた値	型	要件と制約
`sequence`	文字列	必須; 最長: `1`; 最高長さ: `100000`
`molecule_type`	文字列	必須; エヌム: `["nucleotide", "protein"]`
`database`	文字列	任意; エヌム: `["nt", "core_nt", "refseq_rna", "nr", "refseq_protein", "swissprot"]`
`evalue`	数値	任意; 排他的な最小限: `0`; 最高: `1000`
`hitlist_size`	整数	任意; 最小値: `1`; 最高: `100`
`megablast`	真偽値	オプション

const result = await host.mcp("genomes", "blast_submit", {"sequence": "ATGCGTACGTAGCTAG", "molecule_type": "nucleotide", "database": "nt"})

`blast_status`

NCBI BLAST RIDを一度にチェックしてください。これは、単一のsearchInfoリクエストであり、決して投票や待機しません。 NCBI ガイダンスを尊重して、チェック間で少なくとも 60 秒を待ちます。 WAITING、READY、FAILED、UNKNOWN(未知・期限切れのRID)を返します。少なくとも10秒と同じRIDリクエストによるすべてのBLASTリクエストを、結果の検索結果を含む、少なくとも60秒。

受け入れられた値	型	要件と制約
`rid`	文字列	必須; 最長: `1`; 最高長さ: `128`

const result = await host.mcp("genomes", "blast_status", {"rid": "AYEFB4DT014"})

`blast_results`

NCBI BLAST RID のバインドされた結果。ジョブがまだ待機しているときに、refable=false を 1 つのリクエストで返します。 blast_status のレポート READY の後の json2、xml2、テキスト、または表形式の出力を選択します。結果は2 MiBと返された動詞で捕捉されます。表は、NCBIテキスト+ ALIGNMENT_VIEW=Tabularを意味します。これは、HTMLコメント、Preタグ、およびレポートヘッダーを含むことができます。それは純粋なTSVかCSVではないです。 blast_statusを含むこのRIDの最後のリクエストの後、少なくとも60秒待ってください。自動レトリーはありません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`rid`	文字列	必須; 最長: `1`; 最高長さ: `128`
`format`	文字列	任意; エヌム: `["json2", "xml2", "text", "tabular"]`

const result = await host.mcp("genomes", "blast_results", {"rid": "AYEFB4DT014", "format": "json2"})

`ensembl_lookup`

遺伝子、トランスクリプト、またはタンパク質を安定的なID、またはシンボルによる遺伝子を調べます。クエリは、ENS ID(バージョンアップ)、FlyBase/WormBase/yeast ID、BRAFなどのシンボルを受け入れます。 query_type: 自動 (デフォルト) は ID を最初に試し、入力がcanonical ENS/LRG ID でなければ、明示的な不在だけを象徴します; ID は ID の調査だけを使用します; シンボルは、バージョン正規化なしでシンボルルックアップのみを使用します。種は、シンボルルックアップ(デフォルトhomo_sapiens)にのみ適用され、劣らない。展開には、トランスクリプト、エクスン、翻訳(デフォルト false)が含まれます。無効なリクエストとサービスの失敗はエラーを発生させます。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`query_type`	文字列	任意; デフォルト: "auto"; enum: ["auto"、"id"、"symbol"]
`species`	文字列	任意; デフォルト: "homo_sapiens"
`expand`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_lookup", {"query": "BRAF", "query_type": "symbol"})

`ensembl_xrefs`

アセンブリの安定した ID の外部の相互参照 — 遺伝子/トランスクリプト ID を HGNC、NCBI (EntrezGene)、UniProt、OMIM、RefSeq、Expression Atlas などの橋。 Args: stable_id (ENSG.../ENST...、受け入れられるバージョン); external_db (任意厳密な上流データベース名フィルター、例えば。 HGNC、EntrezGene、Uniprot_gn、MIM_GENE、RefSeq_mRNA; 全て省略します。 {stable_id、external_db、n_xrefs、xrefs}を返す — COMPLETE リスト (tuncated), ソート (dbname, primary_id); {dbname、db_display_name、primary_id、display_id、説明、同義語、info_type}。不明なIDは n_xrefs:0 を返します。

フィールド	型	要件と制約
`stable_id`	文字列	必須
`external_db`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_xrefs", {"stable_id": "ENSG00000157764", "external_db": "HGNC"})

`ensembl_vep_variant`

Ensembl VEP でバリアントの影響を注釈し、転写産物ごとの結果を重症度順に要約します。hgvs_notation を指定しない場合、variant_id が優先され、region、allele、allele_orientation は無視されます。HGVS はこれらの引数と併用できません。hgvs_notation はゲノム・コード領域・タンパク質表記を受け付けます（例：ENST00000366667:c.803C>T）。参照バージョンは変更せず渡しますが、検証しません。rest.ensembl.org の対象種の現在のアセンブリを使用し、アセンブリ選択や座標変換は行いません。assembly_name で解決結果を確認します。HGVS では hgvs=1、transcript_version=1 を指定し、バージョン付き transcript_id と利用可能な hgvsc/hgvsp を保持します。version_validation は unchecked です。input_reference_annotations は max_consequences とは独立に上流の全転写産物から保持されます。matched はバージョン接尾辞を除いた参照 ID の一致だけを意味し、構文やバージョンの妥当性を証明しません。unknown は比較可能な注釈がないことを示します。HGVS のアレルは負鎖を含む上流の向きを保持し、領域の正規化を行いません。allele は ID 検索結果を絞り込みません。region は現在の参照アセンブリ上の 1 始まり・両端包含座標です（ヒト GRCh38、例：7:140753336-140753336）。SNV は start=end、挿入は start=end+1。:1/:-1 の鎖指定を受け付けますが、座標は常に参照ゲノムの座標です。allele は A/C/G/T 配列、欠失の -、または INS/DUP/DEL/TDUP を受け付けます。allele_orientation の既定値 forward はアレルを参照正鎖として扱います。region を選ぶと領域の鎖で解釈し、負鎖の配列アレルを逆相補化します。負鎖領域の記号アレルには forward が必要です。領域要求と結果は常に正鎖です。負鎖の遺伝子でも負鎖入力は不要です。species の既定値は homo_sapiens。max_consequences は既定 25 で、HIGH>MODERATE>LOW>MODIFIER の順に保持します。n_transcript_consequences は全行数、transcript_consequences_truncated は切り詰めを示します。結果には座標、アレル、遺伝子、転写産物・調節領域・モチーフへの影響、重複バリアントが含まれます。variant_allele を保持し、n_transcripts は遺伝子ごとの空でない固有転写産物 ID 数、worst_impact は上流の全アレルを対象とします。HGVS の解析エラーや未知の rsID は上流の理由を保持して報告します。

フィールド	型	要件と制約
`variant_id`	string	mode-dependent; see exclusion and strand rules above
`hgvs_notation`	string	mode-dependent; see exclusion and strand rules above; minLength: 1
`region`	string	mode-dependent; see exclusion and strand rules above
`allele`	string	mode-dependent; see exclusion and strand rules above
`allele_orientation`	string	mode-dependent; see exclusion and strand rules above; default: "forward"; enum: ["forward", "region"]
`species`	string	optional; default: "homo_sapiens"
`max_consequences`	整数	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_vep_variant", {"variant_id": "rs7412", "max_consequences": 25})

`ensembl_homology`

アンサンブル・コンパラ(結行 — 配列/シーケンスなし)の遺伝子の整形またはパラログ。引数: gene_symbol (species の安定した ID に最初に解決される; gene_symbol/gene_idの1つを正確に渡して下さい; gene_id (ENSG...); homology_type (orthologuesのデフォルト/パラログ/プロジェクト); target_species (1つの種に制限)。 target_taxon(NCBIタムオンサブツリー、例えば 9443 プライマー。 target_species、またはセマンティクスと併用可能。種(ソース種、デフォルトhomo_sapiens); max_homologies (列の帽子のデフォルト200; n_total は完全なカウントを、homologies_truncated は帽子をフラグします)。 {gene_id、gene_symbol、種、homology_type、target_species、target_taxon、n_total、homologies_truncated、homologies}を返します。 {タイプ、種、ID、protein_id、taxonomy_level、method_link_type}でソートされた行。 Quirk: /homology/symbol のルートは、このツールは、常に安定した ID によってシンボル自体とクエリを解決します。

フィールド	型	要件と制約
`gene_symbol`	文字列	オプション
`gene_id`	文字列	オプション
`homology_type`	文字列	任意; デフォルト: "orthologues"; enum: ["orthologues", "paralogues", "projections"]
`target_species`	文字列	オプション
`target_taxon`	整数	オプション
`species`	文字列	任意; デフォルト: "homo_sapiens"
`max_homologies`	整数	任意; デフォルト: 200

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_homology", {"gene_symbol": "BRAF", "target_species": "mus_musculus"})

`ensembl_sequence`

安定した ID (gene/transcript/protein) またはゲノム地域によるエンサンブルからのフェッチシーケンス。 EITHER stable_id または地域を渡して下さい。アーグ: stable_id (ENSG.../ENST.../ENSP...、バージョンアップ)。地域(1ベースの包括的なクロム:start.end または chrom:start-end、GRCh38 for Human、max 10Mb); 種(地域ルート、デフォルトhomo_sapiens)。安定した ID を無視します。 seq_type (ID ルート: ゲノムデフォルト/cdna/cds/protein; ゲノムを常に戻す地域には無視されます。このツールは、複数のシーケンスに解決する遺伝子レベルのcdna/cds/proteinリクエストに対して、代わりにトランスクリプト/タンパク質の安定したIDを指定します。 max_bytes (ペイロードガードデフォルト400000 — より大きいシーケンスはseqを省略しました; length/sha256/metadata は、常に返されます。 max_bytes を大きいテキストにリコールします。 {found、クエリ、seq_type、id、説明、分子、長さ、sha256、seq}を返す — 分子によって暗示される単位の長さ(dna、蛋白質のための残余のための基盤); seq は、キャップ時に seq_omitted に置換されます。見つかりました: 明示的に確認されていないように要求された安定した ID を報告するときにのみ、null フィールドで偽造します。複数のシーケンス要求、非互換シーケンスタイプ、およびその他の上流失敗はエラーを発生させます。

フィールド	型	要件と制約
`stable_id`	文字列	オプション
`region`	文字列	オプション
`species`	文字列	任意; デフォルト: "homo_sapiens"
`seq_type`	文字列	任意; デフォルト: "genomic"; エヌム: ["genomic"、"cdna"、"cds"、"protein"]
`max_bytes`	整数	任意; デフォルト: 400000

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_sequence", {"stable_id": "ENSP00000288602", "seq_type": "protein"})

`ensembl_overlap_region`

リストアンサンブルは、遺伝子、トランスクリプト、規制機能(enhancers/promoters)、繰り返し、バリアント、カロヨタイプのバンドを重ねています。アーグ:地域(1ベースの包括的なクロム:start-end GRCh38、例えば。 7:140719327-140925199; 上流は、> 5Mbをスパンで拒否します。 — 大きい分割します。機能(遺伝子のデフォルト/トランスクリプト/exon/cds/regulatory/motif/repeat/variation/structural_variation/band/simple/misc); 種 (デフォルト homo_sapiens); max_features (列の帽子のデフォルト500; n_total は、完全な重複数、features_truncated はキャップをフラグします)。 {region、種、機能、n_total、features_truncated、機能}を返します。 (スタート、ID) でソートします。列形状が異なります — 遺伝子 {id、external_name、バイオタイプ、説明、開始、終了、ストランド、canonical_transcript、...}; 規制{id、説明、開始、終了、extended_start /エンド、...}。空の領域はn_total:0を返します。

フィールド	型	要件と制約
`region`	文字列	必須
`feature`	文字列	任意; デフォルト: "gene"; enum: [ ]"ジェネレーション", , "トランスクリプト", , "エクセゾン", , "cdsの", , "規制当局", , "モティフ", , "リピート", , "バリエーション", , "structural_variation", , "バンド", , "シンプル", , "ログイン". . .
`species`	文字列	任意; デフォルト: "homo_sapiens"
`max_features`	整数	任意; デフォルト: 500

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_overlap_region", {"region": "7:140719327-140925199", "feature": "gene"})

`ncbi_resolve_taxon`

NCBIの分類識別子に種または税名を分離します。科学的/一般的な名前または数値の納税を受諾する。すべての上流マッチを返すので、曖昧な名前は最初の結果に無声に割り当てられません。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200
`max_matches`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("genomes", "ncbi_resolve_taxon", {"query": "human"})

`ncbi_get_assembly_info`

税務、アセンブリ名、UCSCの同義語、ステータス、および組まれたRefSeq/GenBankのアクセシジョンを含むバージョン化されたGCF/GCAアクセスのための正確なNCBIゲノムアセンブリIDを返します。再現性や種々の互換性の誤りを防ぐため、バージョンレスなアクセスを拒否します。

フィールド	型	要件と制約
`assembly_accession`	文字列	必須; パターン: `"^GC[AF]_[0-9]{9}\\.[0-9]+$"`

const result = await host.mcp("genomes", "ncbi_get_assembly_info", {"assembly_accession": "GCF_000001405.40"})

`ncbi_get_sequence_aliases`

リストシーケンス名と正確なUCSC/RefSeq/GenBank エイリアスが1つのバージョンのNCBIアセンブリの. オプションで1つのシーケンス名を解決します。巨大な共有染色体ラベルは、アルトまたは非ローカライズされた足場を選ぶ代わりに、複数のマッチとして保持されます。結果は、max_sequences(デフォルト200)によって制御される境界接頭辞です。全アセンブリレポートが必要な場合は、より大きなキャップを使用してください。

フィールド	型	要件と制約
`assembly_accession`	文字列	必須; パターン: `"^GC[AF]_[0-9]{9}\\.[0-9]+$"`
`sequence`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200
`max_sequences`	整数	任意; デフォルト: 200; 最小値: 1; 最高: 5000

const result = await host.mcp("genomes", "ncbi_get_sequence_aliases", {"assembly_accession": "GCF_000001405.40", "sequence": "chr1"})

`ucsc_list_tracks`

UCSCゲノムブラウザアセンブリ(リーフトラックのみ — クエリ可能なもの)で利用可能なデータトラックを一覧表示し、オプションでフィルタリングします。引数: genome (hg38 default/hg19/mm39/danRer11/... ~220アセンブリ; filter_text (例: 名前/短く/長いラベル上の大文字を区別する小文字) phyloP、TFBS、ClinVar; hg38 は ~24k の葉のトラックをリストするために省略します。, ほとんど常にフィルターをしたいです。; max_tracks (列の帽子のデフォルト200; n_total は、完全なマッチカウントを、tracks_truncated はキャップをフラグします)。 {genome、filter_text、n_total、tracks_truncated、tracks}を返すトラック名でソート。各行 {track、short_label、long_label、タイプ、グループ、parent}。 track を ucsc_track_data で使用して下さい。 Quirk: genome による最初の呼び出しは、~17MB の完全リストをダウンロードし、プロセスのためにそれをキャッシュします。

フィールド	型	要件と制約
`genome`	文字列	任意; デフォルト: "hg38"
`filter_text`	文字列	オプション
`max_tracks`	整数	任意; デフォルト: 200

const result = await host.mcp("genomes", "ucsc_list_tracks", {"genome": "hg38", "filter_text": "phyloP", "max_tracks": 50})

`ucsc_track_data`

ucsc_conservation / ucsc_tfbs_clusters(遺伝子追跡、ClinVar、GWASカタログ、CpG島、繰り返し、...)の背後にある一般的なエスケープハッチ - 地域内のUCSCゲノムブラウザトラックの生行をフェッチします。引数: 追跡 (ucsc_list_tracks から名前を、例えば。既知のGene、cpgIslandExt、cinvarMain; chrom (chr-prefixed、chr7/chrX — UCSC はプレフィックスが必要です)。スタート(0ベースハーフオープン) 1ベースの起動は、ここで1を起動します。終了(排他的)。ゲノム (デフォルト hg38); max_rows (API maxItemsOutput、デフォルト1000; truncated は、API's 独自の maxItemsLimit フラグを反映しています。 {genome、トラック、クロム、開始、終わり、track_type、items_returned、truncated、行} —上流の形の列(BED-like {chrom、chromStart、ChromeEnd、名前、スコア、...}; wiggle {start, end, value}. 未知のトラックが上がります。 Quirk: いくつかの巨大なトラックでは、API キャップ自体とポイントを出力します。 dataDownloadUrl — 現時点で echoed。座標は、end > startで非負の安全な整数でなければなりません。無効な値は、他のローカスに丸めまたはクランプされない、拒否されます。

フィールド	型	要件と制約
`track`	文字列	必須
`chrom`	文字列	必須
`start`	整数	必須; 最小値: 0; 最高: 9007199254740991
`end`	整数	必須; 最小値: 0; 最高: 9007199254740991
`genome`	文字列	任意; デフォルト: "hg38"
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 1000

const result = await host.mcp("genomes", "ucsc_track_data", {"track": "cpgIslandExt", "chrom": "chr7", "start": 140700000, "end": 140800000, "genome": "hg38"})

`ucsc_conservation`

UCSC phyloP / phastConsトラック(マルチスペクシーアライメント上のベース・ワイズ・スコア)から地域のための進化保存要約。アーグ: クロム(chr-prefixed)。開始(0ベースのハーフオープン)。終了 (排他的; スパンは100000 bpでおおわれた — より大きい割れ目); ゲノム (デフォルト hg38); トラック(任意; デフォルト: hg19 phyloP100wayAll、hg38 phyloP100way、mm10 phyloP60wayAll、mm39 phyloP35way; 他のゲノムは phyloP100way フォールバックを保持します。これは存在しません。必要に応じて ucsc_list_tracks からスコアトラックを指定します。肯定的な = 保存, ネガティブ = 速い進化; 代替hg38 phastCons100way、phyloP30way、phastCons30way、phyloP447way、phyloP470way; hg19 phastCons100way; include_values (また1基ごとのリターン) {start,end,value} max_values、values_truncated でおおわれた行は帽子を旗付けます; デフォルト false = 要約のみ。 max_values (ベースキャップのデフォルト2000)。返品について {genome, track, chrom, start, end, span_bp, n_bases_covered, coverage_fraction, mean, min, max} (+values, values_truncated をリクエストすると) 各行のベーススパンで重み付けされた状態、ウィンドウに切り込みます。 coverage_fractionを下げる未発見ベースは、ゼロスコアリングではありません。非スコアは上昇を追跡します; アップストリームを回転させる行リストも上げます。

フィールド	型	要件と制約
`chrom`	文字列	必須
`start`	整数	必須; 最小値: 0; 最高: 9007199254740991
`end`	整数	必須; 最小値: 0; 最高: 9007199254740991
`genome`	文字列	任意; デフォルト: "hg38"
`track`	文字列	オプション
`include_values`	真偽値	任意; デフォルト: false
`max_values`	整数	任意; デフォルト: 2000

const result = await host.mcp("genomes", "ucsc_conservation", {"chrom": "chr7", "start": 140753330, "end": 140753380, "track": "phyloP100way"})

`ucsc_tfbs_clusters`

ENCODEのトランスクリプション・ファクター・バインディング・サイト・クラスターは、地域(ChIP-seqピーク・クラスターは数百種類のセルタイプを越える)をオーバーラッピングします。アーグ: クロム(chr-prefixed)。開始(0ベースのハーフオープン)。終了(排他的)。 genome (hg38 デフォルトのトラック encRegTfbsClustered ENCODE 3、または hg19 wgEncodeRegTfbsClusteredV3; 他のアセンブリは上がります; max_rows (APIのmaxItemsOutputのデフォルト1000; truncated は maxItemsLimit を反映しています。 {genome、トラック、クロム、開始、端、items_returned、truncated、n_factors、要因、クラスター}を戻して下さい — クラスターは (chromStart,name) {name (TF 記号 e.g.) でソートします。 CTCF), クロム, クロムスタート, クロームエンド, スコア (0-1000), ソースカウント (実験をサポートする)}; 要因は、明確なTFリストです。スコア>=~~600および高いsourceCount~~の堅牢な結合。座標は、end > startで非負の安全な整数でなければなりません。無効な値は、他のローカスに丸めまたはクランプされない、拒否されます。

フィールド	型	要件と制約
`chrom`	文字列	必須
`start`	整数	必須; 最小値: 0; 最高: 9007199254740991
`end`	整数	必須; 最小値: 0; 最高: 9007199254740991
`genome`	文字列	任意; デフォルト: "hg38"
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 1000

const result = await host.mcp("genomes", "ucsc_tfbs_clusters", {"chrom": "chr7", "start": 140699000, "end": 140760000, "genome": "hg38"})

`ucsc_chrom_sizes`

UCSCアセンブリの染色体/コンチグ名とサイズ - 座標および反復地域を検証します。引数: genome (デフォルト hg38); filter_text (例: 名前のケース・インセンティブ・サブストリング) chr1; すべてのために省略 — hg38 は 711 のシーケンスを持っています。, 主に alt/random/unplaced; 第一次染色体ソート最初に; max_chroms (列の帽子のデフォルト100; n_total は、フルポストフィルタカウント、chroms_truncated はキャップをフラグします)。 {genome、filter_text、chrom_count(API)、n_total、chroms_truncated、染色体:[{name、size_bp}]} サイズ降下でソートします。

フィールド	型	要件と制約
`genome`	文字列	任意; デフォルト: "hg38"
`filter_text`	文字列	オプション
`max_chroms`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("genomes", "ucsc_chrom_sizes", {"genome": "hg38", "filter_text": "chr1", "max_chroms": 25})

`clustalo_submit`

EMBL-EBIジョブディスパッチャClustal Omegaに3つ以上のタンパク質、DNAまたはRNAシーケンスを、非同期複数シーケンスアライメントアライメント用に送信します。入力はFASTAの記録を一意に示さなければなりません; サービスはほとんどの4000シーケンスまたは4 MiBで受け入れます。 job_id を返します。 clustalo_results の前に clustalo_status を保ち、電話をかけて下さい。コネクターはデフォルトでclustal_numを要求します、保存された場所および下流の進化の分析を点検するために適した位置の数字が付いているClustal直線。 EMBL-EBIは、有効な連絡先メールをリクエストします。 [設定] → [プライバシー] → [連絡先をシェア] 電子メールで、研究データサービスを設定します。送信された応答を失った場合、受理されたリモートジョブを表す可能性があります。自動的に再送信しないでください。 EMBL-EBIは、限られたプロバイダ制御期間(最大1週間に文書化)の結果を保存します。これは、アプリ所有の削除保証ではありません。 job_idを再起動してから再開してください。このコネクタは、ジョブレジストリ、結果のキャッシュ、自動再送信、およびキャンセル/アプリの出口をローカルリクエストのみ停止しません。シーケンスはEMBL-EBIに送信され、ホストは会話やNotebookの永続でツールの入力と返されたアライメントコンテンツを保持することができます。 EMBL-EBI の公正な使用の指導を尊重して下さい: バッチで 30 の仕事を要求し、多くを提出する前に処理/結果を待って下さい; このコネクタは、クロスコールの回転を強制しません。 API公式契約のhttps://www.ebi.ac.uk/jdispatcher/docs/webservices/を参照してください。

受け入れられた値	型	要件と制約
`sequence`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 4194304
`stype`	文字列	必須; enum: ["protein"、"dna"、"rna"]
`outfmt`	文字列	任意; enum: ["clustal_num"]
`title`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200
`dealign`	真偽値	オプション
`order`	文字列	任意; enum: ["aligned"、"input"]

const result = await host.mcp("genomes", "clustalo_submit", {"sequence": ">human\nMKT\n>mouse\nMRT\n>rat\nMRT\n", "stype": "protein"})

`clustalo_status`

EMBL-EBI のクラスタのオメガを一度確認して下さい。これは、単一のステータス要求であり、決して投票や待機しません。 FINISHED、ERROR、FAILURE、NOT_FOUND まで、少なくとも 10 秒後に再び呼び出します。再起動後に再開すると、job_id を保持します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`job_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 128

const result = await host.mcp("genomes", "clustalo_status", {"job_id":"clustalo-I20240923-000000-0000-0000000-p1m"})

`clustalo_results`

FINISHEDジョブのClustal Omega clustal_numアライメントファイルを1つ取得します。 clustalo_submitで返された同じoutfmtを渡して下さい; このツールは1つの結果リクエストを生成し、アライメントコンテンツとファイル名の提案を返します。プロバイダがまだQUEUEDまたはRUNNINGを報告している場合は、retryヒントでrelete:falseを返します。プロバイダーの故障はエラーであり、診断のためにjob_idを保持します。結果は8 MiBで捕捉され、発信者が保存されたサイト検査または下流の生理学的分析のためのアライメントファイルとしてコンテンツを保存できるように、返された動詞です。自動レトリーはありません。 EMBL-EBIは、限られたプロバイダ制御期間(最大1週間に文書化)の結果を保存します。これは、アプリ所有の削除保証ではありません。 job_idを再起動してから再開してください。このコネクタは、ジョブレジストリ、結果のキャッシュ、自動再送信、およびキャンセル/アプリの出口をローカルリクエストのみ停止しません。シーケンスはEMBL-EBIに送信され、ホストは会話やNotebookの永続でツールの入力と返されたアライメントコンテンツを保持することができます。 EMBL-EBI の公正な使用の指導を尊重して下さい: バッチで 30 の仕事を要求し、多くを提出する前に処理/結果を待って下さい; このコネクタは、クロスコールの回転を強制しません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`job_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 128
`outfmt`	文字列	必須; enum: ["clustal_num"]

const result = await host.mcp("genomes", "clustalo_results", {"job_id":"clustalo-I20240923-000000-0000-0000000-p1m", "outfmt":"clustal_num"})

`ensembl_ld_pairwise`

GWASカタログrsIDなどの2つのバリアントID間の2つのバリアントID(r2とD′)を、明示的に選択された人口でリンク解除します。発信者には、全人口の名を記入しなければなりません。 population_name (例) 1000GENOMES:phase_3:KHV; このツールは、人口や推論を発見しません。 homo_sapiens にデフォルトで種を分類します。重要性や因果性を損なうことなく、上流の異様体識別と数値 r2/d_prime を返します。高いLDは因性を確立しません。空の結果は、LDデータが返されず、LDをゼロにしないことを意味します。無効なID/人口およびサービスの失敗は間違いを残します。参照メタデータは、人口、既知のパネル、クエリURL、検索時間を含みます。 LDエンドポイントが報告されていないため、アセンブリ/リリースはnullです。

受け入れられた値	型	要件と制約
`variant_id1`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"
`variant_id2`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"
`population_name`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"
`species`	文字列	任意; デフォルト: "homo_sapiens"; 最長: 1; パターン: "\S"

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_ld_pairwise", {"variant_id1": "rs6792369", "variant_id2": "rs1042779", "population_name": "1000GENOMES:phase_3:KHV"})

`ensembl_ld_proxies`

LD の周辺 variant を、バリアント ID で見つける (例: ) 1000GENOMES:phase_3:KHVのような必須population_nameのGWAS rsID。 homo_sapiens にデフォルトで種を分類します。 min_r2 デフォルトは 0.8 です。 min_d_prime デフォルトは 0 です。 [0,1] のどちらも包括的なしきい値です。 window_sizeは、kb(整数1–500、デフォルト500、各辺の250kbの合計幅です)の中央のEnsemblウィンドウの合計幅です。 max_records キャップ出力(整数 1–1000、デフォルト 100) は、上流計算やダウンロードサイズを制限しません。結果は r2 の降下、 d_prime の降下と varid ID によって分類されます。座標/注釈は上流属性です。結果とともに人口とreference_dataを報告する。高いLDは、因果性または機能的な等価性を確立しません。空の結果は、LD をゼロにしない、返されたデータの修飾を意味しません。エラーはエラーのままです。アセンブリ/リリースは、このエンドポイントで報告されず、nullのままです。発信者は、全人口の名前を供給しなければなりません。このツールは、人口や推論を発見しません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`variant_id`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"
`population_name`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"
`species`	文字列	任意; デフォルト: "homo_sapiens"; 最長: 1; パターン: "\S"
`min_r2`	数値	任意; デフォルト: 0.8; 最小値: 0; 最高: 1
`min_d_prime`	数値	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1
`window_size`	整数	任意; デフォルト: 500; 最小値: 1; 最高: 500
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("genomes", "ensembl_ld_proxies", {"variant_id": "rs1042779", "population_name": "1000GENOMES:phase_3:KHV", "min_r2": 0.8, "window_size": 500, "max_records": 100})

バリアント

操作とパラメータを表示

**gnomAD 座標ルール:**は参照アセンブリが付いているデータセットピンを記録します。 r2.1/ExAC および r3/r3 の GRCh38 のための短variant の遺伝子/region の照会の使用 GRCh37; 構造的variant 遺伝子のクエリは、gnomad_sv_r2_1 (GRCh37) または gnomad_sv_r4 (GRCh38) を使用します。ピンの変更は入力座標を変換しません。 gene_constraintとgnomAD ClinVarミラーは、固定GRCh38遺伝子のルックアップを使用し、データセットの引数を受け入れません。 Mitochondrial のクエリは、固定の GRCh38 の親のルックアップも使用します。遺伝子または両方の注文された領域の境界線のいずれかを供給します。, 決して両方のモード. 1 から 999,999,999 までの領域の境界は整数でなければなりません。ワンミリオンベースの差分は、region_variantsに適用されます。別のミトコンドリアリミットではありません。リリース固有の構造変数 ID を独自の SV データセットで保持します。

`get_variant`

ID で 1 つの gnomAD の短い variant を探し、全体的な exome/genome の頻度を戻して下さい。 variant_idは、データセットのリファレンスビルド(r3/r4、r2.1/ExAC用GRCh37用GRCh38)のchrom-pos-ref-altです。 19-44908822-C-T (APOE rs7412); search_variants を使って rsID を最初に解決します。先祖固有のカウント/周波数が個々のバリアントに必要なときに include_populations: true を設定します。周波数を解釈するときのデータセット、allele カウントおよび品質フィルターを保持します。 rarity 単独では病原性や ACMG の基準を設けていません。

フィールド	型	要件と制約
`variant_id`	文字列	必須
`dataset`	文字列	任意; デフォルト: "gnomad_r4"; enum: [ ]"gnomad_r4", , "gnomad_r4_non_ukb", , "gnomad_r3", , "gnomad_r3_controls_and_biobanks", , "gnomad_r3_non_cancer", , "gnomad_r3_non_neuro", , "gnomad_r3_non_topmed", , "gnomad_r3_non_v2", , "gnomad_r2_1", , "gnomad_r2_1_controls", , "gnomad_r2_1_non_cancer", , "gnomad_r2_1_non_neuro", , "gnomad_r2_1_non_topmed", , "エクセアック". . .
`include_populations`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("variants", "get_variant", {"variant_id": "19-44908822-C-T", "dataset": "gnomad_r4"})

`search_variants`

クエリ文字列(rs7412、バリアントID、プレフィックスなどの rsID など)にマッチするバリアント ID を検索します。 get_variant 用の chrom-pos-ref-alt ID に rsID を解決するために使用します。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`dataset`	文字列	任意; デフォルト: "gnomad_r4"; enum: [ ]"gnomad_r4", , "gnomad_r4_non_ukb", , "gnomad_r3", , "gnomad_r3_controls_and_biobanks", , "gnomad_r3_non_cancer", , "gnomad_r3_non_neuro", , "gnomad_r3_non_topmed", , "gnomad_r3_non_v2", , "gnomad_r2_1", , "gnomad_r2_1_controls", , "gnomad_r2_1_non_cancer", , "gnomad_r2_1_non_neuro", , "gnomad_r2_1_non_topmed", , "エクセアック". . .

const result = await host.mcp("variants", "search_variants", {"query": "rs7412", "dataset": "gnomad_r4"})

`gene_variants`

遺伝子内のすべてのgnomAD の短い変種をリストします。 Gene 境界と variant 座標は、データセットリファレンスビルド (r2.1/ExAC, GRCh38 for r3/r4) を使用します。完全なリストには、大量の遺伝子の列が数千個含まれていることができます。 gene_symbol(HGNCシンボルなど)の1つを正確に渡す APOE または gene_id (遺伝子 ID を組み立てるなど) ENSG00000130203).

フィールド	型	要件と制約
`gene_symbol`	文字列	オプション
`gene_id`	文字列	オプション
`dataset`	文字列	任意; デフォルト: "gnomad_r4"; enum: [ ]"gnomad_r4", , "gnomad_r4_non_ukb", , "gnomad_r3", , "gnomad_r3_controls_and_biobanks", , "gnomad_r3_non_cancer", , "gnomad_r3_non_neuro", , "gnomad_r3_non_topmed", , "gnomad_r3_non_v2", , "gnomad_r2_1", , "gnomad_r2_1_controls", , "gnomad_r2_1_non_cancer", , "gnomad_r2_1_non_neuro", , "gnomad_r2_1_non_topmed", , "エクセアック". . .

const result = await host.mcp("variants", "gene_variants", {"gene_symbol": "APOE", "dataset": "gnomad_r4"})

`gene_constraint`

gnomAD 遺伝子制約メトリック: pLI, 観察/期待 LoF-missense-synonymous OE 比率 + 90% CI 境界, およびクラスごとの z-scores. 遺伝子を判断するために使用'機能障害の損失に対するsの不耐性(pLI) >================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================ 0.9 または oe_lof_upper (LOEUF) < 0.6～LoF-intolerant(ロフ・イントレラント) gene_symbolの1つを正確に渡して下さい(例えば。 TP53またはgene_id。

フィールド	型	要件と制約
`gene_symbol`	文字列	オプション
`gene_id`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("variants", "gene_constraint", {"gene_symbol": "TP53"})

`region_variants`

ゲノム領域(最大1 Mb — 大きい領域を連続したウィンドウに分割する)で、すべてのgnomAD短バリアントをリストします。 chromは1-22、X、Y、任意chrプレフィックスおよび下箱x/yを受け入れます; start/stopは1ベースの包括的であり、stop - startは<= 1,000,000でなければなりません。データセットは、座標(r2.1/ExAC、r3/r4のGRCh38)の参照ビルドを決定します。入力座標は、すでにビルドして、自動リフトオーバーなしで使用しなければなりません。

フィールド	型	要件と制約
`chrom`	文字列	必須
`start`	整数	必須; 最小値: 1; 最高: 999999999
`stop`	整数	必須; 最小値: 1; 最高: 999999999
`dataset`	文字列	任意; デフォルト: "gnomad_r4"; enum: [ ]"gnomad_r4", , "gnomad_r4_non_ukb", , "gnomad_r3", , "gnomad_r3_controls_and_biobanks", , "gnomad_r3_non_cancer", , "gnomad_r3_non_neuro", , "gnomad_r3_non_topmed", , "gnomad_r3_non_v2", , "gnomad_r2_1", , "gnomad_r2_1_controls", , "gnomad_r2_1_non_cancer", , "gnomad_r2_1_non_neuro", , "gnomad_r2_1_non_topmed", , "エクセアック". . .

const result = await host.mcp("variants", "region_variants", {"chrom": "1", "start": 55039475, "stop": 55064852, "dataset": "gnomad_r4"})

`liftover_variant`

参照ビルド間のバリアント ID をマップ (GRCh37 <->) GRCh38) gnomAD's リフトオーバーテーブルを使用して。 variant_id です。 chrom-pos-ref-alt お問い合わせ source_build. . . . ルートは方向性です。source_build=GRCh37で渡されたGRCh38 IDは、エラーではなくゼロ結果を返します。

フィールド	型	要件と制約
`variant_id`	文字列	必須
`source_build`	文字列	任意; デフォルト: "GRCh37"; enum: ["GRCh37"、"GRCh38"]

const result = await host.mcp("variants", "liftover_variant", {"variant_id": "1-55516888-G-GA", "source_build": "GRCh37"})

`clinvar_variants`

臨床的意義、レビューステータス、ゴールドスターで、gnomADによって映し出されるように遺伝子内のClinVar変種をリストします。出力ピン gnomAD's ClinVar スナップショット経由 clinvar_release_date. gene_symbolの1つを正確に渡して下さい(例えば。 BRCA1またはgene_id。

フィールド	型	要件と制約
`gene_symbol`	文字列	オプション
`gene_id`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("variants", "clinvar_variants", {"gene_symbol": "BRCA1"})

`structural_variants`

リストgnomAD構造の変形(削除、重複排除、インサート、反転、CNVs...)は遺伝子をオーバーラップします。 gene_symbolの1つを正確に渡して下さい(例えば。 TP53またはgene_id。 dataset は SV ピン — gnomad_sv_r4 (デフォルト、GRCh38) または gnomad_sv_r2_1 (GRCh37) です。 SV IDはリリース固有のものです。

フィールド	型	要件と制約
`gene_symbol`	文字列	オプション
`gene_id`	文字列	オプション
`dataset`	文字列	任意; デフォルト: "gnomad_sv_r4"; enum: ["gnomad_sv_r4"、"gnomad_sv_r2_1"]

const result = await host.mcp("variants", "structural_variants", {"gene_symbol": "TP53", "dataset": "gnomad_sv_r4"})

`get_structural_variant`

リリース固有のSV ID(例:)で1つのgnomAD構造の変形を調べます。 gnomad_sv_r4のDEL_CHR17_599B1512。 ID は、リリース間での実行を行わない — dataset (gnomad_sv_r4 デフォルト、または gnomad_sv_r2_1) は、リリース ID がから来たと一致しなければなりません。

フィールド	型	要件と制約
`sv_id`	文字列	必須
`dataset`	文字列	任意; デフォルト: "gnomad_sv_r4"; enum: ["gnomad_sv_r4"、"gnomad_sv_r2_1"]

const result = await host.mcp("variants", "get_structural_variant", {"sv_id": "DEL_CHR17_A5250EA9", "dataset": "gnomad_sv_r4"})

`mitochondrial_variants`

リスト gnomAD mitochondrial vars with headerplasmy-aware カウント (ac_het, ac_hom, max_heteroplasmy) を mitochondrial gene または chrM 座標ウィンドウで表示します。 mitochondrial コールセットは、GRCh38 gnomAD r3/r4 データセットピンのみで利用できます。データセット gnomad_r3 または gnomad_r4 を使用します。遺伝子を渡す(遺伝子)gene_symbol いいね MT-TL1, または gene_id) または地域()region_start + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + region_stop)、両方。

フィールド	型	要件と制約
`gene_symbol`	文字列	オプション
`gene_id`	文字列	オプション
`region_start`	整数	任意; 最小値: `1`; 最高: `999999999`
`region_stop`	整数	任意; 最小値: `1`; 最高: `999999999`
`dataset`	文字列	任意; デフォルト: `"gnomad_r4"`; エヌム: `["gnomad_r4", "gnomad_r3"]`

const result = await host.mcp("variants", "mitochondrial_variants", {"gene_symbol": "MT-TL1", "dataset": "gnomad_r4"})

`clinvar_search`

ClinVar を直接検索 (nbi をライブ, gnomAD's スナップショットではなく) そして、マッチングのバリエーションレコードを臨床的意義で返し, ステータスとゴールドスターをレビュー. NCBI Eユーティリティ使用ポリシーごとに連絡先メール(設定 → 認証 → 文献アクセス → 連絡メール)が必要です。 Args: クエリ (ClinVar Entrez クエリ — "TP53 R175H" のような無料のテキスト) またはHGVSの文字列が動作し、 AND/OR/NOT と構成された用語は、例えば BRCA1[gene]、病原体[CLIN_SIG]、"Lynch症候群"[dis]、single_nucleotide_variant[バリエーションの種類]; rsID も機能しますが、clinvar_variant_by_rsid はフルレコードを返します)、max_records (ページキャップ 1-200、デフォルト 50)。 TOTALの試合は、常に報告されます。合計 > のとき max_records リストは、キャップ付きプレフィックス(ClinVar の関連/レジテンシーオーダー)であり、truncated は真です。 NCBI Eユーティリティは、負荷下でHTTP 500を間続的に返す - その表面が数秒後に再試行します。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 50

const result = await host.mcp("variants", "clinvar_search", {"query": "BRCA1 pathogenic[CLIN_SIG]", "max_records": 50})

`clinvar_get_records`

VCV/RCVアクセスのバッチや、バリエーションIDのバールレコードの完全なClinVarレコードを取得します。 NCBI Eユーティリティ使用ポリシーごとに連絡先メール(設定 → 認証 → 文献アクセス → 連絡メール)が必要です。引数: アクセス (50 の識別子まで), 混合されたフォームが受け入れられ — VCV000045122 (バージョン VCV000045122.3 ok; RCV000019428(各RCVは1つの追加研究費用)、またはBare ClinVarのバリエーションID(45122)をローカルに解決しました。 rsID は拒否されます。clinvar_variant_by_rsid を使用します。 RCV(1つの変形条件ペア)は、その親VCVのバリエーションレコードに解決します。入力をサイレントに落としません。

フィールド	型	要件と制約
`accessions`	['string', 'array']	必須

const result = await host.mcp("variants", "clinvar_get_records", {"accessions": ["VCV000045122", "RCV000019428", "45123"]})

`clinvar_variant_by_rsid`

ClinVar のバリエーションレコードは、dbSNP の rsID を参照し、全分類 (rID は複数の VCV にマップできます。) は、別のアレルあたり 1 つ、などです。 rs121913529はKRAS G12D/G12V/G12Aをカバーします。 NCBI Eユーティリティ使用ポリシーごとに連絡先メール(設定 → 認証 → 文献アクセス → 連絡メール)が必要です。 Args: rsid (dbSNP 参照 SNP ID、例えば rs7412; ケース・インセンティブは rs<digits>、max_records (キャップ1-200、デフォルト50) に一致しなければなりません。合計は常に真のマッチカウントとトランクされたフラグをキャプチャしたリストに運びます。合計 == 0 は ClinVar が rsID のレコードを持たないことを意味します。

フィールド	型	要件と制約
`rsid`	文字列	必須
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 50

const result = await host.mcp("variants", "clinvar_variant_by_rsid", {"rsid": "rs121913529", "max_records": 50})

`dbsnp_get_rsids`

Oracle dbSNP RefSNP は rsID のバッチのレコード: GRCh38+GRCh37 の配置、alleles、遺伝子のコンテキスト、 per-study allele frequencies、および ClinVar の相互参照。 NCBI Eユーティリティ使用ポリシーごとに連絡先メール(設定 → 認証 → 文献アクセス → 連絡メール)が必要です。 1つのツールが{error:'contact_email_required'、メッセージ}を返すことなく。 Args: rsids (20 rs<digits> までのケースインセンティブ) — それぞれ 1 つのペースの NCBI バリデーションサービスが 1 つ、 rID あたり ~1 s を大量に取得します。 {n_requested、レコード、not_found(rs number dbSNP do't know)、not_processed(壁クロックの予算が実行したときにスキップされたrsID — 再要求するだけ)}。各レコード: {rsid, ステータス, create_date, last_update_date, last_update_build_id, n_引用, citations_pmids (20で撮影) citations_truncatedは帽子を、variant_type、mane_select_ids、プレースメント、alleles}の旗付けます。ステータスは'live'、'merged'です。 (コードではなく、merged_intoを運ぶ — それらの rsID を再クエリする) または 'no_data' (未サポート) 配置はアセンブリごとの ref/alts の 1 ベースの染色体座標を与えます(GRCh38 第一に、is_primary 本当)。各alt-alleleエントリ: {アレル, 精製, spdi ()0- ベースのインターベース), hgvs, 周波数: [{研究, study_version, , allele_count, , total_count, af , af}] (ALFA, 1000Genomes, TOPMED, gnomAD...), clinvar: [{rcv_accession, , clinical_significances, , review_status, , last_evaluated_date, , disease_names}], 遺伝子: [{シンボル, gene_id, 名前, オリエンテーション, 結果 (SO 用語), mane_select: [ ]{transcript_hgvs, , protein_spdi}. . .}. . .}. . . .

フィールド	型	要件と制約
`rsids`	文字列の配列	必須

const result = await host.mcp("variants", "dbsnp_get_rsids", {"rsids": ["rs7412", "rs429358"]})

`dbsnp_search_by_region`

ゲノムウィンドウにdbSNP rsID(esearch db=snp positional index — NCBI Variation Services が領域エンドポイントを持たない) をリストします。 NCBI Eユーティリティ使用ポリシーごとに連絡先メール(設定 → 認証 → 文献アクセス → 連絡メール)が必要です。 1つのツールが{error:'contact_email_required'、メッセージ}を返すことなく。ラグ:クロム(1-22、X、Y、MT) 'chr'の特長プレフィックス許容), スタート (1 ベースの包括的), 停止 (包括的; 1 Mbでキャップされたスパン — 大きい領域を連続したウィンドウに分割します。密な領域は、kbごとに多くの数千のrsIDを保持しているため、ウィンドウを小さくしたり、max_rsidsを上げることができます)、アセンブリ(位置指数 — 'GRCh38' デフォルト -> [CPOS]、または'GRCh37' -> [CPOS_GRCH37]; 座標は、選択したアセンブリにする必要があります)、max_rsids(リストキャップ1-1000、デフォルト200)。 {chrom、開始、停止、アセンブリ、用語(使用される正確なEntrezクエリ)、合計(API's独自のカウント)、n_returned、truncated、rsids}を返します。 truncated は、> の合計で真正 n_returned — リストは、Entrez のデフォルト順( rs 番号の末尾)のプレフィックスで、サイレントなトランシエーションは決してありません。完全な記録のためのdbsnp_get_rsidsに供給のrsIDs (<= 20)を時)供給して下さい。

フィールド	型	要件と制約
`chrom`	文字列	必須
`start`	整数	必須
`stop`	整数	必須
`assembly`	文字列	任意; デフォルト: "GRCh38"; enum: ["GRCh38"、"GRCh37"]
`max_rsids`	整数	任意; デフォルト: 200

const result = await host.mcp("variants", "dbsnp_search_by_region", {"chrom": "19", "start": 44905000, "stop": 44910000, "assembly": "GRCh38"})

`mavedb_search_score_sets`

遺伝子記号、タンパク質、アッセイなど、テキストによる多様効果(MAVE)スコアセットの公開MaveDBの多重化アッセイを検索します。 APIキーまたは連絡先メールは必要ありません。既知のとき、上流合計で1ページを返します。機能的なスコアは、アッセイ固有のものであり、臨床的分類や人口の頻度ではありません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`text`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 1000; パターン: "\S"
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000000
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("variants", "mavedb_search_score_sets", {"text":"BRCA1","limit":20})

`mavedb_get_score_set`

URNが作成したMaveDBのスコアを、ターゲット、アッセイメタデータ、ライセンス、出版物、実験関係など取得します。公式フルCSVと、ユーザによる手動ダウンロード用のマップ付きvariantダウンロードURLが含まれています。これらの URL を生の HTTP で取得して host.mcp をバイパスしません。機能効果を解釈する前に、アッセイメソッドとスコアキャリブレーションを読みます。

受け入れられた値	型	要件と制約
`urn`	文字列	必須; パターン: "^urn:mavedb:[0-9]{ 8}-(?:[a-z]+\| 0)-[1-9][0-9]*$"

const result = await host.mcp("variants", "mavedb_get_score_set", {"urn":"urn:mavedb:00000003-a-1"})

`mavedb_download_scores`

MaveDBのバリエーションスコアのCSVページ(デフォルト1000行、最大10000)をダウンロードします。オフセットではなく、スタート/リミットを使用します。 NotebookファイルAPIで保存するために、すべてのスコア列とNA値を含む元のCSVテキストを返します。このツールはローカルファイルを書きません。また、ユーザによる手動ダウンロード用の非公式のダウンロードURLを返します。これらの URL を生の HTTP で取得して host.mcp をバイパスしません。 mavedb_get_score_set から numVariants を使用してページを計画します。ページはフルデータセットではありません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`urn`	文字列	必須; パターン: "^urn:mavedb:[0-9]{ 8}-(?:[a-z]+\| 0)-[1-9][0-9]*$"
`start`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000000
`limit`	整数	任意; デフォルト: 1000; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("variants", "mavedb_download_scores", {"urn":"urn:mavedb:00000003-a-1","start":0,"limit":1000})

`mavedb_get_mapped_variants`

GA4GH VRS プレマッピング/ポストマッピングオブジェクト、参照シーケンス識別子、VRS バージョン、マッピングエラーを含む、公開されたスコアセット用の既存の MaveDB バリアントマッピングを取得します。これは、既にMaveDBによって計算されたマッピングを読みます。バリアントを提出したり、リフターを実行したりしません。上流エンドポイントは未発で、共有された64 MiB応答の制限が適用されます。より大きなデータセットの場合、mavedb_get_score_setから公式のURLをユーザーに手動でダウンロードできます。これらの URL を生の HTTP で取得して host.mcp をバイパスしません。 HTTP 404 は、URN のスコアセットが利用できなくなっただけでなく、マッピングレコードが存在しません。返されたレコードには、失敗したマッピングが含まれる場合があります。

受け入れられた値	型	要件と制約
`urn`	文字列	必須; パターン: "^urn:mavedb:[0-9]{ 8}-(?:[a-z]+\| 0)-[1-9][0-9]*$"

const result = await host.mcp("variants", "mavedb_get_mapped_variants", {"urn":"urn:mavedb:00000003-a-1"})

`mavedb_get_experiment`

URN(スコアセットサフィックスなし)を実験で公開するMaveDB実験を、メソッド、出版物、実験セット、およびスコアセットUrnsを含む。特殊な-0メタ解析実験やレターインデックス実験にも対応しています。認証は必要ありません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`urn`	文字列	必須; パターン: "^urn:mavedb:[0-9]{ 8}-(?:[a-z]+\| 0)$"

const result = await host.mcp("variants", "mavedb_get_experiment", {"urn":"urn:mavedb:00000003-a"})

`mavedb_get_experiment_score_sets`

MaveDB実験の公開リーダーに表示されるスコアセットをリストします。視認性と監視チェーンによる上流エンドポイントフィルタなので、完全なバージョン履歴ではありません。選択されたリストをペジネーションなしで返します。 HTTP 404は、実験URNが利用できなくなるだけでなく、関連するスコアセットは使用できません。返されたスコアセットURNを使用して、機能的なスコアまたはマッピングを取得します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`urn`	文字列	必須; パターン: "^urn:mavedb:[0-9]{ 8}-(?:[a-z]+\| 0)$"

const result = await host.mcp("variants", "mavedb_get_experiment_score_sets", {"urn":"urn:mavedb:00000003-a"})

`clinvar_get_submissions`

公式のClinVar VCV XMLから個々のSCV投稿証拠をフェッチします。 clinvar_searchと同じ連絡先メールが必要です。パスアクセス:VCVアクセス(オプション.バージョンが評価されます)または正のバリエーションID。未バージョンの入力では、最新のVCVが取得されます。 RCV、SCV、RSIDは受け付けていません。提出された分類は、細菌、非性臨床的影響および発腫瘍性、条件、提出者、評価日、アサーション方法、公的な分類コメント、提供された証拠および引用のために別々に返されます。ソースフィールドがnull/emptyにとどまるのを欠く。同じ分類タイプと条件内の投稿を比較します。このツールは、競合を侵害しません。 max_submissionsセットページサイズ(1-200、デフォルト200); 0 にデフォルトをオフセットします。後ページでは、返されたnext_page引数を渡します。これはVCVバージョンをピントします。オフセット > 0 はバージョンアップされた VCV が必要です。各ページは、完全なXMLを再フェッチします。結果キャッシュはありません。含まれたレコードは、直接SCVの証拠ではなく、間接的な参照を含みます。 SCV を複製することで、要求されたスナップショットで最高のバージョンが保持されます。

受け入れられた値	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須
`max_submissions`	整数	任意; デフォルト: 200; 最小値: 1; 最高: 200
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0

const result = await host.mcp("variants", "clinvar_get_submissions", {"accession":"VCV000045122"})

臨床試験

操作とパラメータを表示

`search_trials`

臨床Trials.gov を検索する PRIMARY. 条件、介入、スポンサー、場所、ステータス(例)によるフィルタリング ["RECRUITING"]), フェーズ (["PHASE1".."PHASE4"]), study_type. 条件/介入/スポンサー/ロケーションは、Essieクエリ構文(boolean AND/OR/NOT、"quoted phrases"、グループ化、自動同義語)を受け入れます。 page_tokenでページ; count_total を合計マッチカウントに設定します。 advanced_query は、Essie 式を filter.advanced にマージします。

フィールド	型	要件と制約
`condition`	文字列	オプション
`intervention`	文字列	オプション
`sponsor`	文字列	オプション
`location`	文字列	オプション
`status`	文字列の配列	オプション
`phase`	文字列の配列	オプション
`study_type`	文字列	任意; enum: ["INTERVENTIONAL"、"OBSERVATIONAL"、"EXPANDED_ACCESS"]
`advanced_query`	文字列	オプション
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 10; 最小値: 1; 最高: 1000
`page_token`	文字列	オプション
`count_total`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("clinical-trials", "search_trials", {"condition": "lung cancer", "status": ["RECRUITING"], "phase": ["PHASE3"], "count_total": true, "page_size": 10})

`get_trial_details`

NCT id による 1 つの試験のための包括的な詳細を取得する (形式 "NCT") + 8 数字; ベア番号はプレフィックス、ケースインセプト)です。すべての場所、スポンサーおよび協力者、日付、登録、および結果リンクを返す、完全な適格性基準、研究設計、第一次/第2次/その他エンドポイントを返します。

フィールド	型	要件と制約
`nct_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("clinical-trials", "get_trial_details", {"nct_id": "NCT03661411"})

`search_by_sponsor`

企業や組織が主催するトライアル(部分名マッチなど) "Pfizer"の特長 "Pfizer Inc"にマッチします。条件、段階および状態によって任意に狭くして下さい。スポンサーによる試用回数の合計でcount_totalを設定します。 page_tokenでページを移動

フィールド	型	要件と制約
`sponsor_name`	文字列	必須
`condition`	文字列	オプション
`phase`	文字列の配列	オプション
`status`	文字列の配列	オプション
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 10; 最小値: 1; 最高: 1000
`page_token`	文字列	オプション
`count_total`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("clinical-trials", "search_by_sponsor", {"sponsor_name": "Pfizer", "phase": ["PHASE3"], "count_total": true})

`search_investigators`

条件、機関、場所、またはinvestigator_nameによって主要な調査者および研究の場所を見つけて下さい。サイト施設の施設の施設フィルターを所在し、所定の場所を優先します。 investigator_name は、全般的な正式名称と ResponsiblePartyInvestigatorFullName を検索します。 NCT ID でサイト連絡先(名前、役割、所属、施設、都市)を返却します。 page_sizeは、試験の回数をスキャンする方法をキャップします。

フィールド	型	要件と制約
`condition`	文字列	オプション
`institution`	文字列	オプション
`location`	文字列	オプション
`investigator_name`	文字列	オプション
`status`	文字列の配列	オプション
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("clinical-trials", "search_investigators", {"condition": "Alzheimer", "institution": "Mayo Clinic", "page_size": 20})

`analyze_endpoints`

第一次/第2次/その他の結果測定(エンドポイント)を分析します。 nct_id (単一trialモード) か条件(試験を渡る集計モード)だけを提供して下さい; 両方が与えられれば、nct_idは優先します。フェーズとstart_date_after(YYY-MM-DD)でアグレゲートモードを狭くし、page_sizeの試験までスキャンできます。エンドポイントリストと分析された試験を横断する最も一般的な測定名を返します。

フィールド	型	要件と制約
`nct_id`	文字列	オプション
`condition`	文字列	オプション
`phase`	文字列の配列	オプション
`start_date_after`	文字列	オプション
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 50; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("clinical-trials", "analyze_endpoints", {"nct_id": "NCT03661411"})

`search_by_eligibility`

忍耐強いtrial一致。ステータスが設定されていない限り、再構築試験に従った。 min_age または max_age を 1 つの患者年齢(「65 年」、6 月」)に供給して下さい; 試験年齢の境界線がチェックされます。両方が供給されると、試験は患者の年齢間隔全体を認めなければなりません。試用年齢制限が欠かせません。性別男性/男性は、すべてのcomer の試験が含まれています。; 全部または省略された性は性フィルターを適用しません。 eligibility_keywordsは、包含/除外基準テキストを検索します(例:. 「HbA1c > 8」「BRCA変異」「ECOG 0-1」条件の少なくとも1つ、eligibility_keywords、min_age、max_ageまたは性は要求されます。 page_tokenでページを移動

フィールド	型	要件と制約
`condition`	文字列	オプション
`eligibility_keywords`	文字列	オプション
`min_age`	文字列	オプション
`max_age`	文字列	オプション
`sex`	文字列	任意; enum: ["ALL", "MALE", "FEMALE"]
`status`	文字列の配列	オプション
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 10; 最小値: 1; 最高: 1000
`page_token`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("clinical-trials", "search_by_eligibility", {"condition": "diabetes", "min_age": "65 Years", "sex": "FEMALE"})

`get_trial_results`

NCT ID から公開済み試験結果を取得します（大文字小文字を区別せず、8 桁の数字だけでも可）。resultsSection の測定値、群別件数・分母、単位、統計解析、参加者フロー、ベースライン特性、有害事象、報告上の注意を返します。公式 API の camelCase 名と階層を保持します。groupId/groupIds は同じモジュール・評価項目の groups とだけ対応付け、プロトコルの群や他のモジュールと結合しないでください。欠損はゼロ件や治療効果がないことを意味しません。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`nct_id`	string	お問い合わせ

const result = await host.mcp("clinical-trials", "get_trial_results", {"nct_id": "NCT04280705"})

臨床ゲノム

操作とパラメータを表示

`clingen_gene_validity`

ClinGenの遺伝子疾患の有効性の治癒(証拠が遺伝子の変動が疾患を引き起こしているのがいかに強いのか:非finitive/Strong/Moderate/Limited/Disputed/Refuted/No Known Disease Related)。すべての3,600+のcurationsをリストするOmit遺伝子。

フィールド	型	要件と制約
`gene`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clingen_gene_validity", {"gene": "BRCA2"})

`clingen_dosage_sensitivity`

ClinGenの投与量の感度キュレーション:遺伝子のハプロインフルエンサーと防爆アサーション(およびオプションでISCAゲノム/CNV領域)。遺伝子のシンボルまたは ISCA 地域 ID フィルターを正確に; フルテーブルの省略。

フィールド	型	要件と制約
`gene`	文字列	オプション
`include_regions`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clingen_dosage_sensitivity", {"gene": "TP53"})

`clingen_actionability`

ClinGen の臨床作用性のcurations: 遺伝子に関連付けられている無秩序のために、早期の介入が前症のキャリアの実行可能であるかどうか(介入/アウトカムは重症、可能性、有効性、性質のof-介入成分のスコアおよび総スコアと対を結合します)。 Gene filterは、複数の遺伝子のトピックのどのメンバーにもマッチします。

フィールド	型	要件と制約
`gene`	文字列	オプション
`context`	文字列	任意; デフォルト: "both"; enum: ["adult"、"pediatric"、"both"]

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clingen_actionability", {"gene": "BRCA1", "context": "adult"})

`clingen_variant_classifications`

ClinGen証拠リポジトリ(ERepo)のエキスパートパネルの異様な病原性分類(ACMG基準に基づくVCEP解釈)。遺伝子(HGNC記号)、カイド(ClinGen canonical allele id)、例えば、EXACTLY ONE の遺伝子(HGNC記号)を提供して下さい。 CA114360 または hgvs (例: CA114360) NM_000277.2:c.1222C>T。完全な検索(matchLimit=none)。

フィールド	型	要件と制約
`gene`	文字列	オプション
`caid`	文字列	オプション
`hgvs`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clingen_variant_classifications", {"gene": "BRCA1"})

`civic_search_genes`

Entrez のシンボル (例: CIViC の遺伝子のレコードを検索します。 "BRAF"。完全ペジネーション、カウント検証済み。 civic_gene_variants で返された CIViC 遺伝子 ID を使用します。

フィールド	型	要件と制約
`entrez_symbol`	文字列	必須

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_genes", {"entrez_symbol": "BRAF"})

`civic_gene_variants`

1つのCIViC遺伝子(CIViC遺伝子IDによる)のすべての変形、完全ペジネーション - 遺伝子の数百種類でも完了します。バリアント ID でソートします。

フィールド	型	要件と制約
`gene_id`	整数	必須

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_gene_variants", {"gene_id": 5})

`civic_get_variant`

CIViC の variant id (aliases, variant type, feature/gene linkage, gene variant の座標) による 1 つの CIViC の variant です。 absent の場合、find=false を返します。

フィールド	型	要件と制約
`variant_id`	整数	必須

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_get_variant", {"variant_id": 12})

`civic_search_variants`

CIViC の variant を name の substring (例: ) で検索します。 "V600"は、CIViC遺伝子IDにオプションでスコープ付けられます。完全ペジネーションバリアント ID でソートします。

フィールド	型	要件と制約
`name`	文字列	必須
`gene_id`	整数	オプション

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_variants", {"name": "V600", "gene_id": 5})

`civic_get_evidence_item`

idによる1つのCIViCの証拠項目:病気/療法のコンテキスト(証拠レベルA-E、タイプ、方向、意義、評価、病気、療法、ソース)の分子プロファイルの臨床的意義。 absent の場合、find=false を返します。

フィールド	型	要件と制約
`evidence_id`	整数	必須

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_get_evidence_item", {"evidence_id": 1409})

`civic_search_evidence`

フィールド	型	要件と制約
`disease_name`	文字列	オプション
`therapy_name`	文字列	オプション
`evidence_level`	文字列	オプション
`evidence_type`	文字列	オプション
`evidence_direction`	文字列	オプション
`significance`	文字列	オプション
`variant_origin`	文字列	オプション
`evidence_rating`	整数	オプション
`status`	文字列	オプション
`molecular_profile_name`	文字列	オプション
`molecular_profile_id`	整数	オプション
`variant_id`	整数	オプション
`disease_id`	整数	オプション
`therapy_id`	整数	オプション
`phenotype_id`	整数	オプション
`source_id`	整数	オプション
`assertion_id`	整数	オプション

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_evidence", {"disease_name": "melanoma", "evidence_level": "A"})

`civic_get_assertion`

エキスパートキュレーションされたサマリークレーム(AMP/ASCO/CAPティア、ACMG/ClinGenコード、FDAのコンパニオンテストフラグ)による1つのCIViCアサーション:疾患/治療のコンテキストにおける分子プロファイルの証拠を集計します。 absent の場合、find=false を返します。

フィールド	型	要件と制約
`assertion_id`	整数	必須

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_get_assertion", {"assertion_id": 7})

`civic_search_assertions`

フィールド	型	要件と制約
`disease_name`	文字列	オプション
`therapy_name`	文字列	オプション
`assertion_type`	文字列	オプション
`assertion_direction`	文字列	オプション
`significance`	文字列	オプション
`amp_level`	文字列	オプション
`status`	文字列	オプション
`molecular_profile_name`	文字列	オプション
`molecular_profile_id`	整数	オプション
`variant_id`	整数	オプション
`variant_name`	文字列	オプション
`disease_id`	整数	オプション
`therapy_id`	整数	オプション
`phenotype_id`	整数	オプション
`evidence_id`	整数	オプション
`summary`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_assertions", {"disease_name": "melanoma"})

`civic_get_molecular_profile`

idによる1つのCIViC分子プロファイル(証拠/インサートが添付するvariantの組み合わせ)、incl。パースされた名前、スコア、および構成の変形。 absent の場合、find=false を返します。

フィールド	型	要件と制約
`mp_id`	整数	必須

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_get_molecular_profile", {"mp_id": 12})

`civic_search_molecular_profiles`

CIViC 分子プロファイルを名前のサブストリング(例)で検索します。 "BRAF V600E"。完全ペジネーション id でソートします。

フィールド	型	要件と制約
`name`	文字列	必須

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_molecular_profiles", {"name": "BRAF V600E"})

`civic_search_diseases`

CIViC 疾患の記録を名前のサブストリング(例)で検索します。 "melanoma"。 DOID + 表示名を返します。完全にpaginated; id でソートします。

フィールド	型	要件と制約
`name`	文字列	必須

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_diseases", {"name": "melanoma"})

`civic_search_therapies`

CIViC 療法のレコードを名前のサブストリング(例)で検索します。 "vemurafenib")。 NCIt ID +名を返します。完全にpaginated; id でソートします。

フィールド	型	要件と制約
`name`	文字列	必須

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "civic_search_therapies", {"name": "vemurafenib"})

`open_targets_graphql`

オープンターゲットプラットフォームAPI(ターゲット、病気、薬、ターゲットダイザー協会スコア、エビデンス、トラクタビリティ、安全性、既知の薬)に対する任意のグラコールクエリを実行します。回路図の検出のための導入の問い合わせ作業。既知のDrugsは薬物に名前をつけられました。ClinicalCandidates上流。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`variables`	オブジェクト	オプション

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "open_targets_graphql", {"query": "query($id: String!){ target(ensemblId: $id){ approvedSymbol associatedDiseases{ count } } }", "variables": {"id": "ENSG00000157764"}})

`open_targets_disease_drugs`

病気(オープンターゲットプラットフォーム)のための既知/インベスチゲーション薬 - 病気をラップします。drugAndClinicalCandidates。 efo_idは、疾患腫瘍学id(EFO/MONDO/etc.,等)です。 "MONDO_0004992")。

フィールド	型	要件と制約
`efo_id`	文字列	必須
`size`	整数	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "open_targets_disease_drugs", {"efo_id": "MONDO_0004992", "size": 25})

`open_targets_disease_targets`

疾患のトップ関連ターゲット, オープンターゲット全体の関連付けのスコアによってランク付け - 病気をラップします。.associatedターゲット. efo_idは、疾患腫瘍学id(EFO/MONDO/etc.)です。

フィールド	型	要件と制約
`efo_id`	文字列	必須
`size`	整数	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "open_targets_disease_targets", {"efo_id": "MONDO_0004992", "size": 25})

`open_targets_drug`

ChEMBL id(Open Targets Platform) — 名前、タイプ、最大臨床段階、およびアクションのメカニズム(ターゲット+アクションタイプ)によるドラッグ詳細。 chembl_id 例 "CHEMBL1201583"。

フィールド	型	要件と制約
`chembl_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "open_targets_drug", {"chembl_id": "CHEMBL1201583"})

`clinpgx_search_chemicals`

薬理ゲノム注釈を検索する前に、ClinPGx の accession ID または名前で ClinPGx の薬物・化学物質レコードを解決します。

accessionId/nameの1つを少なくとも1つ提供して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`accessionId`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`name`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`view`	文字列	任意; デフォルト: "base"; enum: ["min"、"base"、"max"]

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clinpgx_search_chemicals", {"name": "warfarin", "view": "max"})

`clinpgx_search_genes`

薬理ゲノム注釈を検索する前に、ClinPGx の accession ID または HGNC シンボルで ClinPGx の遺伝子レコードを解決します。

accessionId/symbolの1つを少なくとも1つ提供して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`accessionId`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`symbol`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`view`	文字列	任意; デフォルト: "base"; enum: ["min"、"base"、"max"]

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clinpgx_search_genes", {"symbol": "VKORC1", "view": "max"})

`clinpgx_search_summary_annotations`

薬剤、遺伝子、変異を関連付ける ClinPGx の臨床注釈を検索します。エビデンスレベル 1A、1B、2A、2B、3、4 で絞り込み、元の記録を保存します。

relatedChemicals.accessionId/relatedChemicals.name/location.genes.symbol/location.fingerprint/idの最低1つを提供して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`id`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`relatedChemicals.accessionId`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`relatedChemicals.name`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`location.genes.symbol`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`location.fingerprint`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`view`	文字列	任意; デフォルト: "base"; enum: ["min"、"base"、"max"]
`levelOfEvidence.term`	文字列	任意; エヌム: [" 1A", " 1B", " 2A", " 2B", " 3", " 4"]

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clinpgx_search_summary_annotations", {"relatedChemicals.name": "warfarin", "location.genes.symbol": "VKORC1", "levelOfEvidence.term": "1A", "view": "max"})

`clinpgx_get_summary_annotation`

数値の ClinPGx レコード ID で ClinPGx の臨床注釈を 1 件取得します。関連する薬物、遺伝子、バリアント、表現型、エビデンスレベルを含みます。

受け入れられた値	型	要件と制約
`id`	数値	必須; 最小値: 1
`view`	文字列	任意; デフォルト: "base"; enum: ["min"、"base"、"max"]

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clinpgx_get_summary_annotation", {"id": 655385012, "view": "max"})

`clinpgx_search_variant_annotations`

遺伝子シンボルまたはバリアントフィンガープリント（通常は rsID）で ClinPGx のバリアント注釈を検索します。

location.genes.symbol/location.fingerprintの1つを少なくとも1つ提供して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`location.genes.symbol`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`location.fingerprint`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`view`	文字列	任意; デフォルト: "base"; enum: ["min"、"base"、"max"]

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clinpgx_search_variant_annotations", {"location.fingerprint": "rs1799853", "view": "max"})

`clinpgx_search_guideline_annotations`

CPIC、DPWG、または PharmGKB/PRO の ClinPGx 薬理ゲノミクス用量ガイドライン注釈を検索します。

source/relatedChemicals.accessionId/relatedGenes.accessionIdの1つを少なくとも1つ提供して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`source`	文字列	上記の条件に従う。 enum: ["cpic"、"dpwg"、"pro"]
`relatedChemicals.accessionId`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`relatedGenes.accessionId`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`view`	文字列	任意; デフォルト: "base"; enum: ["min"、"base"、"max"]

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clinpgx_search_guideline_annotations", {"source": "cpic", "relatedGenes.accessionId": "PA267", "view": "max"})

`clinpgx_search_drug_labels`

FDA、EMA、PMDA、または Health Canada の ClinPGx 薬理ゲノミクス医薬品ラベルを検索します。

source/relatedChemicals.accessionId/relatedChemicals.name/relatedGenes.accessionId/relatedGenes.symbolの最低1つを提供して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`source`	文字列	上記の条件に従う。エヌム: ["fda", "ema", "pmda", "hcsc"]
`relatedChemicals.accessionId`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`relatedChemicals.name`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`relatedGenes.accessionId`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`relatedGenes.symbol`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`view`	文字列	任意; デフォルト: "base"; enum: ["min"、"base"、"max"]

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clinpgx_search_drug_labels", {"source": "fda", "relatedChemicals.name": "clopidogrel", "view": "max"})

`clinpgx_search_variants`

dbSNP rsID または別のバリアントシンボルで ClinPGx の薬理ゲノミクスバリアントを解決します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`symbol`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"
`view`	文字列	任意; デフォルト: "base"; enum: ["min"、"base"、"max"]

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clinpgx_search_variants", {"symbol": "rs1799853", "view": "max"})

`clinpgx_get_variant_frequency`

rsID などのバリアントフィンガープリントについて、ClinPGx が報告する集団別バリアント頻度を取得します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`fp`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clinpgx_get_variant_frequency", {"fp": "rs1799853"})

`clinpgx_get_drug_gene_variant`

共有 connection report を使用して、2 つのオブジェクト（例：薬物と遺伝子）間の ClinPGx ペア関係を検索します。各オブジェクトに 1 つの識別子を指定します。薬物・遺伝子・バリアントの臨床注釈には summary annotation を使用します。

このグループでは、object1Id / object1Name / object1Typeのいずれかの1つが少なくとも1つあります。

このグループでは、object2Id / object2Name / object2Typeのいずれかの1つが少なくとも1つあります。

受け入れられた値	型	要件と制約
`object1Id`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`object1Name`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`object1Type`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`object2Id`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`object2Name`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`object2Type`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; パターン: "\S"
`view`	文字列	任意; デフォルト: "base"; enum: ["min"、"base"、"max"]

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "clinpgx_get_drug_gene_variant", {"object1Name": "warfarin", "object1Type": "chemical", "object2Name": "VKORC1", "object2Type": "gene", "view": "max"})

`get_dgidb_gene_drugs`

遺伝子名で DGIdb の薬剤・遺伝子相互作用を検索します。1 ページに一致レコード 1 件を返し、全出典、出典バージョン、ライセンス、種類、属性、文献情報を保持します。同名で複数レコードがあり得るので、next_cursor を明示的にたどります。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`name`	string	お問い合わせ; minLength: 1; maxLength: 200
`after`	string	optional; minLength: 1; maxLength: 500

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "get_dgidb_gene_drugs", {"name": "BRAF"})

`get_dgidb_drug_genes`

薬剤名で DGIdb の薬剤・遺伝子相互作用を検索します。1 ページに一致レコード 1 件を返し、全出典、出典バージョン、ライセンス、種類、属性、文献情報を保持します。同名で複数レコードがあり得るので、next_cursor を明示的にたどります。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`name`	string	お問い合わせ; minLength: 1; maxLength: 200
`after`	string	optional; minLength: 1; maxLength: 500

const result = await host.mcp("clinical-genomics", "get_dgidb_drug_genes", {"name": "IMATINIB"})

構造 & インタラクション

操作とパラメータを表示

`emdb_get_entries`

EMDB の cryo-EM 3D の地図の記入項目のための構造化されたメタデータレコードをフェッチして下さい。 'EMD-1234'、'emd-1234'としてアクセスを受け入れて下さいまたは ' 1234'。各レコードは、タイトル、構造決定法(単一粒子/ヘリカル/トーモグラフィ/サブモグラム平均化/電子結晶構造)、アナストローム(報告された解像度のないエントリのnullなど)での解像度を処理します。生のtomograms)と解像度方法、堆積/リリースの日付、サンプルおよびマクロモール/スプラムカルの名前、適合したPDBモデルID(モデルが装着されていない場合の空のリスト)、第一次引用(ジャーナル、年、最初の著者、DOI、PMID)、地図寸法およびvoxelサイズ、およびステータス。エントリは、is_obsolete=trueとsuperseded_byアクセスを報告します。 {"emdb_id"、"error":"not_found"} — 決して静かに落ちません。メタデータのみ; 地図のボリュームはダウンロードされません。

フィールド	型	要件と制約
`emdb_ids`	文字列の配列	必須

const result = await host.mcp("structures", "emdb_get_entries", {"emdb_ids": ["EMD-11638", "emd-3061", "1234"]})

`emdb_search_entries`

Solr スタイルのクエリで EMDB を検索します。コンパクトな行の完全ページの検索。クエリ例:'title:"apoferritin" 解像度:[0から1.5]'、'structure_determination_method:"singleParticle"'、'current_status:"REL" release_date:[2024-01-01T00:00:00Z〜*]'. Args: クエリ (Solr クエリ文字列); max_rows (ルーキャップ、デフォルト1000)。 num_found_released (API's は、ファセットルートの公開エントリー数 — 地上の真実)、rows_retrieved、rows_by_status (REL 対 OBS — 検索ルートは、obsolete エントリも返しますが、リリースされるとカウントされません)、released_complete (リリースされたすべてのリリースされたマッチが取得された真の差分)。 false は、max_rows がスイープやカウントの不一致を打ち消したことを意味します。レコードは、EMD によるアクセスによってソートされた、emdb_id、タイトル、解像度、structure_determination_method、current_status、release_date、fitted_pdbs) をコンパクトにします。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 1000

const result = await host.mcp("structures", "emdb_search_entries", {"query": "title:\"apoferritin\" AND resolution:[0 TO 1.5]", "max_rows": 500})

`emdb_get_entry_section`

EMDB エントリの 1 つの詳細なメタデータセクションを取得します。セクション: 'publications' — 完全な順序の著者リスト、補助引用、外的な参照(PMID/DOI/ISSN/CSD)が付いている第一次引用; 'map'の特長 — ファイル、フォーマット、データタイプ、寸法、バクセル間隔、起源、軸線順、セル、バクセル統計、輪郭レベル、対称; 'sample'の特長 — per-macromoleculeレコード(タイプ、分子量、コピー、EC番号、ソース生物+ NCBIタクシー、シーケンスクロスリーフ)とパーサプラムロールレコード; 'imaging'の特長 — 顕微鏡、電圧、電子源、探知器、線量、イメージ投射モード、焦点距離、拡大、Cs、cryogen、格子/緩衝/vitrificationの条件(マイクロコピーセッションごとの1つの記録 — 記入項目は複数の運ぶことができます)。引数: emdb_ids (アクセスリスト、EMD-1234/emd-1234/1234のいずれか)。セクション(出版物/マップ/サンプル/イメージングの1つ)。 "error":"not_found"と未知のアクセスが報告されています。ヘッドラインの記録だけを必要とするとき emdb_get_entries を最初に使用して下さい。

フィールド	型	要件と制約
`emdb_ids`	文字列の配列	必須
`section`	文字列	必須; enum: ["publications", "map", "sample", "imaging"]

const result = await host.mcp("structures", "emdb_get_entry_section", {"emdb_ids": ["EMD-11638"], "section": "imaging"})

`emdb_get_validation`

EMDB エントリの数値検証分析メトリックを取得します。エントリーごとに(EMDB /analysisルートから):Qスコア、原子インクルージョン、推奨/予測/ローマップコンターレベル、モデル/マスクのボリューム、モデルマップ比、表面メトリック - 検証パイプラインがそれらを計算しました。 available_blocks は、バリデーションサービスが返されたブロックを全てリストします。スパースのペイロード(モグラム、モデルフリー、または歴史的エントリ)は、明示的なnullを収受します。検証分析レポートhas_validation_analysis=false無しでエントリーする — サイレントに落としません。

フィールド	型	要件と制約
`emdb_ids`	文字列の配列	必須

const result = await host.mcp("structures", "emdb_get_validation", {"emdb_ids": ["EMD-11638", "EMD-3061"]})

`complexportal_get_complexes`

CPXアクセスによる複雑なポータルレコードの取得各レコード:複雑な AC, 推奨/系統名 + 同義語, 種とタクシー, 参加者リストと stoichiometry (分/最大コピー), 生物学的役割と対話型, 証拠 ECO コード, ゴアノテーション, およびクロスリファレンス — 手動の循環型マクロ分子複合体の記述. 記録は入力順序で戻ります; サイレントを落とすのではなく、not_foundに未知のアクセスがリストされています。バイナリインタラクション証拠証拠(実験中のバインド)では、代わりにintact_*ツールを使用します。

フィールド	型	要件と制約
`complex_acs`	文字列の配列	必須

const result = await host.mcp("structures", "complexportal_get_complexes", {"complex_acs": ["CPX-2158", "CPX-2419"]})

`complexportal_search_by_participant`

分子を含む複合体ポータルを検索します。 accession は参加者のアクセスです。UniProt (例:UniProt) 'P04637'、ChEBI、またはRNAcentral。 participants_only=true (デフォルト) では、検索はフィールド修飾 (pxref:<accession>) なので、実際にキュレーションされた参加者として分子を含む複合体のみが返されます。偽のバレアクセスは、あまりにも無料のテキスト(説明、名前)と一致していますが、過小報告は、言及をキャッチすることができます。全ての結果ページが取得され、サービス報告された合計(total_reported == total_retrieved、または呼び出しが大声で失敗する)に対して行数が検証されます。ヒットは、複雑なアクセスによってソートされたコンパクトなレコード(complex_ac、名前、種、相互作用)です。 complexportal_get_complexes でフルディテールをフェッチします。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須
`participants_only`	真偽値	任意; デフォルト: true

const result = await host.mcp("structures", "complexportal_search_by_participant", {"accession": "P69905", "participants_only": true})

`intact_fetch_interactions`

クエリに一致するすべてのIntActバイナリの相互作用を取得する, MIスコアフィルタリング. queryはUniProtアクセス(例:UniProt)です。 'P04637'、遺伝子のシンボル、無料のテキスト、または任意のIntAct Solrクエリ。リトリバルは、サーバーが報告された合計(n_records == total_elements、またはFAILS LOUDLYの呼び出しに対して検証された完全なペジネーションスイープです。サイレントトランケーションは不可能です)。 min_mi_score/max_mi_scoreは、IntAct MIの自信スコア(0.45は一般的な中層階です)のサーバー側をフィルタリングします。種名またはタクシーによるinteractor_speciesフィルタ(例: ["Homo sapiens"] または [" 9606"]) レコードはスリムで構造化されています: 対話型ペア (IntAct ACs, データベース識別子, 分子名, 種/タキシン), 相互作用型, 検出方法 (+MI ID), 実験的役割, ホスト型生物, MI スコア, パブMed id, 第一著者, ソースデータベース — DESCENDING MI スコアでソート. ほとんどの max_records_returned レコードの出力リスト (完全な検証されたスイープがより大きいとき records_truncated=true)。 n_records は、常に真の合計を報告します。大きい照会(例えば。 CFTR〜10kの相互作用)は、min_mi_scoreまたは可能なときに種と狭く、しばらくかかります。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`min_mi_score`	数値	任意; デフォルト: 0
`max_mi_score`	数値	任意; デフォルト: 1
`interactor_species`	文字列の配列	オプション
`max_records_returned`	整数	任意; デフォルト: 500

const result = await host.mcp("structures", "intact_fetch_interactions", {"query": "P04637", "min_mi_score": 0.45, "interactor_species": ["Homo sapiens"], "max_records_returned": 200})

`intact_get_interactor`

分子を IntAct の対話者レコード(s) に解決します。 query は、UniProt のアクセシビリティ、遺伝子のシンボル、または IntAct のインタラクタ AC です。 'EBI-7090529'。 UniProt アクセプションは、カンタニカルタンパク質 + チェーン/イソフォームのインタラクタに解決できる、明示的な n_matches ですべてのマッチング対話者のレコードを返します。このツールはサイレントに 1 つを選ぶことはありません。各レコード:interactor_ac、preferred_identifier、名前、種、タクシー、interactor_type、およびIntActによって見られるinteraction_count(intact_fetch_interactionsスイープをサイジングするのに便利です)。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須

const result = await host.mcp("structures", "intact_get_interactor", {"query": "P04637"})

`intact_get_interaction_details`

ONE IntActインタラクションAC(例:1 IntActインタラクションAC)の詳細なキュレーション 'EBI-15635490'。相互作用タイプ、ホストの生物、検出方法、出版物、相互参照、アノテーション、キネティック/アフィニティ変数および信任、プラス/participantレコード(識別子、種、生物的および実験的役割、参加者の検出方法)include_participants=falseがなければ戻ります。 intact_fetch_interactionsレコード(interaction_acフィールド)から交流ACを取得。不明な AC は { を戻します interaction_ac, エラー: 'not_found' }.

フィールド	型	要件と制約
`interaction_ac`	文字列	必須
`include_participants`	真偽値	任意; デフォルト: true

const result = await host.mcp("structures", "intact_get_interaction_details", {"interaction_ac": "EBI-15635490", "include_participants": true})

`intact_build_network`

シードタンパク質の周りの深さ-1 IntAct相互作用ネットワークを構築します。 seed_accessionsはUniProtアクセスです。ステップ1:シードごとの完全な、カウント検証されたMI-スコアフィルタ付き相互作用スイープ。ステップ2:すべてのシードエッジと種子のパートナーは、ノードセットを形成します。ステップ3: パートナー・パートナー・パートナー・エッジは、パートナー自身に問い合わせることによってのみ発見可能です。そのため、max_interactors_expandedパートナーまでは、ノード・セット内のBOTHエンドポイントと接続された(最も接続された最初、識別子による関係)、およびエッジが保持されます。拡張ブロックは、パートナーが展開されていないかを正確に報告します(expansion.complete=false は、パートナーパートナーのエッジが存在する可能性があることを意味します)。出力:ノード、エッジ(MIスコア、検出方法、PubMed ID)、パーシードスイープステータス。種子を数回保持し、min_mi_score >= 0.45 — すべての拡張は、完全なペジネーションスイープです。

フィールド	型	要件と制約
`seed_accessions`	文字列の配列	必須
`min_mi_score`	数値	任意; デフォルト: 0.45
`max_interactors_expanded`	整数	任意; デフォルト: 25
`interactor_species`	文字列の配列	オプション

const result = await host.mcp("structures", "intact_build_network", {"seed_accessions": ["P04637", "Q00987"], "min_mi_score": 0.45, "max_interactors_expanded": 25})

`pdb_search_structures`

属性フィルタで RCSB PDB エントリを検索します。ページ付き, キャップ + フラグが付けられました。. すべてのフィルタと組み合わせ; 少なくとも1つは必要です。 textは全文関連クエリ('p53 DNA結合ドメイン')です。 organismは、正確なソースオーガニズムのリネン名('Homo sapiens')です — 任意の行程でマッチするので、'Eukaryota' 作品もまた。 taxonomy_id NCBIタクシー(9606); uniprot_accessionは、そのUniProt('P04637')にポリマーエンティティティがマップするエントリを見つけます -> すべてのp53構造); experimental_methodは、PDBの語彙('X-RAY DIFFRACTION'、'ELECTRON MICROSCOPY'、'ソリューションNMR'、... — ケースインセンティブ、未知の値のエラーをフルリストで表示します。 max_resolution_angstrom は、その解像度以下にエントリを保持します。 ligand_comp_idは、化学コンプID('ZN'、'ATP'、'HEM')によるバインド非ポリマーコンポーネントを必要とします。 include_computed_models=true は、計算された構造モデル (例: ) を追加します。デフォルト実験のみの結果へのAlphaFold)。 total_count(API's独自のマッチ合計 — 地上の真実)、n_retrieved、truncated(真のIFF total_count > n_retrieved ; max_rows, 1..1000, キャップ検索), レコード [{pdb_id, スコア}] 関連する順序で. 識別子のみ — pdb_get_structures へのメタデータに対するチェーン。

フィールド	型	要件と制約
`text`	文字列	オプション
`organism`	文字列	オプション
`taxonomy_id`	整数	オプション
`uniprot_accession`	文字列	オプション
`experimental_method`	文字列	オプション
`max_resolution_angstrom`	数値	オプション
`ligand_comp_id`	文字列	オプション
`include_computed_models`	真偽値	任意; デフォルト: false
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("structures", "pdb_search_structures", {"uniprot_accession": "P04637", "experimental_method": "X-RAY DIFFRACTION", "max_rows": 50})

`pdb_get_structures`

PDBエントリのエントリーレベルの要約 (バッチ、最大 25 ids)。 4-character PDB の id を任意のケース (' 1tup') で受け入れます == ' 1TUP'; 重複は重複しています)。各レコード:タイトル、実験的方法、Angstromの解像度(メソッドのnullなど) NMR)、決定方法論(実験対計算)、預金/リリース/修正日付とステータス、分子量(kDa)、アセンブリおよびエンティティティメントカウント(タンパク質/DNA/RNAポリマー+非ポリマー)、境界リグと化学コンプID、ポリマー/非ポリマー実体IDリスト(インプット) pdb_get_entities /////////////////////// pdb_get_ligands)、および第一次引用(タイトル、ジャーナル、年、作者、 PubMed id、 DOI)... {"pdb_id"、"error":"not_found"} — 決して静かに落ちません。メタデータのみ; ファイルの調整はダウンロードされません。

フィールド	型	要件と制約
`pdb_ids`	文字列の配列	必須

const result = await host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {"pdb_ids": ["1TUP", "1tup", "6XYZ"]})

`pdb_get_entities`

1つのPDBの記入項目のためのポリマー実体の細部、incl。 UniProt マッピング。とりあえず entity_ids=null エントリーのあらゆるポリマーエンティティティティが取得され、 25 truncated=true と n_polymer_entities を使ってエントリを報告's の実質の計算(ribosomes のような大きいアセンブリは運びます 50+ — 完全な ID リストを取得する pdb_get_structures' polymer_entity_ids と [" 26", " 27"] のような明示的なサブセットを持つページ。 explicit entity_ids でエントリの合計が取得されていないので、n_polymer_entities は null です。 25 エラーよりも大きい explicit entity_ids リスト。各レコード:説明、ポリマータイプ(プロテイン/DNA/RNA)、シーケンス長さ、変異数、堆積されたコピー、チェーンID(エイシム+著者)、タムド、ユニプロットのパーエンティティシークシーケンスカバレッジ(SIFTS)、およびUniProt整列地域(エンティティシーク対参照シーク座標)のソース生物。未知のエンティティティティ ID は not_found にリストされています。未知のエントリ ID エラー。 include_sequences=true は、組織ごとに正式な 1 文字のシーケンスを追加します。結合されたシーケンスが max_bytes (デフォルト 400000) を超えた場合、それらは省略され、 sequences_omitted はなぜ — メタデータは常に生き残ります。

フィールド	型	要件と制約
`pdb_id`	文字列	必須
`entity_ids`	文字列の配列	オプション
`include_sequences`	真偽値	任意; デフォルト: false
`max_bytes`	整数	任意; デフォルト: 400000

const result = await host.mcp("structures", "pdb_get_entities", {"pdb_id": "1TUP", "include_sequences": true})

`pdb_get_ligands`

1つのPDBのエントリーのバウンドリガンド(非ポリマーコンポーネント)、化学。エントリー's非ポリマーのエンティティティティティティティティティティを歩き、各化学成分を解決します。リガンド、エンティティティID、化学コンプリートID('ZN'、'ATP')、説明、堆積されたコピーカウント、著者チェーンID、およびchem_compブロック(名前、式、式重量、正式な充電、コンポーネントタイプ、InChIKey、ステレオSMILES)。 PDBのデータモデルでは、非ポリマーの実体ではなく、決して現れません。リガンドなしのエントリは、リガンドを返す: []. n_nonpolymer_entities は、エントリ's の真のカウントです。 max_ligands を上回るとき truncated=true (要求の予算を縛る 1..25 にclamped) — 黙って低下しません。 "error" でデータ API が利用できなくなったエンティティティ/コンポーネントは、"not_found" (部分的な結果は、中絶された呼び出しではありません)。未知のエントリ ID エラー。

フィールド	型	要件と制約
`pdb_id`	文字列	必須
`max_ligands`	整数	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("structures", "pdb_get_ligands", {"pdb_id": "1TUP"})

`alphafold_get_prediction`

1つのUniProtアクセス用のAlphaFold DB予測構造メタデータ。 has_model, n_models, per-modelレコードを返します。単一のアクセスは、'P04637-9'、およびGoogle DeepMindモノマーパイプラインを超えるコミュニティプロバイダであるprovider_id / tool_usedなどのいくつかのモデル(canonical + isoformsのような)を運ぶことができます。各モデル:エントリーID、UniProtアノテーション(ID、説明、遺伝子、生物、タクシー、レビューされたフラグ)、シーケンス座標と長さ、グローバルpLDDT()global_plddt, , 0- - - -100) と pLDDT の信任の bin ごとの残余の分(very_low < 50、低い 50- - - -70, 自信 70- - - -90, , very_high > 90)、モデルバージョン情報と作成日、URLのダウンロード(cif/bcif/pdb座標、PAE JSON +画像, per-residue pLDDT, per-residue pLDDT, per-residue pLDDT, per-residue pLDDT, per-residue pLDDT, per-residue pLDDT, per-residue, pLDDT JSON, MSA, アルファマッセンス CSV 利用可能な場所) — URL のみ、ペイロードはダウンロードされません。必要に応じてそれらを自分で取得します。予測なしのアクセスは has_model=false を返します。(エラーではありません。) malformed 識別子は explicit error フィールドを返します。 include_sequence=true はモデルシーケンス(タンパク質1文字)を追加します。

フィールド	型	要件と制約
`uniprot_accession`	文字列	必須
`include_sequence`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("structures", "alphafold_get_prediction", {"uniprot_accession": "P04637"})

`alphafold_check_coverage`

バッチアルファフォールドDBカバレッジチェック(最大40ユニークなUniProtアクセス)。バッチキャップが適用される前に空白のエントリと重複が除去され、開示されます: n_requested == n_unique + n_blank_skipped + n_duplicate_skipped 常に合意します。ユニークなアクセスごとに1つのコンパクトなレコード、入力順:has_model、n_models、プライマリ(一次リスト)モデル's model_entity_id、latest_version、global_plddt、sequence_length。 has_model=falseを予測しないアクセス malformed は、明示的な error フィールドを運ぶ — サイレントに落としません。セットのタンパク質がalphafold_get_predictionでフルレコードを引っ張る前に、使用可能な予測構造を持っているかを試すことを使用します。

フィールド	型	要件と制約
`uniprot_accessions`	文字列の配列	必須

const result = await host.mcp("structures", "alphafold_check_coverage", {"uniprot_accessions": ["P04637", "P38398", "Q9Y6K9"]})

`pdb_search_sequence`

1つのungapped蛋白質の順序(25..10000アミノ酸、未加工または単記録FASTAからの実験的なPDB蛋白質の企業を見つけて下さい; ホワイトスペースと小文字が受け入れられます。シーケンス同等性はRCSB MMseqs2シーケンスアイデンティティを使用します:identity_cutoffは、率ではありません0..1。 evalue_cutoffは、E値の最大値です。 min_query_coverage (0..1) は、各アライメントをローカルで使用(query_end - query_beg + 1)/入力シーケンスの長さでフィルタリングします。ヒットは、カットオフ会議の1つのアライメントを必要とし、唯一の修飾アライメントが返されます。これはシーケンスカバレッジで、実験的に残留カバレッジを解決しない。ほとんどの max_candidates (デフォルト 100, 最大 1000) のアップストリームヒットは、関連する順番で、ほとんどの max_rows (デフォルト 10, 最大 25) チェーン ID とマッチメトリックで戻ります。 total_count は、フィルタリングされた上流の合計 BEFORE のカバレッジです。 n_matched は、スキャンされた候補のみに分類するエンティティティティをカウントします。トランセンドは、上流の候補または修飾されたレコードが残っていることを意味します。 max_candidates を上げて、低ランクのヒットを調べます。チェーン ID は、一致する組織のすべての入金されたコピーをリストします。 asym_ids はラベル ID です。 auth_asym_ids は著者 ID です。 Metadata 404s は、metadata_error=not_found と null チェーン ID の一致を保持します。関連するスコアは、シーケンスアイデンティティではありません。実験構造のみ; エントリーメタデータ用のpdb_get_structuresにチェーンします。座標ファイルのダウンロードは行いません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`sequence`	文字列	必須; 最長: 25; 最高長さ: 50000
`identity_cutoff`	数値	任意; デフォルト: 0.3; 最小値: 0; 最高: 1
`evalue_cutoff`	数値	任意; デフォルト: 0.1; 排他的な最小限: 0
`min_query_coverage`	数値	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1
`max_candidates`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 1000
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 10; 最小値: 1; 最高: 25

const result = await host.mcp("structures", "pdb_search_sequence", {"sequence": "MTEYKLVVVGAGGVGKSALTIQLIQNHFVDEYDPTIEDSYRKQV", "identity_cutoff": 0.9, "min_query_coverage": 0.8, "max_rows": 10})

`omnipath_query_regulation`

ヒトの標準 UniProt accession で OmniPath の上流・下流調節を調べます。方向、活性化と阻害の矛盾、複合体 ID を保持し、複合体を推測で個別エッジに展開しません。上限付き結果は完全なネットワークや組織特異的因果証拠ではありません。

Field	Type	Requirement and constraints
`accession`	string	required; pattern: "^(?:[OPQ][0-9][A-Z0-9]{3}[0-9]\|[A-NR-Z][0-9](?:[A-Z][A-Z0-9]{2}[0-9]){1,2})$"
`direction`	string	required; enum: ["upstream", "downstream"]
`limit`	integer	optional; default: 10; minimum: 1; maximum: 50

const result = await host.mcp("structures", "omnipath_query_regulation", {"accession": "P00533", "direction": "upstream", "limit": 10})

`pdb_search_structure_similarity`

登録済み PDB 鎖を使って実験構造の類似鎖を検索します。著者の鎖 ID ではなく label_asym_id を使います。上流スコアを返し、座標アップロード・構造アラインメント・RMSD 計算は行いません。検索元自身が結果に含まれる場合があります。

Field	Type	Requirement and constraints
`pdb_id`	string	required; pattern: "^[1-9][A-Za-z0-9]{3}$"
`label_asym_id`	string	required; minLength: 1; maxLength: 16; pattern: "^[A-Za-z0-9]+$"
`max_rows`	integer	optional; default: 10; minimum: 1; maximum: 50

const result = await host.mcp("structures", "pdb_search_structure_similarity", {"pdb_id": "1CLL", "label_asym_id": "A", "max_rows": 10})

`pdbe_get_validation`

実験 PDB 項目一件の PDBe 品質スコアと検証統計を取得します。実験法と空値を保持します。欠測はゼロ点ではなく、異なる実験法の順位をそのまま比較できません。

Field	Type	Requirement and constraints
`pdb_id`	string	required; maxLength: 4; pattern: "^[1-9][A-Za-z0-9]{3}$"

const result = await host.mcp("structures", "pdbe_get_validation", {"pdb_id": "1cbs"})

チャムBL

操作とパラメータを表示

`compound_search`

名前(デフォルト)、ChEMBL id、または分子構造によるChEMBL化学化合物を検索します。名前: case-inpathy の同義語の substring の一致(好まれる名前のマッチに戻って滝)。 chembl_id: 直接レコードのルックアップ。笑顔で: similarity_threshold が設定されているときの谷本類似性検索、その他のサブ構造検索(構造ウォークは、walk_truncated/upstream_total)をキャプチャして公開します。臨床段階による任意max_phaseフィルター。お名前、chembl_id、笑顔の1つを1つ以上渡す。治療的表示で検索するときに代わりにdrug_searchを使用してください。

フィールド	型	要件と制約
`name`	文字列	オプション
`chembl_id`	文字列	オプション
`smiles`	文字列	オプション
`similarity_threshold`	整数	任意; 最小値: 70; 最高: 100
`max_phase`	整数	任意; enum: [0, 1, 2, 3, 4]
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("chembl", "compound_search", {"name": "aspirin", "limit": 5})

`drug_search`

治療表示(EFO用語、部分的一致)による承認された薬および臨床候補を検索します。 drug_indication 行を異なる親分子に結合し、分子の記録と出金/ブラックボックスの警告に。 only_approved は、4 のフェーズに制限します。オプションのポストフィルター molecule_chembl_id, drug_name (プレッサード名サブストリング), max_phase (>=) は、結合されたセットを狭くします。名前/id/構造の一見のためのcompound_searchを使用して下さい。

フィールド	型	要件と制約
`indication`	文字列	必須
`drug_name`	文字列	オプション
`molecule_chembl_id`	文字列	オプション
`max_phase`	整数	任意; enum: [0, 1, 2, 3, 4]
`only_approved`	真偽値	任意; デフォルト: false
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("chembl", "drug_search", {"indication": "hypertension", "only_approved": true, "limit": 10})

`get_admet`

ChEMBLは、薬物性/ADMET評価のための分子特性を1つの分子(ALogP、分子量、PSA、HBA/HBD、回転可能な結束、芳香リング、重原子、Rule-of-5違反、Rule-of-3パス、QED、分子式)取得しました。これらは、実験的な測定ではなく、構造から計算されます。

フィールド	型	要件と制約
`molecule_chembl_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("chembl", "get_admet", {"molecule_chembl_id": "CHEMBL25"})

`get_bioactivity`

化合物ターゲット相互作用のためのChEMBLの生体活性測定(IC50、KI、Kd、EC50、...)を取得します。 molecule_chembl_id、target_chembl_id、および/またはassay_chembl_id、activity_type(standard_type)、pChEMBL床(min_pchembl)、standard_value範囲(min_value/max_value)、および単位(standard_units)によるフィルター。 activity_idで注文した1ページを、ページローカルの最もポテンシャルの要約で返します。 next_offset を同じフィルタでオフセットして 1,000 レコードを超えて続行します。 has_more が false の場合、停止します。 get_assay を使用して、測定を比較する前に実験的なコンテキストを検査します。

フィールド	型	要件と制約
`molecule_chembl_id`	文字列	オプション
`target_chembl_id`	文字列	オプション
`assay_chembl_id`	文字列	任意; 最長: 1; パターン: "^CHEMBL[0-9]+$"
`activity_type`	文字列	任意; エヌム: ["IC50"、"EC50"、"Ki"、"Kd"、"AC50"、"GI50"、"ED50"、"Potency"]
`min_pchembl`	数値	任意; 最小値: 0; 最高: 14
`min_value`	数値	オプション
`max_value`	数値	オプション
`unit`	文字列	任意; エヌム: ["nM", "uM", "mM", "pM", "M"]
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 1000
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 9007199254740991

const result = await host.mcp("chembl", "get_bioactivity", {"molecule_chembl_id":"CHEMBL25","activity_type":"IC50","limit":10})

`get_mechanism`

承認された薬剤および臨床候補のためのCHEMBLのメカニズムの行為の記録を取得します。 molecule_chembl_id、target_chembl_id、および/またはaction_typeによるフィルター。分子のidが何も収まるとき、親分子に対するレトリートはソルトフォームのIDが解決します。 mec_idで注文した1ページをアクション型サマリーで返します。

フィールド	型	要件と制約
`molecule_chembl_id`	文字列	オプション
`target_chembl_id`	文字列	オプション
`action_type`	文字列	任意; enum: [ ]"インヒビター", , "アソニスト", , "アタゴニスト", , "ブロッカー", , "モデレーター", , "営業体制", , "アクティベーター", , "一貫した調節器", , "ネガティブ・アオステリック・モジュレーター", , "パートリーアゴニスト", , "インバース・アゴニスト". . .
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("chembl", "get_mechanism", {"molecule_chembl_id": "CHEMBL25"})

`target_search`

ChEMBLの生物学的目標(タンパク質、複合体、家族、生物)を検索します。 target_chembl_id、gene_symbol(正確なコンポーネント・シンニネーム・マッチ)、target_name(プレッサード・ネーム・サブストリング)、生物(サブストリング)、および/またはtarget_typeによるフィルタリング。各結果は、UniProt のアクセス、gene_symbol、およびバインドされた相互参照リストでコンポーネントを運びます。

フィールド	型	要件と制約
`target_name`	文字列	オプション
`gene_symbol`	文字列	オプション
`target_chembl_id`	文字列	オプション
`organism`	文字列	オプション
`target_type`	文字列	任意; enum: [ ]"シングルプロテイン", , "PROTEIN COMPLEX(プロテインコンプレックス)", , "プロテインファミリー", , "オルガニズム", , "TISSUE(ティシュー)", , "セルライン", , "NUCLEIC-ACID(ナクレックアシッド)", , "サブセルラー". . .
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("chembl", "target_search", {"gene_symbol": "EGFR", "organism": "Homo sapiens", "limit": 5})

`get_assay`

assay_chembl_idによる1つのChEMBLアッセイをバイオアクティブレコードから取得します。実験的な説明、試行型とフォーマット、生物、細胞/チススコンテキスト、試行パラメータ、割り当てられたターゲットおよびターゲット割り当ての自信を返します。機密性は、測定品質ではなく、ターゲットの割り当てを記述します。 IC50/Ki の値を組み合わせる前にアッセイ条件を比較します。 get_bioactivity を同じ assay_chembl_id で使用して、測定値を取得します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`assay_chembl_id`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "^CHEMBL[0-9]+$"

const result = await host.mcp("chembl", "get_assay", {"assay_chembl_id":"CHEMBL1217643"})

バイオRxiv

操作とパラメータを表示

`get_categories`

すべての27バイオRxivの対象カテゴリとそのAPI互換のスラグ(例えば、)をリストします。 "cancer生物学" -> "cancer_biology"). search_preprints の前に使用して、有効なカテゴリ値を発見します。

フィールド	型	要件と制約
—	オブジェクト	フィールドなし空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("biorxiv", "get_categories", {})

`search_preprints`

日付と(オプション)カテゴリでbioRxiv/medRxivプリプリントを検索します。 date_from+date_to、recent_days(Last N days)、またはrecent_count(90-dayウィンドウ内で最新のN)を正確に使用してください。 60の最終日は、どれも同じです。キーワード/テキスト検索はありません。カーソルのペジネート。 DOI、タイトル、著者、日付、カテゴリ、バージョン、および200-char抽象プレビューを返します。

フィールド	型	要件と制約
`server`	文字列	任意; デフォルト: "biorxiv"; enum: ["biorxiv"、"medrxiv"]
`category`	文字列	任意; enum: [ ]"動物行動と認知", , "生物化学", , "バイオエンジニアリング", , "バイオインフォマティクス", , "生物物理", , "がん生物学", , "細胞生物学", , "臨床試験", , "開発生物学", , "エコロジー", , "疫学", , "進化する生物学", , "遺伝学", , "ゲノム", , "免疫学", , "マイクロバイオロジー", , "分子生物学", , "神経科学", , "パロントロジー", , "病理学", , "薬理学・毒性学", , "生理学", , "植物生物学", , "科学的コミュニケーションと教育", , "合成生物学", , "システム生物学", , "動物園". . .
`date_from`	文字列	オプション
`date_to`	文字列	オプション
`recent_days`	整数	任意; 最小値: 1
`recent_count`	整数	任意; 最小値: 1
`limit`	整数	任意; デフォルト: 10; 最小値: 1; 最高: 100
`cursor`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0

const result = await host.mcp("biorxiv", "search_preprints", {"recent_days": 30, "category": "neuroscience", "limit": 20})

`get_preprint`

DOI(Bre " 10.1101/...")による1つのプリプリントのための完全なメタデータを入手または完全なhttps://doi.org/ URL)。最新のバージョンを使用する。タイトル、著者、対応する著者+機関、フル抽象、カテゴリ、ライセンス、バージョン、JATS XML、資金調達、公開ジャーナルDOI(リンクされている場合)、PDFおよびWeb URL、およびバージョンカウント。プレプリントは、ピアレビューされていません。

フィールド	型	要件と制約
`doi`	文字列	必須
`server`	文字列	任意; デフォルト: "biorxiv"; enum: ["biorxiv"、"medrxiv"]

const result = await host.mcp("biorxiv", "get_preprint", {"doi": "10.1101/339747"})

`search_published_preprints`

後日公開された論文をピアレビュージャーナル(preprint ->)で見つけるジャーナル・パーティクルリンク search_preprints(date_from+date_to / recent_days / recent_count)と同じ1-OF検索方法。 include_details=false は、コンパクトなサマリーを返します。ジャーナルDOIプレフィックスによるパブリッシャーフィルタ(例:) "10.1038" 自然のために)バイオRxiv専用/パブリッシャーのルートを介して。

フィールド	型	要件と制約
`server`	文字列	任意; デフォルト: "biorxiv"; enum: ["biorxiv"、"medrxiv"]
`publisher`	文字列	オプション
`include_details`	真偽値	任意; デフォルト: true
`date_from`	文字列	オプション
`date_to`	文字列	オプション
`recent_days`	整数	任意; 最小値: 1
`recent_count`	整数	任意; 最小値: 1
`limit`	整数	任意; デフォルト: 10; 最小値: 1; 最高: 100
`cursor`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0

const result = await host.mcp("biorxiv", "search_published_preprints", {"publisher": "10.1038", "date_from": "2024-01-01", "date_to": "2024-01-05", "limit": 10})

`search_by_funder`

ROR id(9-char)で特定された資金提供者を認める事前プリントを探す。 " 021nxhr62"の特長 NIH のため; https://ror.org/のURLも受け付けています。明示的な date_from + date_to が必要です。資金提供者のメタデータは2025-04-10から始まります。任意カテゴリフィルター。カーソルのペジネート。 search_preprintsと同じコンパクトな結果形状です。

フィールド	型	要件と制約
`funder_ror_id`	文字列	必須
`date_from`	文字列	必須
`date_to`	文字列	必須
`server`	文字列	任意; デフォルト: "biorxiv"; enum: ["biorxiv"、"medrxiv"]
`category`	文字列	任意; enum: [ ]"動物行動と認知", , "生物化学", , "バイオエンジニアリング", , "バイオインフォマティクス", , "生物物理", , "がん生物学", , "細胞生物学", , "臨床試験", , "開発生物学", , "エコロジー", , "疫学", , "進化する生物学", , "遺伝学", , "ゲノム", , "免疫学", , "マイクロバイオロジー", , "分子生物学", , "神経科学", , "パロントロジー", , "病理学", , "薬理学・毒性学", , "生理学", , "植物生物学", , "科学的コミュニケーションと教育", , "合成生物学", , "システム生物学", , "動物園". . .
`limit`	整数	任意; デフォルト: 10; 最小値: 1; 最高: 100
`cursor`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0

const result = await host.mcp("biorxiv", "search_by_funder", {"funder_ror_id": "021nxhr62", "date_from": "2025-04-10", "date_to": "2025-05-10", "limit": 10})

`get_content_statistics`

すべての歴史上のバイオRxiv投稿統計 — 累積合計を実行して、期間ごとに新しい対修正された紙カウント。間隔は"monthly"です (デフォルト) または "yearly".

フィールド	型	要件と制約
`interval`	文字列	任意; デフォルト: "monthly"; enum: ["monthly", "yearly"]

const result = await host.mcp("biorxiv", "get_content_statistics", {"interval": "yearly"})

`get_usage_statistics`

すべての歴史上のbioRxiv使用/エンゲージメント統計 — 抽象的なビュー、全文ビュー、およびPDFは、累積的な合計を実行して、期間ごとにダウンロードします。間隔は"monthly"です (デフォルト) または "yearly".

フィールド	型	要件と制約
`interval`	文字列	任意; デフォルト: "monthly"; enum: ["monthly", "yearly"]

const result = await host.mcp("biorxiv", "get_usage_statistics", {"interval": "yearly"})

薬物規制

操作とパラメータを表示

`search_drug_applications`

正確なフレーズフィルタ(ブランド、ジェネリック、active_ingredient、スポンサー、marketing_status、dosage_form、ルート、pharm_class)の組み合わせで、Drugs@FDAアプリケーション(NDA/ANDA/BLA)を検索します。ジェネリックとpharm_classは、調和したopenfdaブロックをクエリします(古いアプリケーションに従ったので、黙ってそこにスキップ)。広範な検索は、真の合計とtuncated=trueで最初のmax_recordsを返します。 submission_date_from/to と狭く、~26,000 レコードを超えてページへ。

フィールド	型	要件と制約
`brand`	文字列	オプション
`generic`	文字列	オプション
`active_ingredient`	文字列	オプション
`sponsor`	文字列	オプション
`marketing_status`	文字列	任意; enum: ["Prescription", "Overthe-counter", "Discontinued", "None (暫定承認)"]
`dosage_form`	文字列	オプション
`route`	文字列	オプション
`pharm_class`	文字列	オプション
`pharm_class_type`	文字列	任意; エヌム: ["epc"、"moa"、"cs"、"pe"]
`search_type`	文字列	任意; デフォルト: "and"; enum: ["and", "or"]
`submission_date_from`	文字列	オプション
`submission_date_to`	文字列	オプション
`raw_search`	文字列	オプション
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 50

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "search_drug_applications", {"generic": "ATORVASTATIN CALCIUM", "marketing_status": "Prescription", "max_records": 25})

`get_drug_application`

番号(例:)による1つの薬物@FDAの塗布をフェッチします。 "NDA020702"、"ANDA076543"、"BLA125514")。スポンサー、プロダクト(ブランド、活動的な原料+強さ、適量形態、ルート、マーケティングの状態、TEコード)、完全な投稿の履歴および現時点で調和させたopenfdaの分野を戻して下さい。

フィールド	型	要件と制約
`application_number`	文字列	必須

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "get_drug_application", {"application_number": "NDA020702"})

`count_drug_applications`

Aggregate Drugs@FDA バケットは、search_drug_applications と同じフィルタでオプションで絞り込みます。 count_fieldは、フレンドリーな名前(sponsor_name、application_number、dosage_form、ルート、marketing_status、te_code、pharm_class_epc/moa/cs/pe)、または生のopenFDAフィールドパス(分析されたフィールドのために自分自身を.exact)を受け入れます。

フィールド	型	要件と制約
`count_field`	文字列	必須
`brand`	文字列	オプション
`generic`	文字列	オプション
`active_ingredient`	文字列	オプション
`sponsor`	文字列	オプション
`marketing_status`	文字列	オプション
`dosage_form`	文字列	オプション
`route`	文字列	オプション
`pharm_class`	文字列	オプション
`pharm_class_type`	文字列	任意; エヌム: ["epc"、"moa"、"cs"、"pe"]
`search_type`	文字列	任意; デフォルト: "and"; enum: ["and", "or"]
`submission_date_from`	文字列	オプション
`submission_date_to`	文字列	オプション
`raw_search`	文字列	オプション
`max_buckets`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "count_drug_applications", {"count_field": "marketing_status"})

`get_drug_statistics`

コーパスレベルのDrugs@FDAの統計は1つの呼び出しで - トータルアプリケーション、マーケティング統計分割、トップの投与量の形態とルート(異なる数を持つ)、およびアプリケーションカウントによるトップスポンサー。

フィールド	型	要件と制約
—	オブジェクト	フィールドなし空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "get_drug_statistics", {})

`list_pharmacologic_classes`

薬理学クラスをアプリケーションのカウントで列挙し、調和したopenfda.pharm_class_<type>にカウントブロックカウントは、そのブロックを運ぶアプリケーションだけを反映します。

フィールド	型	要件と制約
`class_type`	文字列	任意; デフォルト: "epc"; エヌム: ["epc"、"moa"、"cs"、"pe"]
`max_buckets`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "list_pharmacologic_classes", {"class_type": "epc", "max_buckets": 50})

`get_generic_equivalents`

ブランド薬の一般的な同等性:ブランドを参照アプリケーション(s)に解決し、正確な有効成分名セット(s)を抽出し、アクティブ・オリエント・セット・マッチ(TEコードおよびマーケティングステータスを含む)を有効成分とする製品で、すべてのDrugs@FDAアプリケーションを返します。

フィールド	型	要件と制約
`brand`	文字列	必須

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "get_generic_equivalents", {"brand": "Lipitor"})

`search_drug_labels`

対象となるセクション抽出物と成分/名前/経路によって FDA 医薬品製品ラベル (SPL) を取得します。フィルター(active_ingredient、generic_name、brand_name、ルート、product_type)は、openfdaラベルブロックをヒットしました。非分析された .exact のバリアントをクエリするために厳密に設定します。デフォルト構造のレコードの代わりに、原材料のopenFDAラベルセクションを抽出するセクションを渡します。 raw_searchは、マップされたフィルタと相互に排他的です。

フィールド	型	要件と制約
`active_ingredient`	文字列	オプション
`generic_name`	文字列	オプション
`brand_name`	文字列	オプション
`route`	文字列	オプション
`product_type`	文字列	任意; enum: ["HUMAN PRESCRIPTION DRUG", "HUMAN OTC DRUG"]
`exact`	真偽値	任意; デフォルト: false
`raw_search`	文字列	オプション
`sections`	文字列の配列	オプション
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "search_drug_labels", {"brand_name": "Tylenol", "max_records": 5})

`search_drug_adverse_events`

drug_name(医薬品)、調和したブランド/ジェネリック/ingredient、反応、重篤性(1=深刻な、2=非深刻な)、国または初期/レートレシート日付でFAERSレポートを検索します。日付は常に他のフィルタを制約します。 raw_search は、マップされたフィルタを交換しますが、日付を保持します。レポートは、複数の薬や反応をリストし、原因や発生性を確立することはできません。結果は26000でおおわれます; より大きいコホーツのための狭いフィルター。

受け入れられた値	型	要件と制約
`drug_name`	文字列	オプション
`brand_name`	文字列	オプション
`generic_name`	文字列	オプション
`ingredient`	文字列	オプション
`reaction`	文字列	オプション
`country`	文字列	オプション
`serious`	文字列	オプション
`received_date_from`	文字列	オプション
`received_date_to`	文字列	オプション
`receipt_date_from`	文字列	オプション
`receipt_date_to`	文字列	オプション
`search_type`	文字列	任意; デフォルト: "and"; enum: ["and", "or"]
`raw_search`	文字列	オプション
`sort`	文字列	オプション
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 25; 最小値: 1; 最高: 26000

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "search_drug_adverse_events", {"drug_name": "LIPITOR", "reaction": "headache", "max_records": 10})

`count_drug_adverse_events`

反応、薬物、結果、国または受取日によるマッチングFAERSレポートを集計します。カウントは、発生や注意ではなく、レポートを反映します。多重評価のバケットオーバーラップとその合計は、ユニークなレポートの合計ではありません。日付フィールドは、単語/カウントの代わりに時間/カウントを返します。 raw_searchは日付制約を保持します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`count_field`	文字列	必須
`drug_name`	文字列	オプション
`brand_name`	文字列	オプション
`generic_name`	文字列	オプション
`ingredient`	文字列	オプション
`reaction`	文字列	オプション
`country`	文字列	オプション
`serious`	文字列	オプション
`received_date_from`	文字列	オプション
`received_date_to`	文字列	オプション
`receipt_date_from`	文字列	オプション
`receipt_date_to`	文字列	オプション
`search_type`	文字列	任意; デフォルト: "and"; enum: ["and", "or"]
`raw_search`	文字列	オプション
`max_buckets`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "count_drug_adverse_events", {"count_field": "reaction", "drug_name": "LIPITOR"})

`search_drug_recalls`

openFDAからFDAの薬物執行報告書(製品再コール)を、製品、リコール理由、分類、ステータス、場所、またはレポート日付で検索します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`recalling_firm`	文字列	オプション
`product_description`	文字列	オプション
`reason_for_recall`	文字列	オプション
`status`	文字列	オプション
`classification`	文字列	オプション
`city`	文字列	オプション
`state`	文字列	オプション
`country`	文字列	オプション
`report_date_from`	文字列	オプション
`report_date_to`	文字列	オプション
`search_type`	文字列	任意; デフォルト: "and"; enum: ["and", "or"]
`raw_search`	文字列	オプション
`sort`	文字列	オプション
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 25; 最小値: 1; 最高: 26000

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "search_drug_recalls", {"reason_for_recall": "contamination", "max_records": 10})

`list_faers_bulk_files`

openFDA の公式 drug/event JSON 分割ファイル一覧を読みます。公式 URL を返すだけでファイル、ローカルジョブ、分析 DB を作りません。報告は発生率の推定ではありません。

フィールド	型	必須条件と制限
`offset`	integer	任意; default: 0; minimum: 0; maximum: 100000
`limit`	integer	任意; default: 20; minimum: 1; maximum: 200

const result = await host.mcp("drug-regulatory", "list_faers_bulk_files", {"offset": 0, "limit": 5})

ヒト遺伝学

操作とパラメータを表示

`gwas_associations_for_variant`

GWASカタログ協会は、まず第一種(rsID)に対して報告しました。引数: rs_id (dbSNP rsID など) rs7412 APOE か rs699 AGT; カタログ's現在の rsID — merged/retired ID は、エラーではなくゼロ行を返すことができます。 max_records (出力キャップのデフォルト500; トレイトハブのバリアントは、1000+の関連付けを運ぶことができます。行は p-value の昇順でサーバーソートされるので、キャプチャされた結果はトップ・シグナルの接頭辞です)。 {rs_id、api_total、返された、truncated、関連付け}を返します。 api_totalはカタログ's自身の合計です; truncated フラグは、キャプチャされたフェッチをフラグします。各協会の行: {association_id, p_value, pvalue_mantissa, , pvalue_exponent, , pvalue_description, , or_value, ベータ, ci_lower, , ci_upper、範囲、 risk_frequency, , snp_effect_alleles, , rs_ids、場所、 mapped_genes, , efo_traits:[:][:]{efo_id, , efo_trait}. . bg_efo_traits, , reported_trait, , multi_snp_haplotype, , snp_interaction, , study_accession_id, , pubmed_id, , first_author}. . . . or_valueとベータは、列ごとに相互に排他的です(バイナリ対量的)。 0.0のp_valueはp <を意味します ~1e-308 (使用マンチッサ/exponent)。

フィールド	型	要件と制約
`rs_id`	文字列	必須
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_associations_for_variant", {"rs_id": "rs7412", "max_records": 100})

`gwas_associations_for_gene`

遺伝子にMAPPEDであるGWASカタログ協会(catalog'sアンサンブルパイプラインマッピング)が最も重要である。引数: gene_symbol (HGNC シンボル、正確なマッチなど) PCSK9、APOE; ケースに敏感な上流 — キャノンの上敷を渡す; 遺伝子の種別マップは遺伝子をフランクにするため、遺伝子の体外に列が置くことがあります。 max_records (標準的なデフォルト500をおおって下さい; p-value の昇順でサーバーをソートします。 {gene_symbol、api_total、返された、truncated、関連付けを返す} gwas_associations_for_variantと同じ列形状で。存在しないシンボルは、エラーではなく、api_total=0を返します。

フィールド	型	要件と制約
`gene_symbol`	文字列	必須
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_associations_for_gene", {"gene_symbol": "PCSK9", "max_records": 100})

`gwas_associations_for_trait`

GWASカタログは、EFO特性を1つに注釈付けし、最も重要である。 Args: efo_id (カタログ等で使用される腫瘍学的用語略形) MONDO_0005010、EFO_0004340、HP_0003124; カタログは、多くの歴史的なEFO IDをMONDO / HPに移行しました。 gwas_search_traitsで現在のIDを最初に解決します。 efo_id/efo_traitの1つを正確に渡して下さい; efo_trait (有効な特性のLABELの代わり); max_records (標準的なデフォルト500をおおって下さい; 行 p-value 昇順) {efo_id_efo_trait、api_total、返送、truncated、関連付け} gwas_associations_for_variantと同じ列形状で。未知の id/label は、エラーではなく api_total=0 を返します。

フィールド	型	要件と制約
`efo_id`	文字列	オプション
`efo_trait`	文字列	オプション
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_associations_for_trait", {"efo_id": "MONDO_0005010", "max_records": 100})

`gwas_search_traits`

ラベルのサブストリングによるGWASカタログEFOトレイトアノテーションを検索 — gwas_associations_for_trait / gwas_search_studiesが取る腫瘍学IDに病気/フェノタイプの名前を解決するためのエントリポイント。 Args: クエリ(トレイトラベルのケースインセンティブサブストリングなど) "コロナリー" 冠動脈障害MONDO_0005010等と一致して下さい; カタログは、EFO、MONDO、HP、OBA ids をミックスします。 — don't は EFO_ 接頭辞を仮定します。 max_records (標準の500を要して下さい)。 {query、api_total、返された、truncated、efo_traits}; 各行 {efo_id、efo_trait、uri} ラベルでソートします。カタログ'sに対するカウント検証は、キャップされていないときの合計を所有しています。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_search_traits", {"query": "coronary", "max_records": 50})

`gwas_search_studies`

特性の注釈または出版物によってGWASのカタログの調査を捜して下さい。アーグ:efo_id(腫瘍学ショートフォームなど) gwas_search_traitsで解決するMONDO_0005010; フィルターは結合し、–通常1つを渡します; efo_trait (正確な特性のラベルの代わり); pubmed_id (研究のPubMed ID'sの出版物、例えば。 38714703); max_records (標準の500を要して下さい)。 {filters、api_total、返された、truncated、search}を返す; 各研究の行 {accession_id、disease_trait、efo_traits、bg_efo_traits、pubmed_id、initial_sample_size、replication_sample_size、discovery_ancestry、replication_ancestry、genotyping_technologies、プラットホーム、cohort、full_summary_stats_available、妨げられる、gxe、gxg}。キャップされていない場合、カタログの合計に対してカウント検証。少なくとも1つのフィルターが必要です(ろ過されていないカタログは~90kの調査です)。

フィールド	型	要件と制約
`efo_id`	文字列	オプション
`efo_trait`	文字列	オプション
`pubmed_id`	文字列	オプション
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_search_studies", {"efo_id": "MONDO_0005010", "max_records": 50})

`gwas_get_study`

GCSTアクセスによる1つのGWASカタログの研究をフェッチします。引数: accession_id (study accession, 例えば. GCST90841394; study_accession_id および研究検索結果としてすべての関連付け行にリストされている。 {found、accession_id、search}を返す gwas_search_studies(アクセスが不明な場合のnull)と同じ列形状のスタディです。

フィールド	型	要件と制約
`accession_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_get_study", {"accession_id": "GCST90841394"})

`gwas_get_variant`

rID による 1 つの GWAS カタログバリアントレコード (位置、マップされた遺伝子、結果) — より軽やかにその関連付けを引っ張ります。引数: rs_id (dbSNP rsID など) rs7412). {found、rs_id、 variant} を返します。バリアントは{rs_id、合併、functional_class、most_severe_consequence、アレル(例:)です。 "C/T (フォワード)"、mapped_genes、場所:[{染色体、位置、地域}]、last_update_date} — GRCh38 — または rsID がカタログにないとき null を配置します。 merged=1 は、 rsID が別のレコード上流にマージされたことを意味します。

フィールド	型	要件と制約
`rs_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_get_variant", {"rs_id": "rs7412"})

`eqtl_list_datasets`

eQTLカタログデータセット(1つのデータセット=1つの研究x組織/セルタイプx定量化方法)をリストします。アーグ: study_label (例:例:例) GTEx、Alasoo_2018、BLUEPRINT。 tissue_label(正確な組織/細胞型ラベル、例えば。肝臓、マクロファージ、LCL — カタログの小文字。 quant_method (ge=gene式、exon、tx、txrev、microarray、リーフカッター、aptamer=プラズマタンパク質; 従来の遺伝子レベルの eQTLs では、ge を使用します。 max_records (標準的なデフォルト1000をおおって下さい; 完全無濾過カタログは ~760 データセット) {filters、返された、truncated、datasets}を返す dataset_idでソート。 {dataset_id (QTD...)、study_id (QTS...)、study_label、sample_group、tissue_id、tissue_label、condition_label、quant_method、sample_size}。 API は合計数を発行しません。 truncated=false はリストが完成していることを証明します。

フィールド	型	要件と制約
`study_label`	文字列	オプション
`tissue_label`	文字列	オプション
`quant_method`	文字列	オプション
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 1000

const result = await host.mcp("human-genetics", "eqtl_list_datasets", {"study_label": "Alasoo_2018", "quant_method": "ge"})

`eqtl_associations`

遺伝子、変異体または領域でフィルタリングされた1つのeQTLカタログデータセットから分子QTLの関連付け行。 Args: dataset_id (eqtl_list_datasetsからのQTDアクセス)、例えば。 QTD000266; gene_id (非バージョン化遺伝子 ID を組み立てるなど) ENSG00000130203 APOE; gene_id/rsid/variant/pos の少なくとも 1 つは要求されます; rsid (dbSNP rsID); バリアント(eQTLカタログバリアント文字列chr19_44908822_C_T、chrプレフィックスアンダースコアGRCh38); pos (ゲノムウィンドウ染色体:start-end GRCh38 no chr 接頭辞、例えば。 19:44900000-44920000); nlog10p_min (重要なフロア: -log10(p) の行のみ、>=これに適用され、上流); max_records (標準の1000 = 1ページ)。 {dataset_id、フィルター、返された、truncated、関連付け}を返します。各行 {molecular_trait_id, gene_id, 変種, rid, 染色体, 位置, 参照, alt, タイプ, β, s, pvalue, nlog10p, maf, ac, an, r2, median_tpm}. 行は、cisウィンドウのみをカバーします。検証されたデータセット (各遺伝子の±1 Mb)。空の手段は、"not のテスト/未発表" を意味します。総数が公開されていません: truncated=false は排気を証明します, truncated=true は、キャップがヒットしたことを意味します.

フィールド	型	要件と制約
`dataset_id`	文字列	必須
`gene_id`	文字列	オプション
`rsid`	文字列	オプション
`variant`	文字列	オプション
`pos`	文字列	オプション
`nlog10p_min`	数値	オプション
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 1000

const result = await host.mcp("human-genetics", "eqtl_associations", {"dataset_id": "QTD000266", "gene_id": "ENSG00000130203", "nlog10p_min": 2})

`phewas_instances`

パブリックPheWeb PheWASポータルをこのサーバーにリストすると、ゲノムビルドと機能レジストリがクエリできます。 {instances:{key:{label、base_url、genome_build、機能、note}}}を返します。関数は、各インスタンスのエンドポイントを明示します: バリアント (phewas_variant), gene (phewas_finngen_gene), phenotypes (phewas_list_phenotypes), autocomplete (phewas_search_phenotypes). ビルド分割: FinnGen R12 バリアント ID は GRCh38 です。 BioBank Japan(pheweb.jp)はGRCh37/hg19で、クロスクエリ前のリフトオーバー座標です。

フィールド	型	要件と制約
—	オブジェクト	フィールドなし空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("human-genetics", "phewas_instances", {})

`phewas_variant`

PheWAS は、バイオバンク PheWeb ポータル内のすべての phenotype に対するその関連付けの統計を 1 つの variant にまとめました。最も重要なのは 1 つです。 Args: インスタンス (finngen FinnGen R12 GRCh38, bbj BioBank Japan GRCh37;) variant は、インスタンス 's ビルドに必須です。バリアント(クロム-pos-ref-alt、 :/_区切り文字とchr接頭文字の許容値、例えば。 19-44908822-C-T APOE rs7412 GRCh38/finngen か 1-55505647-G-T PCSK9 rs11591147 GRCh37/bbj); max_phenos (標準的なデフォルト200をおおって下さい; FinnGen は ~2470 行を返します。 p-value をキャッピング前にソートします。 {instance、genome_build、変種、variant_meta、合計、戻り値、truncated、phenotypes}; variant_meta {chrom、pos、 ref、alt、rsids、nearest_genes、gnomad(FinnGenのみ)}。各フェノタイプ行 {phenocode、フェノスト、カテゴリ、pval、mlogp、ベータ、sebeta、af|maf、maf_case、maf_control、n_cases、n_controls、n_samples} (未公開フィールドnull) BBJ行にAF、FinnGen行にはマフトレット+モロプがあります。未知のバリアントは、未知のエラーを発生させます。

フィールド	型	要件と制約
`instance`	文字列	必須; enum: ["finngen"、"bbj"]
`variant`	文字列	必須
`max_phenos`	整数	任意; デフォルト: 200

const result = await host.mcp("human-genetics", "phewas_variant", {"instance": "finngen", "variant": "19-44908822-C-T", "max_phenos": 50})

`phewas_finngen_gene`

FinnGen R12から遺伝子レベルのPheWAS:すべての疾患エンドポイント、遺伝子領域における最も有意な多様体、最も重要です。 Args: gene_symbol (HGNCシンボルなど) PCSK9、APOE; 未知のシンボルは、未知のエラーを発生させます。 max_phenos (標準的なデフォルト200をおおって下さい; FinnGen は、 ~2470 エンドポイント、1 行それぞれ。 p-value をキャッピング前にソートします。 {instance:"finngen"、genome_build:"GRCh38"、gene_symbol、合計、リターン、tuncated、phenotypes}; 各行は、phewas_variant行形状とバリエーション:{chrom、pos、 ref、alt、varid、rsids} — この遺伝子's領域(region !=遺伝子体内)でそのエンドポイントの最上位の変異体。 PheWeb は遺伝子境界線をパッドします。ほとんどの行は null の結果 (pval) です。~1) — パーエンドポイントBESTのバリアントはまだ報告されています。重要なヒットのために自分自身をpvalすることによってフィルタリング.

フィールド	型	要件と制約
`gene_symbol`	文字列	必須
`max_phenos`	整数	任意; デフォルト: 200

const result = await host.mcp("human-genetics", "phewas_finngen_gene", {"gene_symbol": "PCSK9", "max_phenos": 50})

`phewas_list_phenotypes`

PheWeb インスタンスの phenotype (disease endpoint) の完全カタログ(case/control カウント)。引数: インスタンス(現在のところ finngen のみがこのエンドポイントを公開します。 BBJは使用しません — phewas_search_phenotypes を使用してください。 max_records (キャップのデフォルト 3000 > FinnGen's ~2470 エンドポイントなので、デフォルトでは完全なカタログを返します。 {instance、合計、返された、truncated、phenotypes}を戻して下さい phenocode でソート各行 {phenocode(例:phenocode) "T2D"、フェノスト、カテゴリ、num_cases、num_controls、num_gw_significant(そのエンドポイントのゲノムワイド重要なロシのカウント)}。

フィールド	型	要件と制約
`instance`	文字列	任意; デフォルト: "finngen"; enum: ["finngen"]
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 3000

const result = await host.mcp("human-genetics", "phewas_list_phenotypes", {"instance": "finngen", "max_records": 3000})

`phewas_search_phenotypes`

名称でPheWebインスタンス'sのフェノタイプ(およびエンティティティ)を検索する — phenocodeに疾患名を解決するためのエントリポイント。引数: クエリ (free-text phenotype query e.g.) "diabetes"、"asthma"; phenotypeの名前/コードにマッチして下さい; 遺伝子名と rsID にマッチするインスタンスもいくつかあります。インスタンス (finngen のデフォルトまたは bbj — 両方ともオートコンプリートをexpose)。 max_records (標準的なデフォルト500をおおって下さい; オートコンプリート応答はショートリストであり、ほとんどキャッピングされていません。 {instance、クエリ、合計、返された、tuncated、match}を返します。各マッチ{display、フェノコード、url}。 phewas_list_phenotypes 行またはインスタンスのウェブサイトで phenocode を使用します。 BBJ は括弧にコードを埋め込む文字列を表示します。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`instance`	文字列	任意; デフォルト: "finngen"; enum: ["finngen"、"bbj"]
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 500

const result = await host.mcp("human-genetics", "phewas_search_phenotypes", {"query": "diabetes", "instance": "finngen"})

`gwas_get_summary_statistics`

GWASカタログのまとめ統計パッケージを1つのGCSTアクセスを調べて、潜在的に膨大なデータファイルをダウンロードすることなくダウンロードできます。アクセスがFTPディレクトリを持たないときのfind=falseを返します。それ以外の場合は、HTTPS FTP ディレクトリ、元のファイルおよび調和したファイルリスト、parsed -meta.yaml レコード、ゲノムアセンブリ、およびそれらのレコードによって宣言された調和のリファレンス、および現在の GWAS-SSF 標準カラムの定義を返します。列定義は標準を記述します。, 圧縮されたデータファイルから観察されたヘッダーではありません. 返されたファイル URL を使用して、選択したフルデータセットをダウンロードします。引数: accession_id (GCST アクセシビリティ、例えば。 GCST90000123); metadata_file (オプションの正確なYAMLファイル名でメタデータ解析と参照要約を制限します。) ファイルが残っている状態です。 FTP ディレクトリは、アクセシオンの千人乗りの Bucket から派生しています。 malformed YAML または未読の既存のディレクトリは、上流エラーのままです。

受け入れられた値	型	要件と制約
`accession_id`	文字列	必須
`metadata_file`	文字列	任意; 最長: 1

const result = await host.mcp("human-genetics", "gwas_get_summary_statistics", {"accession_id": "GCST90000123"})

エクスプレス

操作とパラメータを表示

`gtex_tissue_sites`

ピン留めされたGTExリリース(gtex_v8の54)のメタデータを持つすべての組織サイトをリストします。サンプルカウント、eGene/sGeneカウント、カラーコード、およびUBERONのオントロジーID。

フィールド	型	要件と制約
`dataset_id`	文字列	任意; デフォルト: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_tissue_sites", {"dataset_id": "gtex_v8"})

`gtex_dataset_info`

メタデータ:datasetId, GENCODE version, genome build, dbSNP build, サンプル/subject/tissue count とすべての GTEx のデータセットリリースをリストします。

フィールド	型	要件と制約
`dataset_id`	文字列	オプション
`organization_name`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("expression", "gtex_dataset_info", {})

`gtex_sample_info`

tissue_site_detail_id、data_type(例)でフィルタリングされたピン留めされたGTExリリースのサンプルとドナーメタデータ RNASEQ、WGS、またはsubject_id。ページの数と数の倍率; 非フィルタリングされたコールは数千のサンプルの10つにマッチします。そのため、max_samplesをフィルタリングまたはセットします。

フィールド	型	要件と制約
`tissue_site_detail_id`	文字列	オプション
`data_type`	文字列	オプション
`subject_id`	文字列	オプション
`max_samples`	整数	オプション
`dataset_id`	文字列	任意; デフォルト: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_sample_info", {"tissue_site_detail_id": "Liver", "data_type": "RNASEQ", "max_samples": 100})

`gtex_resolve_genes`

遺伝子のシンボルを解決したり、未バージョンのアンサンブルIDをバージョンアップさせた GENCODE ID をピン留めしたリリースで解決したりします。 GAPDH ->の特長 ENSG00000111640.14。 id を式/eQTL ツールに送ります。

フィールド	型	要件と制約
`genes`	文字列の配列	必須
`dataset_id`	文字列	任意; デフォルト: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_resolve_genes", {"genes": ["GAPDH", "BRCA2"]})

`gtex_median_expression`

組織全体で1つ以上のVERSIONED GENCODE ids(全組織を省略)のメディア遺伝子発現(TPM)。 (遺伝子、組織) 行を上回るページ分割およびカウント検証。

フィールド	型	要件と制約
`gencode_ids`	文字列の配列	必須
`tissue_site_detail_ids`	文字列の配列	オプション
`dataset_id`	文字列	任意; デフォルト: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_median_expression", {"gencode_ids": ["ENSG00000111640.14"]})

`gtex_expression_summary`

メディアのTPMを降下した全組織全体で遺伝子の発現を損なう。シンボルまたはアンサンブルIDを承認し、最初にバージョンアップされたGENCODE IDに自動解決します。

フィールド	型	要件と制約
`gene`	文字列	必須
`dataset_id`	文字列	任意; デフォルト: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_expression_summary", {"gene": "GAPDH"})

`gtex_gene_expression`

サンプルレベル(集約されない)式 TPM 配列 1 つの VERSIONED GENCODE id, 組織ごとに (全ての組織を省略). 各組織のフルサンプルTPM配列とn_samplesを返します。

フィールド	型	要件と制約
`gencode_id`	文字列	必須
`tissue_site_detail_ids`	文字列の配列	オプション
`dataset_id`	文字列	任意; デフォルト: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_gene_expression", {"gencode_id": "ENSG00000111640.14", "tissue_site_detail_ids": ["Whole_Blood"]})

`gtex_top_expressed_genes`

1つの組織でメディアTPMによるトップn遺伝子, API-sideのランキングを使用して. filter_mt_gene (デフォルトtrue) は、ランキングからミトコンドリア遺伝子をドロップします。

フィールド	型	要件と制約
`tissue_site_detail_id`	文字列	必須
`n`	整数	任意; デフォルト: 100
`filter_mt_gene`	真偽値	任意; デフォルト: true
`dataset_id`	文字列	任意; デフォルト: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_top_expressed_genes", {"tissue_site_detail_id": "Whole_Blood", "n": 20})

`gtex_eqtl_genes`

すべての eGenes (≥1 の重要な cis-eQTL の遺伝子) 組織のために。ページごとにページを移動し、カウントを検証(例) パンクレアス gtex_v8 = 9,660. max_genes は、何行が返されるかをキャップします。

フィールド	型	要件と制約
`tissue_site_detail_id`	文字列	必須
`max_genes`	整数	オプション
`dataset_id`	文字列	任意; デフォルト: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_eqtl_genes", {"tissue_site_detail_id": "Pancreas", "max_genes": 100})

`gtex_single_tissue_eqtls`

遺伝子および/または多様体(事前に入力)のための重要な単一組織のcis-eQTLの関連付け。 gencode_idおよび/またはvariant_idを提供して下さい; tissue_site_detail_idオプションで狭い。ページ作成とカウント検証。

フィールド	型	要件と制約
`gencode_id`	文字列	オプション
`variant_id`	文字列	オプション
`tissue_site_detail_id`	文字列	オプション
`max_results`	整数	オプション
`dataset_id`	文字列	任意; デフォルト: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_single_tissue_eqtls", {"gencode_id": "ENSG00000111640.14"})

`gtex_multi_tissue_eqtls`

汎用 cis-eQTL メタ解析 (メタソフト) を VERSIONED GENCODE id に統合しました。 variant_idは、オプションで1つのバリアントに絞り込みます。 per-tissue m-values, NES, p-values, SEs で per-variant 行を返します。

フィールド	型	要件と制約
`gencode_id`	文字列	必須
`variant_id`	文字列	オプション
`dataset_id`	文字列	任意; デフォルト: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_multi_tissue_eqtls", {"gencode_id": "ENSG00000111640.14"})

`gtex_calculate_eqtl`

eQTL を 1 つの組織の任意の遺伝子-variant ペアのためのフライで計算します。, 非重要なペアを含みます。. p-value、NES、t-statistic、MAF、per-sample genotype/expression 配列を返します。

フィールド	型	要件と制約
`gencode_id`	文字列	必須
`variant_id`	文字列	必須
`tissue_site_detail_id`	文字列	必須
`dataset_id`	文字列	任意; デフォルト: "gtex_v8"

const result = await host.mcp("expression", "gtex_calculate_eqtl", {"gencode_id": "ENSG00000111640.14", "variant_id": "chr12_6452899_G_A_b38", "tissue_site_detail_id": "Whole_Blood"})

`bgee_species`

Bgee の健康な野生型表現のアトラスで利用可能な種を一覧表示するか、NCBI の分類 ID で 1 つの種を抽出します。返されたtaxon_idは、その参照のゲノムが他の種に属している場合でも、その種を識別します。リストは、データソースメタデータをロードしないため、has_expression_data: null を返します。特定の species_id をクエリして、空室状況をチェックします。また、false ではなく null を欠落させたメタデータも残っています。

受け入れられた値	型	要件と制約
`species_id`	整数	任意; 最小値: 1; 最高: 2147483647

const result = await host.mcp("expression", "bgee_species", {})

`bgee_expression_calls`

Bgee を 1 つの種で 1 つの遺伝子に対して呼び出せる式と正規表現のスコアを取得する, 解剖組織と細胞型コンテキストを保存. 結果は、健康な野生型ベースラインコールであり、max_callsでキャップすることができます。未指定のセルタイプがnullとして返されます。

受け入れられた値	型	要件と制約
`gene_id`	文字列	必須
`species_id`	整数	必須; 最小値: 1; 最高: 2147483647
`max_calls`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 500
`expression_type`	文字列	任意; デフォルト: "EXPRESSED"; enum: ["EXPRESSED", "NOT_EXPRESSED"]

const result = await host.mcp("expression", "bgee_expression_calls", {"gene_id": "ENSG00000130208", "species_id": 9606, "max_calls": 50})

`bgee_sparql_expression`

1つの遺伝子、1つのNCBIの種および1つの組織/解剖学的組織のための結合されたBgee SPARQLのクエリを実行します。 3つのフィルタがすべて必要です。生成されたクエリには、ハードリミットが含まれており、コールには独自のタイムアウトがあります。

受け入れられた値	型	要件と制約
`gene`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 128
`species_id`	整数	必須; 最小値: 1; 最高: 2147483647
`tissue`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 128
`limit`	整数	任意; デフォルト: 25; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("expression", "bgee_sparql_expression", {"gene": "APOC1", "species_id": 9606, "tissue": "liver", "limit": 25})

`bgee_download_links`

Bgee公式ダウンロードリンクを1つの種に作成します。: 要約されたプレゼント/エージェントコールまたは処理された式値ディレクトリ。大きいファイルのみURLを返し、ダウンロードしないようにします。

受け入れられた値	型	要件と制約
`species`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 128
`file_kind`	文字列	任意; デフォルト: "calls_simple"; エヌム: ["calls_simple", "calls_advanced", "processed_rna_seq", "processed_affymetrix", "processed_sc_full_length", "processed_sc_droplet_based"]
`all_conditions`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("expression", "bgee_download_links", {"species": "Homo_sapiens", "file_kind": "calls_simple"})

蛋白質のアノテーション

操作とパラメータを表示

`get_domain_architecture`

1つ以上のUniProtタンパク質(すべてのマッチングエントリ、メンバーDBシグネチャ、フラグメント座標)のための完全なInterProドメインアーキテクチャは、APIカウントに対して検証しました。

フィールド	型	要件と制約
`accessions`	文字列の配列	必須

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_domain_architecture", {"accessions": ["P04637"]})

`search_interpro_entries`

キーワードは、InterProまたはメンバーデータベースエントリ(Pfam、SMART、PROSITE、PANTHER、CDD)で検索し、APIカウントから検証されたカーソルを完成させます。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	オプション
`entry_type`	文字列	オプション
`source_db`	文字列	任意; デフォルト: "interpro"
`go_term`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("protein-annotation", "search_interpro_entries", {"query": "kinase", "source_db": "pfam"})

`get_interpro_entry`

InterProエントリー(IPRxxxxxxxxx)またはPfamファミリー(PFxxxxx)の詳細レコード - アクセスプレフィックスで選択したルート。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_interpro_entry", {"accession": "IPR000719"})

`search_pfam_clans`

キーワード検索オーバー Pfam クラン (InterPro セット, アクセス CLxxxx).

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("protein-annotation", "search_pfam_clans", {"query": "kinase"})

`get_pfam_clan`

Pfam は、完全なソートされたメンバーファミリーリストを含む詳細を明らかにします。

フィールド	型	要件と制約
`clan_accession`	文字列	必須

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_pfam_clan", {"clan_accession": "CL0016"})

`get_pfam_family_proteins`

Pfamファミリーの会員タンパク質(完全カウントベリードウォークまたはカウントのみ)。 count_onlyは、非常に大きな家族のために使用します。

フィールド	型	要件と制約
`pfam_accession`	文字列	必須
`reviewed_only`	真偽値	任意; デフォルト: false
`tax_id`	整数	オプション
`count_only`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_pfam_family_proteins", {"pfam_accession": "PF00069", "count_only": true})

`get_pfam_family_proteomes`

Pfamファミリーのメンバーを含むプロテオム。 count_only デフォルトは true — 上流のプロテオムカーソルのペジネーションは、深い散歩に欠陥があります。

フィールド	型	要件と制約
`pfam_accession`	文字列	必須
`count_only`	真偽値	任意; デフォルト: true

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_pfam_family_proteomes", {"pfam_accession": "PF00069"})

`get_protein_atlas_gene`

ヒトタンパク質アトラス/遺伝子記録(25.xリリース):組織/細胞/病理/血液/脳表現と抗体情報。遺伝子IDや遺伝子のシンボルを組み入れます。

フィールド	型	要件と制約
`gene`	文字列	必須
`full`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_protein_atlas_gene", {"gene": "TP53"})

`search_protein_atlas`

ヒトプロテインアトラス(search_download)を上回る列選択されたバルク検索。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`columns`	文字列	任意; デフォルト: "g、gs、eg、gd、up、chrp、scl"

const result = await host.mcp("protein-annotation", "search_protein_atlas", {"query": "kinase"})

`map_string_ids`

遺伝子のシンボル/エイリアスをストリングするタンパク質識別子(v12.0)にマップします。すべての入力記号は、マップされていないか、またはマップされていない形式でリストされているかです。2つのパーティションは、入力を分割します。

フィールド	型	要件と制約
`symbols`	文字列の配列	必須
`species`	整数	任意; デフォルト: 9606

const result = await host.mcp("protein-annotation", "map_string_ids", {"symbols": ["TP53", "BRCA1", "EGFR"]})

`get_string_network`

遺伝子リスト(v12.0)のためのタンパク質タンパク質相互作用ネットワークを自信のしきい値でストリングします。地図のシンボルは最初に(報告されていない)、そしてノード、エッジ、要約、および実証を取得します。単一のマッピングされた入力要求 10 の相互作用の隣接者、一致の力; 複数のマッピングされた入力は展開されません。

フィールド	型	要件と制約
`symbols`	文字列の配列	必須
`species`	整数	任意; デフォルト: 9606
`required_score`	整数	任意; デフォルト: 700

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_string_network", {"symbols": ["TP53", "BRCA1", "EGFR"], "required_score": 700})

`get_string_similarity_scores`

スミスウォーターマンタンパク質類似性ビットコア遺伝子セット(ストリング/ホモロジー)の間で。 Sparse: STRING's のデータから absent をペアリングする (つまり、ゼロではなくレコードの類似性を意味しません)。

フィールド	型	要件と制約
`symbols`	文字列の配列	必須
`species`	整数	任意; デフォルト: 9606

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_string_similarity_scores", {"symbols": ["TP53", "MDM2", "MDM4"]})

`get_string_best_similarity_hits`

ターゲット種(STRING /homology_best)の入力タンパク質ごとにヒットした最高の均質学。 target_species=nullは、すべての種を越えた最高のヒットを求めています。

フィールド	型	要件と制約
`symbols`	文字列の配列	必須
`species`	整数	任意; デフォルト: 9606
`target_species`	整数	オプション

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_string_best_similarity_hits", {"symbols": ["TP53"], "target_species": 10090})

`get_string_ppi_enrichment`

STRINGタンパク質タンパク質相互作用遺伝子リスト(v12.0)のための強化. マッピングされたタンパク質がSTRINGの背景分布から期待よりもより多くの相互作用を持っているかどうかをテストします。, STRINGタンパク質IDのオプションの背景セット.

受け入れられた値	型	要件と制約
`symbols`	文字列の配列	必須
`species`	整数	任意; デフォルト: 9606
`required_score`	整数	任意; デフォルト: 400
`background_string_ids`	文字列の配列	オプション

const result = await host.mcp("protein-annotation", "get_string_ppi_enrichment", {"symbols": ["TP53", "BRCA1", "EGFR"], "required_score": 700})

がんモデル

操作とパラメータを表示

`cbioportal_list_studies`

cBioPortal がん研究をリストし、任意にフリーテキストキーワード(名前/説明/カンサータイプ)および/または正確ながん型 ID でフィルタリングします。学習 ID、名前、がんの種類、参照ゲノム、引用、およびデータ型サンプル数を返します。

フィールド	型	要件と制約
`keyword`	文字列	オプション
`cancer_type_id`	文字列	オプション
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 500

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_list_studies", {"keyword": "glioma"})

`cbioportal_get_study`

id による cBioPortal がん研究: メタデータ、データ型サンプル数、真のサンプル/patient カウント (研究コレクションから、表示領域ではなく)、その分子プロファイル。

フィールド	型	要件と制約
`study_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_get_study", {"study_id": "msk_impact_2017"})

`cbioportal_mutations_in_gene`

cBioPortal の 1 つの遺伝子(HUGO 記号)のすべての変異、再発の集約: 総変異、変異サンプル数、変異型およびタンパク質変化分布、および最も再発タンパク質変化。

フィールド	型	要件と制約
`gene_symbol`	文字列	必須
`study_id`	文字列	必須
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_mutations_in_gene", {"gene_symbol": "IDH1", "study_id": "difg_msk_2023"})

`cbioportal_mutation_frequency`

複数のcBioPortal研究(1–12)に1つの遺伝子の突然変異頻度:選択した変異プロファイルとサンプルリストでその遺伝子のためにプロファイルされた標本によって分けられたユニークな変異サンプル、ターゲット遺伝子パネルの会計; 最も頻繁に最初にランク付けされる。

フィールド	型	要件と制約
`gene_symbol`	文字列	必須
`study_ids`	文字列の配列	必須; minItems: 1; maxItems: 12の

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_mutation_frequency", {"gene_symbol": "KRAS", "study_ids": ["msk_impact_2017", "difg_msk_2023"]})

`cbioportal_cna_in_gene`

cBioPortal で 1 つの遺伝子のコピー番号変更を分離します。, イベントの種類によってフィルタリング (deep 削除 / デフォルトで増幅), フル per-sample 変化分布.

フィールド	型	要件と制約
`gene_symbol`	文字列	必須
`study_id`	文字列	必須
`event_type`	文字列	任意; デフォルト: "HOMDEL_AND_AMP"; エヌム: ["HOMDEL_AND_AMP", "HOMDEL", "AMP", "GAIN", "HETLOSS", "DIPLOID", "ALL"]
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_cna_in_gene", {"gene_symbol": "CDKN2A", "study_id": "msk_impact_2017"})

`cbioportal_clinical_attributes`

cBioPortal スタディ(パテントとサンプルレベルのフィールド)で定義された臨床属性、生存エンドポイントを強調し、生存中のデータが存在するかどうか。

フィールド	型	要件と制約
`study_id`	文字列	必須
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 200

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_clinical_attributes", {"study_id": "brca_tcga_pan_can_atlas_2018"})

`cbioportal_get_samples`

詳細なサンプルと患者の識別子を使用して研究で cBioPortal サンプルをリストします。任意 sample_ids は返された行を制限します; max_records は、真の学習数を維持しながら、応答をキャップします。

受け入れられた値	型	要件と制約
`study_id`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"
`sample_ids`	文字列の配列	任意; minItems: 1; maxItems: 1000の
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 500; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_get_samples", {"study_id": "brca_tcga_pan_can_atlas_2018", "max_records": 100})

`cbioportal_get_patients`

詳細な識別子で研究中のcBioPortal患者をリストします。任意 patient_ids は返された行を制限します; max_records は、真の学習数を維持しながら、応答をキャップします。

受け入れられた値	型	要件と制約
`study_id`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"
`patient_ids`	文字列の配列	任意; minItems: 1; maxItems: 1000の
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 500; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_get_patients", {"study_id": "brca_tcga_pan_can_atlas_2018", "max_records": 100})

`cbioportal_get_clinical_data`

patient_ids または sample_ids マッチングレベルを明示するための cBioPortal 臨床データ値を取得する場合、attribute_ids に制限されます。臨床値は、欠落値マーカーを含む文字列のままです。

受け入れられた値	型	要件と制約
`study_id`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"
`level`	文字列	任意; デフォルト: "SAMPLE"; enum: ["SAMPLE", "PATIENT"]
`attribute_ids`	文字列の配列	任意; maxItems: 1000の
`sample_ids`	文字列の配列	任意; minItems: 1; maxItems: 1000の
`patient_ids`	文字列の配列	任意; minItems: 1; maxItems: 1000の
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 1000; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_get_clinical_data", {"study_id": "brca_tcga_pan_can_atlas_2018", "level": "PATIENT", "attribute_ids": ["AGE"], "patient_ids": ["TCGA-A1-A0SB"]})

`cbioportal_get_molecular_data`

明示的な研究分子プロファイルから数値mRNAまたはタンパク質発現値を取得します。 cbioportal_get_studyでプロファイルを発見する。測定/正規化を意図的に選択します。 gene_symbol または entrez_gene_ids および sample_ids または sample_list_id の 1 つを正確に供給して下さい。行を欠くことはゼロ表現ではありません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`study_id`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"
`molecular_profile_id`	文字列	必須; 最長: 1; パターン: "\S"
`gene_symbol`	文字列	オプション
`entrez_gene_ids`	整数の配列	任意; maxItems: 1000の
`sample_ids`	文字列の配列	任意; minItems: 1; maxItems: 1000の
`sample_list_id`	文字列	任意; 最長: 1; パターン: "\S"
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 1000; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("cancer-models", "cbioportal_get_molecular_data", {"study_id": "brca_tcga_pan_can_atlas_2018", "molecular_profile_id": "brca_tcga_pan_can_atlas_2018_rna_seq_v2_mrna", "gene_symbol": "ESR1", "sample_list_id": "brca_tcga_pan_can_atlas_2018_all"})

`depmap_search_models`

名前の部分一致または正確な ACH ModelID で DepMap/CCLE モデルを検索します。異なる ModelID、系統、疾患、RRID を保持し、全カタログは取得しません。

Field	Type	Requirement and constraints
`query`	string	required; minLength: 2; maxLength: 100; pattern: "\S"
`limit`	integer	optional; default: 10; minimum: 1; maximum: 20

const result = await host.mcp("cancer-models", "depmap_search_models", {"query": "A549"})

`depmap_gene_dependency`

正確な遺伝子記号で DepMap Chronos gene-effect を取得し、ModelID で限定できます。最大 50 モデルです。負値は依存確率ではなく、欠測はゼロではありません。データ版を保持します。

Field	Type	Requirement and constraints
`gene`	string	required; pattern: "^[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._-]{0,59}$"
`model_ids`	配列	オプション; minItems:1; maxItems:20
`limit`	integer	optional; default: 20; minimum: 1; maximum: 50

const result = await host.mcp("cancer-models", "depmap_gene_dependency", {"gene": "KRAS", "model_ids": ["ACH-000681"]})

`depmap_drug_response`

正確な DPC ID または化合物の正式名で PRISM 二次スクリーニング AUC を最大 50 モデル取得します。AUC は IC50 や生存率ではありません。PRISM とモデルメタデータの版を別々に保持します。

Field	Type	Requirement and constraints
`compound`	string	required; minLength: 2; maxLength: 100; pattern: "\S"
`model_ids`	配列	オプション; minItems:1; maxItems:20
`limit`	integer	optional; default: 20; minimum: 1; maximum: 50

const result = await host.mcp("cancer-models", "depmap_drug_response", {"compound": "trametinib", "model_ids": ["ACH-000681"]})

`depmap_gene_expression`

正確な遺伝子記号で DepMap/CCLE RNA 発現を最大 50 モデル取得します。尺度は log2(TPM+1) であり、生 TPM や z スコアではありません。ModelID とデータ版を保持します。

Field	Type	Requirement and constraints
`gene`	string	required; pattern: "^[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._-]{0,59}$"
`model_ids`	配列	オプション; minItems:1; maxItems:20
`limit`	integer	optional; default: 20; minimum: 1; maximum: 50

const result = await host.mcp("cancer-models", "depmap_gene_expression", {"gene": "KRAS", "model_ids": ["ACH-000681"]})

`depmap_copy_number`

DepMap/CCLE WGS 遺伝子コピー数を倍数性に対する相対値として最大 50 モデル取得します。絶対コピー数、log2 値、離散的な増幅・欠失判定ではありません。ModelID とデータ版を保持します。

Field	Type	Requirement and constraints
`gene`	string	required; pattern: "^[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._-]{0,59}$"
`model_ids`	配列	オプション; minItems:1; maxItems:20
`limit`	integer	optional; default: 20; minimum: 1; maximum: 50

const result = await host.mcp("cancer-models", "depmap_copy_number", {"gene": "MYC", "model_ids": ["ACH-000681"]})

RNA(RNA)

操作とパラメータを表示

`get_family`

アクセス(RF00005)または家族ID(tRNA)用のRfamファミリーメタデータ - どちらも解決します。 "raw"のフルアップストリームJSONとフラット化されたレコード。

フィールド	型	要件と制約
`family`	文字列	必須

const result = await host.mcp("rna", "get_family", {"family": "RF00005"})

`get_seed_alignment`

ストックホルムのRfamファミリーの種子配列(デフォルト、コンセンサス二次構造線付き)またはFASTAを一直線に並べる。

フィールド	型	要件と制約
`family`	文字列	必須
`fmt`	文字列	任意; デフォルト: "stockholm"; enum: ["stockholm"、"fasta"]
`max_bytes`	整数	任意; デフォルト: 400000

const result = await host.mcp("rna", "get_seed_alignment", {"family": "RF00162", "fmt": "stockholm"})

`get_covariance_model`

Rfamファミリーの慣性コワランスモデル(CMファイル)は、cmsearch/cmscanと直接使用可能で、また、ヘッダフィールドを解析しました。

フィールド	型	要件と制約
`family`	文字列	必須
`max_bytes`	整数	任意; デフォルト: 400000

const result = await host.mcp("rna", "get_covariance_model", {"family": "RF00162"})

`get_tree`

Rfamファミリー(NHX/Newick text)の種子植物学的ツリー。

フィールド	型	要件と制約
`family`	文字列	必須

const result = await host.mcp("rna", "get_tree", {"family": "RF00162"})

`get_sequence_regions`

すべてのフルレギュレーションは、シーケンスデータベース(TSV)を渡るRfamファミリーのヒット。 get_familyを経由してnum_fullをチェックする - rfam.org 403s非常に大きな家族のためのこのルート(例えば、) RF00005。

フィールド	型	要件と制約
`family`	文字列	必須

const result = await host.mcp("rna", "get_sequence_regions", {"family": "RF00162"})

`get_structure_mapping`

RfamファミリーのPDB残余レベルの構造マッピング、決定的ソート。

フィールド	型	要件と制約
`family`	文字列	必須

const result = await host.mcp("rna", "get_structure_mapping", {"family": "RF00162"})

`accession_to_id`

Rfam のアクセスを家族 ID に変換 (例: Rfam) RF00005 -> "tRNA"。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須

const result = await host.mcp("rna", "accession_to_id", {"accession": "RF00005"})

`id_to_accession`

Rfam 家族 ID をそのアクセスに変換します。(例: Rfam 家族の ID) "tRNA"の特長 -> RF00005。

フィールド	型	要件と制約
`family_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("rna", "id_to_accession", {"family_id": "tRNA"})

`search_sequence`

Rfam バッチの公式エンドポイントから RNA のシーケンスを検索します。待機中に返されたジョブ ID を保持します。未完成の応答はゼロヒットの結果ではありません。完成した試合とソース情報を尊重します。失敗した応答の後、それを繰り返し送信するのではなく、既存のジョブを診断または再開します。

フィールド	型	要件と制約
`sequence`	文字列	必須
`max_wait_s`	数値	任意; デフォルト: 300
`poll_interval_s`	数値	任意; デフォルト: 5

const result = await host.mcp("rna", "search_sequence", {"sequence": "GGUUCCGGGAAGGCAGCAGGUGGAAACCUGCCA"})

`get_rnacentral_record`

API v1 で URS アクセッションから RNAcentral 配列を取得します。配列、MD5、有効状態、生物種、RNA 種別のメタデータを保持します。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`urs`	string	お問い合わせ

const result = await host.mcp("rna", "get_rnacentral_record", {"urs": "URS0000000001"})

`get_rnacentral_xrefs`

RNAcentral の URS アクセッションを専門データベースの識別子 1 ページに対応付けます。出典、分類群、アクセッションのバージョン、有効状態、初回・最終確認日を保持します。次ページは自動取得しません。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`urs`	string	お問い合わせ
`page`	integer	optional; default: 1; minimum: 1; maximum: 100000
`page_size`	integer	optional; default: 10; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("rna", "get_rnacentral_xrefs", {"urs": "URS0000000001", "page": 1, "page_size": 10})

Omics アーカイブ

操作とパラメータを表示

`ena_query_runs`

NCBI tax_id(子孫税を含む)、library_strategy、および/またはキーワードによる公開シーケンシングの実行を調査、実験またはサンプルタイトルで発見し、説明を実行します。供給されたフィルターは AND と結合されます; 少なくとも1つは必要です。分類は、シーケンスされた生物を記述します。, マイクロバイオムのサンプルのホストではありません. キーワードは、エンアクエリの構文ではなく、リテラルサブストリングです。二重引用符、バックスラッシュ、ワイルドカード、制御文字は拒否されます。パブリックメタゲノムレコードを含む。 truncated 時に完全なコホートではなく、境界メタデータのみを返します。狭いセットを取得するための絞りフィルター。繰り返された呼び出しはパジネーションではありません。既知のINSDCアクセスでは、ena_search_runsを使用します。

少なくとも1つにリストされた調査フィルターを供給して下さい; ダウンロード可能なスキーマに、コンビネーションルールを完全適用します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`tax_id`	整数	任意; 最小値: `1`; 最高: `2147483647`
`library_strategy`	文字列	任意; エヌム: ["AMPLICON", "ATAC-seq", "Bisulfite-Seq", "CLONE", "CLONEEND", "CTS", "ChIA-PET", "ChIP-Seq", "ChM-Seq", "DNase-Hypersensitivity", "EST", "FAIRE-seq", "FINISHING", "FL-cDNA", "GBS", "Hi-C", "MBD-Seq", "MNase-Seq", "MRE-Seq", "MeDIP-Seq", "NOMe-Seq", "OTHER", "POOLCLONE", "RAD-Seq", "RIP-Seq", "RNA-Seq", "Ribo-Seq", "SELEX", "Synthetic-Long-Read", "Targeted-Capture", "Tethered Chromatin Conformation Capture", "Tn-Seq", "VALIDATION", "WCS", "WGA", "WGS", "WXS", "miRNA-Seq", "ncRNA-Seq", "snRNA-seq", "ssRNA-seq"]
`keyword`	文字列	任意; 最長: `1`; 最高長さ: `200`; パターン: `"^(?=[\\s\\S]\\S)[^\"\\\\?\\u0000-\\u001f\\u007f]+$"`
`limit`	整数	任意; デフォルト: `100`; 最小値: `1`; 最高: `1000`

const result = await host.mcp("omics-archives", "ena_query_runs", {"tax_id": 6239, "library_strategy": "RNA-Seq", "keyword": "transcriptome", "limit": 20})

`ena_get_submitted_files`

ENAがそれらをexposesするときに提出されたBAM、CRAMまたはFASTQを含む1つのERR/SRR/DRRの操業のための元の提出されたファイルをリストして下さい。 FTPの場所、送信されたフォーマット、バイトサイズ、MD5チェックサムをメタデータとしてのみ返します。ダウンロード、フォーマットの変換、参照のゲノムの検索、チェックサムの検証は行いません。これらは、ena_get_run_filesで返されたアーカイブ生成されたFASTQではなく、アーカイブ生成されたSRAコンテナのリストではなく、提出されたファイルです。 CRAMは、解析のマッチングリファレンスが必要な場合があります。

受け入れられた値	型	要件と制約
`run_accession`	文字列	必須; 最長: `1`; 最高長さ: `64`

const result = await host.mcp("omics-archives", "ena_get_submitted_files", {"run_accession": "ERR10015065"})

`ena_search_runs`

1つのENA/INSDCの研究、実験、サンプルまたは実行アクセスに関連するパブリックシーケンシングの実行を検索します。 PRJ/ERP/SRP/DRP、ERX/SRX/DRX、SAM/ERS/SRS/DRS、ERR/SRR/DRR の識別子を受け入れて下さい; GEO GSE/GSM、ArrayExpress E-MTAB、MGnify MGYS 識別子は、最初にリンクされた INSDC アクセシジョンを必要とします。キーワード検索ではなく、アクセス検索だけ。データファイルを取得せずに、生物やライブラリメタデータを返します。結果は、1000 で実行されます。 truncated 結果は完全なコホートではなく、ENA がオフセットや継続トークンを提供しないため、繰り返された呼び出しはパギー化されません。完全なカバレッジが要求されるときより狭いサンプルか実験アクセスを使用して下さい。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 64
`limit`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("omics-archives", "ena_search_runs", {"accession": "PRJNA123835", "limit": 100})

`ena_get_run_files`

1つのERR / SRR / DRRの実行のために、アーカイブ生成されたFASTQダウンロードURL、バイトサイズ、および上流MD5チェックサムを取得します。ファイル在庫のみを返します。ダウンロードやチェックサム検証は行いません。不ペアリングまたは長読ファイルを含むレポート順序ですべてのファイルを保持します。 library_layout=PAIREDは2つのファイルではなく、正確に2つのファイルではありません。 file_index は、R1/R2 や mate の識別子のみで、位置情報です。いくつかの実行(単一セル/ネイティブフォーマットの送信を含む)は、アーカイブ生成されたFASTQがありません。 BAM/CRAM/SRA ファイルは、このツールの外に送信されます。

フィールド	型	要件と制約
`run_accession`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 64

const result = await host.mcp("omics-archives", "ena_get_run_files", {"run_accession": "SRR037073"})

`arrayexpress_search_experiments`

ArrayExpress 機能ゲノム実験 (BioStudies) を、完全な、合計 Hits 検証済み検索検索; フィルタ(ケリー、生物、study_type、技術、リリース日付範囲、追加面)は AND と組み合わせます。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	オプション
`organism`	文字列	オプション
`study_type`	文字列	オプション
`technology`	文字列	オプション
`released_after`	文字列	オプション
`released_before`	文字列	オプション
`extra_facets`	オブジェクト	オプション
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 50

const result = await host.mcp("omics-archives", "arrayexpress_search_experiments", {"organism": "Homo sapiens", "study_type": "ChIP-seq", "max_records": 50})

`arrayexpress_get_experiment`

フラットなアナリストレコードとしてのArrayExpress実験(BioStudies)を1つ取得 — 研究タイプ、有機体、アッセイ/サンプルカウント、デザイン/ファクター、作者、出版、プロトコル、配列デザイン、ファイルサマリー。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須

const result = await host.mcp("omics-archives", "arrayexpress_get_experiment", {"accession": "E-MTAB-5061"})

`arrayexpress_get_experiment_files`

ダウンロードURLでArrayExpressの実験(名前、サイズ、タイプ、フォーマット、説明)のすべてのファイル、および/infoのエンドポイントファイルカウントを比較用にまとめてリストします。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須

const result = await host.mcp("omics-archives", "arrayexpress_get_experiment_files", {"accession": "E-MTAB-5061"})

`arrayexpress_get_experiment_samples`

ArrayExpress実験のパスでソートされた最初のSDRFファイルから関係列をフェッチし、そのファイル内のすべてのサンプル/アッセイ/ファイル関係を保存します(MAGE-TABヘッダーをトリムし、#2/#3)を繰り返します。サンプル/ソースの識別子、独立した生物的レプリカではなく、ソース名への好みのサンプル名を使用して区別をカウントします。 SDRF なしの実験は {"error":"no_sdrf"} を返します。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須
`max_rows_returned`	整数	任意; デフォルト: 200

const result = await host.mcp("omics-archives", "arrayexpress_get_experiment_samples", {"accession": "E-MTAB-5061", "max_rows_returned": 200})

`geo_search_series`

NCBI GEO DataSet(db=gds)を検索し、シリーズレベルのレコード(トリムされたesummary docs)を返します。 term は完全な E ユーティリティの構文です。 gse[ETYP] を系列に制限する。

フィールド	型	要件と制約
`term`	文字列	必須
`retmax`	整数	任意; デフォルト: 500

const result = await host.mcp("omics-archives", "geo_search_series", {"term": "asthma AND gse[ETYP]", "retmax": 20})

`geo_get_series`

GEOシリーズ(GSEアクセス)用のフェッチ構造メタデータが含まれている — シリーズのタイトル/概要/デザイン、プラットフォーム、特性とライブラリ情報のサンプル、および補足ファイルのURL。データテーブルはダウンロードされません。次のgeo_get_matrix_filesを使用して、シリーズのマトリックスとNCBI生成RNA-seqカウントファイルを発見し、geo_preflight_matrixはこれらのサンプルに対して非圧縮されたデータをチェックします。

フィールド	型	要件と制約
`accessions`	文字列の配列	必須

const result = await host.mcp("omics-archives", "geo_get_series", {"accessions": ["GSE131907"]})

`metabolights_list_studies`

API'sで公開されているMetaboLightsの学習アクセス(数値的にソート)をそれぞれリストします。サーバサイドの学習検索はありません。代わりに、タイトル/記述子によって取得された候補をフィルタリングします。

フィールド	型	要件と制約
—	オブジェクト	フィールドなし空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("omics-archives", "metabolights_list_studies", {})

`metabolights_get_studies`

パースされたISAペイロードからMetaboLights研究(MTBLSxxx)のためのフェッチ構造メタデータ — タイトル、ステータス、年、生物、試金、要因、記述子、サンプルカウント、プロトコル; ISAカラムの注文と関連付けを予約するユニークな列キーを持つオプションの1サンプルテーブル。 not_found で非公開/プライベートアクセスが確認されています。

フィールド	型	要件と制約
`accessions`	文字列の配列	必須
`include_samples`	真偽値	任意; デフォルト: false
`max_sample_rows_returned`	整数	任意; デフォルト: 200

const result = await host.mcp("omics-archives", "metabolights_get_studies", {"accessions": ["MTBLS1"], "include_samples": false})

`metabolights_get_study_files`

パブリックMetaboLightsスタディ用の完全なファイルインベントリ — トップレベルのスタディフォルダ(ISA-Tab、MAF、フォルダエントリ)と、デフォルトでは、再帰的なFILESデータフォルダ。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須
`include_data_files`	真偽値	任意; デフォルト: true

const result = await host.mcp("omics-archives", "metabolights_get_study_files", {"accession": "MTBLS1"})

`metabolights_search_data_files`

MetaboLightsスタディ'sの生データフォルダ(FILESツリー)上のGlob検索。 pattern はファイル名の glob です。 '.mzML'、'.raw'; すべてのデータファイルを一覧表示するために省略します。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須
`pattern`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("omics-archives", "metabolights_search_data_files", {"accession": "MTBLS1", "pattern": "*.zip"})

`mgnify_search_studies`

無料のテキストまたはバイオメのリネンによるMGnifyのmetagenomicsの調査を見つけて下さい(正確に1つを証明して下さい)。完全なリストは、APIに対する補完とカウント検証に始まります。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	オプション
`biome_lineage`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("omics-archives", "mgnify_search_studies", {"query": "coral"})

`mgnify_get_studies`

MGnifyの研究(MGYSアクセス)のためのフェッチ構造レコード。 include_analysesでは、各研究では、その完全な分析リストとバイパイプライン/by-experimentブレークダウンも実施しています。未知のアクセスが見つかりません。

フィールド	型	要件と制約
`accessions`	文字列の配列	必須
`include_analyses`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("omics-archives", "mgnify_get_studies", {"accessions": ["MGYS00000410"], "include_analyses": false})

`mgnify_get_study_analyses`

MGnify の 1 つの研究(完全、カウント検証済みのペジネーション)のすべての分析を一覧表示 — MGYA によるパイプラインバージョン、実験タイプ、ステータス、および実行/アセンブリ/サンプルアクセスによる 1 つのレコード。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須

const result = await host.mcp("omics-archives", "mgnify_get_study_analyses", {"accession": "MGYS00000410"})

`pride_get_project_files`

ファイルカテゴリ、バイトサイズ、上流チェックサム、ダウンロード場所(FTP、HTTPまたはAspera)を含む、PXDまたはPRDアクセス用のパブリックPRIDEプロジェクトファイルの1ページのリスト。メタデータのみ:ファイルのダウンロードやチェックサムの検証は行いません。ページはゼロベースです。 page_sizeは変更されず、next_pageをnullまで追従します。注文は、スナップショットではなく、 PRIDE によって供給されます。プロジェクトが存在するか、公開されているか、空のリストは確立しません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`project_accession`	文字列	必須; 最高長さ: `32`; パターン: `"^(?:PXD\|PRD)[0-9]{6,}$"`
`page`	整数	任意; デフォルト: `0`; 最小値: `0`; 最高: `1000000`
`page_size`	整数	任意; デフォルト: `100`; 最小値: `1`; 最高: `100`

const result = await host.mcp("omics-archives", "pride_get_project_files", {"project_accession": "PXD000001", "page": 0, "page_size": 100})

`pride_search_projects`

PRIDEアーカイブプロテオミクスプロジェクト(完全、api_total検証済み検索)を検索します。フィルター(キーワード、生物、器械、病気、extra_filters)は AND と結合します。アクセス ASC でソートされた境界線は、安定した接頭辞です。

フィールド	型	要件と制約
`keyword`	文字列	オプション
`organism`	文字列	オプション
`instrument`	文字列	オプション
`disease`	文字列	オプション
`extra_filters`	オブジェクト	オプション
`max_records_returned`	整数	任意; デフォルト: 50

const result = await host.mcp("omics-archives", "pride_search_projects", {"keyword": "phosphoproteome", "organism": "Homo sapiens (human)", "max_records_returned": 50})

`pride_get_projects`

アクセスによるPRIDEプロジェクトの完全なメタデータをフェッチします(例: PXD010154 — pride_search_projects と同じ正規化レコード形状なので、2 は直接比較可能です。 not_found に未知のアクセスが出る。

フィールド	型	要件と制約
`accessions`	文字列の配列	必須

const result = await host.mcp("omics-archives", "pride_get_projects", {"accessions": ["PXD010154"]})

`pride_search_project_proteins`

リストタンパク質の証拠は、1つのPRIDEの親和性プロテオミクスプロジェクト(ページを排気に)のための行を列をリストします。注意: アフィニティ・プロテオミクス・プロジェクトのみがここに提供されます。古典的なMS(PXD)プロジェクトでは、代わりにpride_find_projects_for_proteinを使用します。

フィールド	型	要件と制約
`project_accession`	文字列	必須
`keyword`	文字列	オプション

const result = await host.mcp("omics-archives", "pride_search_project_proteins", {"project_accession": "PXD010154"})

`pride_find_projects_for_protein`

タンパク質(MS-archive方向)を含む PRIDE プロジェクトを検索します。 protein_accessionはUniProtアクセス(例:UniProt)です。 P04637). 返されたプロジェクトへのアクセスを pride_get_projects にフルメタデータで送ります。

フィールド	型	要件と制約
`protein_accession`	文字列	必須

const result = await host.mcp("omics-archives", "pride_find_projects_for_protein", {"protein_accession": "P04637"})

`mgnify_get_analysis_files`

API v2 を使用した 1 つの MGnify 解析の result-file メタデータ: ファイルの種類、カテゴリ、バイトサイズが報告されると、上流のダウンロード URL が出力されます。ファイルのバイトはダウンロードされません。サイズや URL の欠損は、null のままです。

受け入れられた値	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須; 最高長さ: 32; パターン: "^MGYA[0-9]{ 8、}$"

const result = await host.mcp("omics-archives", "mgnify_get_analysis_files", {"accession": "MGYA00639970"})

`workbench_search_compounds`

レジストリ番号、式、InChIKey、または PubChem、HMDB、KEGG、ChEBI、LIPID MAPSまたはMetaCycのクロスリファレンスでMetabolomics Workbench化合物を調べます。利用可能なSMILES、構造識別子、式、正確な質量とクロス環境を返します。コンパウンド名はサポートされていない入力です。 PubChem で名前を解決します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`field`	文字列	必須; enum: [ ]"レグノ", , "仕様書", , "inchi_key", , "lm_id", , "pubchem_cid", , "hmdb_id", , "kegg_id", , "chebi_id", , "metacyc_id". . .
`query`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200
`limit`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("omics-archives", "workbench_search_compounds", {"field": "pubchem_cid", "query": "5793"})

`workbench_search_studies`

タイトルのサブストリングまたは研究所で公開Metabolomics Workbenchの勉強要約を検索します。学習 ID と利用可能な種、サンプル数、分析タイプ、ライセンスメタデータを返します。選択した研究のサンプル、実験的要因、分析、または代謝のアノテーションに workbench_get_study を使用します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`field`	文字列	任意; デフォルト: "study_title"; enum: ["study_title", "研究所"]
`query`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200
`limit`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("omics-archives", "workbench_search_studies", {"query": "Diabetes", "limit": 20})

`workbench_get_study`

Metabolomics Workbench のパブリックスタディを 1 回取得します。 (ST は 6 桁続きます。) 研究記録の要約を選択します。サンプル、サンプルソースおよび実験変数の要因; 計測器や実験用メタデータ解析測定された代謝物のアノテーションおよび交差参照のための新陳代謝物。上流フィールドと要素テキストを保存します。生のファイルや測定のマトリックスをダウンロードしません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`study_id`	文字列	必須; パターン: "^ST[0-9]{ 6}$"
`section`	文字列	任意; デフォルト: "summary"; enum: ["summary"、"factors"、"analysis"、"metabolites"]
`limit`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 1000

const result = await host.mcp("omics-archives", "workbench_get_study", {"study_id": "ST000001", "section": "factors"})

`geo_get_matrix_files`

シリーズマトリックスファイルと NCBI 生成 RNA-seq の生数、 FPKM/TPM と、ライブ NCBI リストから 1 つの GSE 用の遺伝子アノテーションファイルを発見します。広告したURLを返し、ダウンロードされた行列や検証されたファイルコンテンツではない。サンプルメタデータでは、geo_get_series で起動します。ユーザーによる手動ダウンロード用の公式 URL を提供し、ローカルで読まれた非圧縮テキストで geo_preflight_matrix を使用します。 host.mcp を生の HTTP にバイパスしないでください。ミスや失敗したリストは、データの欠如を証明しません。また、シリーズの補足ファイルをチェックします。

受け入れられた値	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須; パターン: "^GSE[1-9][0-9]*$"

const result = await host.mcp("omics-archives", "geo_get_matrix_files", {"accession":"GSE164073"})

`geo_preflight_matrix`

ネットワークまたはファイルシステムアクセスなしで、Prepelight は、TSV または Series Matrix のテキスト (8 MiB まで) を分解しました。 geo_get_series (アクセス、タイトル、platform_id) から GSM の列をマップするサンプルを、決して位置によって供給して下さい。 TSV は、ユニークなタイトルマッチングをサポートしています。 GSM字型の列はタイトルに戻りません。シリーズマトリックスは、サンプルカラムのカウントと順序に合った有効な GSM アクセスを含む !Sample_geo_accession ヘッダーを正確に1つ必要とし、タイトルの一致に戻ってはいけない。より大きいファイルでは、完全な:false を使用し、解析環境で完全な検証を実行します。 TSV のプレビューをクリアするには、テーブルヘッダーと完全なプレビュー行をパスします。シリーズマトリックスのプレビューでは、前回のメタデータも保存します。!Sample_geo_accession と任意の !Sample_platform_id ヘッダー、および !series_matrix_table_begin; テーブルだけを提出したり、 !series_matrix_table_end を製作したりしないでください。テキストがファイル全体を含む場合にのみ、 complete:true を設定します。 TSVを平らにするために、完全性は、独立して検証されていない、呼び出し主が決定されます。プレビューは、合計寸法を確立できません。スパース・マトリックス・マーケット、アーカイブ、HDF5、マルチラインTSVフィールドは処理しません。解析行列の準備時に sample_mapping 列の注文を保存します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`text`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 8388608
`complete`	真偽値	任意; デフォルト: false
`matrix_kind`	文字列	任意; デフォルト: "unknown"; エヌム: ["series_matrix", "raw_counts", "normalized_counts", "unknown"]
`samples`	オブジェクトの配列	任意; maxItems: 10000の

const result = await host.mcp("omics-archives", "geo_preflight_matrix", {"text":"GeneID\tGSM5000001\n1\t12\n","complete":false,"matrix_kind":"raw_counts","samples":[{"accession":"GSM5000001"}]})

セルガイド

操作とパラメータを表示

`get_cell_type_info`

CellGuide (CELLxGENE) セルオントロジー ID または名前による細胞型情報: 名前、同義語、オントロジーの説明、およびキュレーション/GPT 説明。

フィールド	型	要件と制約
`cell_type`	文字列	必須

const result = await host.mcp("cellguide", "get_cell_type_info", {"cell_type": "acinar cell"})

`search_cell_types`

名前と同義語を上回る無料のテキストでCellGuideセルタイプを検索します(CDNは検索エンドポイントを持たないため、celltype_metadata.jsonはクライアント側をフィルタリングします)。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`limit`	整数	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("cellguide", "search_cell_types", {"query": "T cell", "limit": 25})

`get_marker_genes`

細胞型(IDまたは名前)のセルギドマーカー遺伝子:計算式(データ生成、スコア)または正式(文字硬化)。

フィールド	型	要件と制約
`cell_type`	文字列	必須
`marker_type`	文字列	任意; デフォルト: "computational"; enum: ["computational"、"canonical"]
`limit`	整数	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("cellguide", "get_marker_genes", {"cell_type": "CL:0000084", "marker_type": "computational", "limit": 25})

`get_source_data`

セルガイドのソースデータセットと出版物は、セルタイプ(IDまたは名前):コレクション名/ URL、出版物、および各カバーの組織/ダイザース/組織に貢献します。

フィールド	型	要件と制約
`cell_type`	文字列	必須

const result = await host.mcp("cellguide", "get_source_data", {"cell_type": "CL:0000622"})

`get_cell_tissues`

セルタイプ(IDまたは名前)が観察される解剖組織、セルガイドソースコレクション全体に集約(複製)。

フィールド	型	要件と制約
`cell_type`	文字列	必須

const result = await host.mcp("cellguide", "get_cell_tissues", {"cell_type": "T cell"})

レギュレーション

操作とパラメータを表示

`encode_search_experiments`

ENCODE機能ゲノム実験(ChIP-seq、ATAC-seq、...)を検索します。フィルター: assay_title (例えば。 "TF CHIP-seq"、ターゲット(タンパク質ラベル、例えば。 "CTCF"、生物(科学的名前)、状態(デフォルト"released")、date_released_before(ISO日付 — クローズドウィンドウ)、およびextra_filtersによる任意のポータルフィールドフィルタ。完全な結果セットはページ作成され、カウント検証されます。 accessions は、ほとんどの max_rows 列の合計が返されます。

フィールド	型	要件と制約
`assay_title`	文字列	オプション
`target`	文字列	オプション
`organism`	文字列	オプション
`status`	文字列	任意; デフォルト: "released"
`date_released_before`	文字列	オプション
`extra_filters`	オブジェクト	オプション
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("regulation", "encode_search_experiments", {"target": "CTCF", "assay_title": "TF ChIP-seq", "max_rows": 50})

`encode_search_biosamples`

ENCODEバイオサンプル(セルライン、組織、プライマリセル)を検索します。フィルター: term_name (腫瘍学の用語、例えば。 "K562"、分類("cell line"、"tissue"、...)、生物(科学的な名前)、状態(デフォルト"drelease")、date_created_before(ISO日付)、およびextra_filtersによる任意のポータルフィールドフィルタ。完了、カウント検証済み: accessions は、ほとんどの max_rows 行の合計が返されます。

フィールド	型	要件と制約
`term_name`	文字列	オプション
`classification`	文字列	オプション
`organism`	文字列	オプション
`status`	文字列	任意; デフォルト: "released"
`date_created_before`	文字列	オプション
`extra_filters`	オブジェクト	オプション
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("regulation", "encode_search_biosamples", {"term_name": "K562", "classification": "cell line", "max_rows": 25})

`encode_list_files`

フォーマット/アッセイ/バイオサンプルによってENCODEデータファイルをリストします。フィルター: file_format ("fastq"、"bam"、"bigWig"、"bed"、...)、assay_term_name (腫瘍学の言葉等。 "ChIP-seq"の特長 — "TF CHIP-seq" のような表示 assay_title ではなく、何もマッチしません。 extra_filters={"assay_title":...})、biosample_term_name (例えば。 "K562"、ステータス(デフォルト"released")、date_created_before、およびextra_filtersによる任意のポータルフィールドフィルタ。ファイルクエリは、フィルタリングされていない行の数百万にマッチします。常に複数のフィルタを組み合わせます。完全 + カウント検証済み; max_rows 列の要約が返されます。

フィールド	型	要件と制約
`file_format`	文字列	オプション
`assay_term_name`	文字列	オプション
`biosample_term_name`	文字列	オプション
`status`	文字列	任意; デフォルト: "released"
`date_created_before`	文字列	オプション
`extra_filters`	オブジェクト	オプション
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("regulation", "encode_list_files", {"file_format": "bed", "assay_term_name": "ChIP-seq", "biosample_term_name": "K562", "extra_filters": {"output_type": "peaks", "assembly": "GRCh38"}, "max_rows": 50})

`encode_get_experiment`

アクセシビリティによるENCODE実験を1つ取得(例:) "ENCSR000AKP")。安定したフィールドレコードを返します: 試金、ターゲット、バイオサンプルのオントロジー + 概要、説明、ラボ、アワードプロジェクト、リリース/サブミッションの日付、アセンブリ、再計算、レプリケーションタイプ、dbxrefs、DOIとuuid。揮発性ポータルフィールド(監査、分析、内部状態)は除外されます。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須

const result = await host.mcp("regulation", "encode_get_experiment", {"accession": "ENCSR000AKP"})

`encode_get_file`

アクセスで1つのENCODEファイルを取得する(例: "ENCFF002JUR".(株) 安定したフィールドレコードを返します:フォーマット、出力タイプ/カテゴリ、アッセイ、アセンブリ、親データセット、生物学的レプリカ、ファイルサイズ、md5sums、実行タイプ、読み取り長さ、ラボ、作成日、ダウンロード時間とuuid。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須

const result = await host.mcp("regulation", "encode_get_file", {"accession": "ENCFF002JUR"})

`encode_get_biosample`

アクセスで1つのENCODEバイオサンプルを入手してください(例:) "ENCBS013JZP")。安定したフィールドレコードを返す:腫瘍学の用語+分類、生物、要約/説明、ソース、ドナー、治療、遺伝的変更、ライフステージ、年齢、性別、ラボ、作成日、状態およびuuid。

フィールド	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須

const result = await host.mcp("regulation", "encode_get_biosample", {"accession": "ENCBS013JZP"})

`jaspar_get_matrix`

VERSIONED のマトリックス ID によって 1 つの JASPAR TF の結合のプロフィールを得て下さい(例えば。 "MA0002.2")。フルレコードを返す:ポジション周波数行列(pfm)、TF名/クラス/家族、種、データ型、文献参照(パブ/medline)、シーケンスロゴURL。 "MA0002"ではなく、バージョンアップされたid("MA0002.2")が必要です。 jaspar_matrix_versionsを使用して、バージョンを列挙します。バージョンアップされたマトリックスは不変なので、結果は再現性があります。

フィールド	型	要件と制約
`matrix_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_get_matrix", {"matrix_id": "MA0002.2"})

`jaspar_matrix_versions`

JASPARベースマトリクスIDのすべてのバージョンをリストします(例: "MA0002"。 matrix_id、名前、コレクション、URL でリリースされたすべてのバージョンをカウント検証します。 jaspar_get_matrix以前のバージョンをピン留めしたり、リリース間でプロファイルが変更されたかを追跡したりします。バージョンID("MA0002.2")は、そのベースに受け入れられ、縮小されます。

フィールド	型	要件と制約
`base_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_matrix_versions", {"base_id": "MA0002"})

`jaspar_list_matrices`

JASPAR TF結合プロファイル(フルプロファイルカタログ)を検索/リストします。フィルタ(オプション):コレクション("CORE"、"UNVALIDATED")、tax_group("vertebrates"、"plants"、...)、tax_id(NCBIタキオノミーID、等。人間のための9606 — これは、種によってフィルタリングする方法です。 jaspar_list_species で ID を列挙する (例: TF 名称) "FOXA1"、検索(無料テキスト)、version="latest" (最新バージョンのみの制限) フルフィルタされたカタログは paginated であり、カウント検証済みです。ほとんどの max_rows 要約行が返されます。

フィールド	型	要件と制約
`collection`	文字列	オプション
`tax_group`	文字列	オプション
`tax_id`	整数	オプション
`name`	文字列	オプション
`search`	文字列	オプション
`version`	文字列	オプション
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 1000

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_matrices", {"tax_id": 9606, "collection": "CORE", "version": "latest", "max_rows": 200})

`jaspar_list_species`

JASPARプロファイル(NCBI tax_id +名前)ですべての種をリストします。カウント検証済みのフルリスト。利用する tax_id フィルターへの値 jaspar_list_matrices (例) 9606=ホモ・サピアン、10090=ムスカルス)。

フィールド	型	要件と制約
—	オブジェクト	フィールドなし空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_species", {})

`jaspar_list_taxa`

すべてのJASPAR分類グループ(脊椎動物、植物、真菌、昆虫、...)をリストします。カウント検証済みのフルリスト。 jaspar_list_matricesのtax_groupフィルタとしてグループ名を使用します。

フィールド	型	要件と制約
—	オブジェクト	フィールドなし空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_taxa", {})

`jaspar_list_collections`

すべてのJASPARコレクション(CORE、UnVALIDATED、...)をリストします。カウント検証済みのフルリスト。 jaspar_list_matrices(CORE=硬化、非冗長プロファイル)のコレクションフィルタとしてコレクション名を使用します。

フィールド	型	要件と制約
—	オブジェクト	フィールドなし空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_collections", {})

`jaspar_list_releases`

すべてのJASPARデータベースリリース(年、リリース番号、アクティブフラグ)をリストします。カウント検証済みのフルリスト。 JASPAR版で結果を比較する前に、motifs for reroducibility を選択するか、リリース履歴をチェックするときにアクティブなリリースを録音します。

フィールド	型	要件と制約
—	オブジェクト	フィールドなし空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_releases", {})

`unibind_search_tfbs`

UniBind ChIP-seq のデータセットを高機密 TFBS 予測 (unibind.uio.no, 2021 リリース) で検索します。 9 種を越える ~10k のデータセットからの直接 TF-DNA 相互作用)。各データセットは1つの(実験、細胞タイプ、TF)の3倍です。フィルタ(オプション、および組み込まれた、表記がない限り、完全一致): tf_name (遺伝子の記号、例えば。 "CTCF"、cell_line(verbose UniBind title — search を好みます)、種(科学的な名前)、コレクション("Robust") = 最高のモデル/高い自信、または"Permissive"、jaspar_id(バージョンアップ、など) "MA0139.1"、検索(無料テキスト)。 totalはAPI'sの厳密な計算です; ほとんどの max_rows 行が返されます(安定した接頭辞)。

フィールド	型	要件と制約
`tf_name`	文字列	オプション
`cell_line`	文字列	オプション
`species`	文字列	オプション
`collection`	文字列	任意; enum: ["Robust", "Permissive"]
`jaspar_id`	文字列	オプション
`search`	文字列	オプション
`max_rows`	整数	任意; デフォルト: 200

const result = await host.mcp("regulation", "unibind_search_tfbs", {"tf_name": "CTCF", "collection": "Robust", "max_rows": 50})

`unibind_get_dataset`

UniBind データセット's を 1 つ取得します。 TFBS は 1 つのモデルごとに + ファイル URL をカウントします。 tf_idはデータセットのキー"<identifier>.<cell_line>.<TF>"です返されるように unibind_search_tfbs (例) "ENCSR000AUE.A549_lung_carcinoma.CTCF")。 TF名、ソース識別子(ENCODE/GEO/GTRD)、セルライン、生物学的条件、JASPAR行列ID、ChIP-seqピークカウント、およびTFBS予測モデル(DAMO/PWM/...)ごとの1行をtotal_tfbs、スコア/距離境界、調整されたCenriMo p値、および直接BED/FASTAダウンロードURLを使用して、これらのURL(MCPではなく)を使用して、リストを完了します。

フィールド	型	要件と制約
`tf_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("regulation", "unibind_get_dataset", {"tf_id": "ENCSR000AUE.A549_lung_carcinoma.CTCF"})

`unibind_tfbs_in_region`

TFバインディングサイトはゲノム領域(UniBind 2021マップ)をオーバーラップし、UCSCハブApiをUniBind'sに登録したパブリックトラックハブ(UniBind's独自のREST APIは地域エンドポイントを持たない)を介して提供しました。座標は0ベースのハーフオープンです。 genome: UCSCアセンブリ — 堅牢なハブ: hg38, mm10, ce11, dm6, danRer11, sacCer3, rn6, araTha1; 許認可は spo2 (hg19 なし — 最初にリフト) を追加します。クロム: "chr"を使ってプレフィックス。開始/終了:間隔、開始 <= 1,000,000 bp。 HONEST-CAP:ほとんどの20,000項目は、呼び出しごとにスキャンされます。 region_scan_complete=false は、この領域がスキャン(ウィンドウの矢印)よりも多くのサイトを持っていることを意味し、tf_name が設定されて、マッチは失われる可能性があります。 n_matching は、フィルタを渡すスキャンされたサイトをカウントします。 max_sites キャップを返し/truncated で記述します。

フィールド	型	要件と制約
`genome`	文字列	必須
`chrom`	文字列	必須
`start`	整数	必須
`end`	整数	必須
`tf_name`	文字列	オプション
`collection`	文字列	任意; デフォルト: "Robust"; enum: ["Robust", "Permissive"]
`max_sites`	整数	任意; デフォルト: 2000

const result = await host.mcp("regulation", "unibind_tfbs_in_region", {"genome": "hg38", "chrom": "chr1", "start": 1000000, "end": 1010000, "collection": "Robust"})

研究リソース

操作とパラメータを表示

`search_grants`

Search2 API(完全で有能な検索)によるSrants.govの資金調達機会を検索します。少なくとも1つの基準が必要です(キーワード、opportunity_number、aln/CFDA、代理店、エリジビティ、funding_categories、またはfunding_instruments)。 opportunity_statuses デフォルトは ["forecasted","posted"] (現在の機会); "closed"/"archived"を加えて下さい歴史ある人のために。 ["HHS-NIH11"] (NIH), ["HHS-FDA"], ["NSF"] のようなコードを取ります. ヒットカウント+ファセットだけにcount_onlyを設定します。 max_records キャップはレコードを返しました(歩行はまだ完全なセットおよびフラグをtruncated)。

フィールド	型	要件と制約
`keyword`	文字列	オプション
`opportunity_number`	文字列	オプション
`aln`	文字列	オプション
`agencies`	文字列の配列	オプション
`opportunity_statuses`	文字列の配列	オプション
`eligibilities`	文字列の配列	オプション
`funding_categories`	文字列の配列	オプション
`funding_instruments`	文字列の配列	オプション
`count_only`	真偽値	任意; デフォルト: false
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 100
`include_facets`	真偽値	任意; デフォルト: true

const result = await host.mcp("research-resources", "search_grants", {"keyword": "cancer", "agencies": ["HHS-NIH11"], "max_records": 25})

`search_antibodies`

全文検索抗体レジストリ(抗体レジストリ、~3.2Mレコード)。抗体名/ターゲット/カタログテキスト("TP53")に対するトークンベースのマッチング "p53"の特長異なるクエリです)。ページを省略すると、すべてのページがmax_recordsまたは匿名の深さのキャップ(オフセット500を超えて参照)に転送され、anonymous_limit_hitとしてフラグが付けられ、サイレントに落ちません。 1 ベースのページを単一ページ検索(ページ*page_size は <= 500) に続けてください。

フィールド	型	要件と制約
`query`	文字列	必須
`page`	整数	オプション
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 100
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 500

const result = await host.mcp("research-resources", "search_antibodies", {"query": "CD4", "max_records": 100})

`get_antibody`

1つの抗体アクセス/ RRID の抗体のレジストリの詳細レコードをフェッチします。 " 3643095"、"AB_3643095"、または"RRID:AB_3643095"。上流のルートはリスト評価されます(アクセスは、いくつかのキュレーションレコードにマップすることができます。例: マルチベンダーの重複)。存在しない id は、エラーではなく record_count 0 を yield します。

フィールド	型	要件と制約
`antibody_id`	文字列	必須

const result = await host.mcp("research-resources", "get_antibody", {"antibody_id": "RRID:AB_3643095"})

`find_antibodies_by_catalog`

ベンダーのカタログ番号(正確なケースインセンティブ)で抗体を探す。上流の列フィルタールートがすべてのキーのための HTTP 500 を返すので、カタログ番号(またはそのリストされた代替)のクライアント側の厳密な一致と全文検索として実装しました。オプションのベンダー名(例、ケース・インセンティブ)を渡すと、さらにマッチを絞り込みます。

フィールド	型	要件と制約
`catalog_number`	文字列	必須
`vendor`	文字列	オプション
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 100

const result = await host.mcp("research-resources", "find_antibodies_by_catalog", {"catalog_number": "ab32572"})

`get_antibody_registry_stats`

抗体レジストリの統計量:総抗体カウントと最終更新日。上流 /api/datainfo のペイロードを返します。

フィールド	型	要件と制約
—	オブジェクト	フィールドなし空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("research-resources", "get_antibody_registry_stats", {})

バイオマート

操作とパラメータを表示

`list_marts`

利用可能なリストEnsembl BioMart marts(データベース)。 BioMartはMART->としてデータを整理しますデータセット -> アトリビューツ/フィルター; mart の名前は list_datasets に与えます。

フィールド	型	要件と制約
—	オブジェクト	フィールドなし空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("biomart", "list_marts", {})

`list_datasets`

指定したマートで利用可能なデータセット(例: hsapiens_gene_ensembl ヒト遺伝子用。データセット名は、属性/フィルタ/クエリツールをフィードします。

フィールド	型	要件と制約
`mart`	文字列	必須

const result = await host.mcp("biomart", "list_datasets", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL"})

`list_common_attributes`

一般的に使用される属性をデータセット(高信号サブセット)にリストします。 list_all_attributes の前にこれを使用して、get_data の属性を選択します。 mart は、署名のパリティが無視されます。 dataset のクエリキーをオフにします。

フィールド	型	要件と制約
`mart`	文字列	必須
`dataset`	文字列	必須

const result = await host.mcp("biomart", "list_common_attributes", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl"})

`list_all_attributes`

データセット、マイナスの均質ログ、およびマイクロアレイプローブ(多量でまれに必要)で利用可能なすべての属性をリストします。大きい場合もあります; list_common_attributesを最初に好みます。 mart は、署名のパリティが無視されます。 dataset のクエリキーをオフにします。

フィールド	型	要件と制約
`mart`	文字列	必須
`dataset`	文字列	必須

const result = await host.mcp("biomart", "list_all_attributes", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl"})

`list_filters`

データセットで利用可能なフィルターを一覧表示します。フィルターは狭いです get_data クエリ(例: chromosome_name、生体型) および get_data にフィルター dict として渡されます。 mart は、署名のパリティが無視されます。 dataset のクエリキーをオフにします。

フィールド	型	要件と制約
`mart`	文字列	必須
`dataset`	文字列	必須

const result = await host.mcp("biomart", "list_filters", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl"})

`get_data`

BioMart クエリを実行します。: 要求された属性をデータセットで取得し、オプションでフィルタによって絞り込みます。これは、主要なデータ検索ツールです。 mart は、署名のパリティが無視されます。 dataset のクエリキーをオフにします。

フィールド	型	要件と制約
`mart`	文字列	必須
`dataset`	文字列	必須
`attributes`	文字列の配列	必須
`filters`	オブジェクト	オプション

const result = await host.mcp("biomart", "get_data", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl", "attributes": ["ensembl_gene_id", "external_gene_name", "chromosome_name"], "filters": {"chromosome_name": "Y", "biotype": "protein_coding"}})

`get_translation`

1つの属性タイプから別の属性に1つの識別子を変換します(例: HGNC は、データセット内の Gene ID にシンボルを組み入れます。 mart は、署名のパリティが無視されます。 dataset のクエリキーをオフにします。

フィールド	型	要件と制約
`mart`	文字列	必須
`dataset`	文字列	必須
`from_attr`	文字列	必須
`to_attr`	文字列	必須
`target`	文字列	必須

const result = await host.mcp("biomart", "get_translation", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl", "from_attr": "hgnc_symbol", "to_attr": "ensembl_gene_id", "target": "TP53"})

`batch_translate`

複数の識別子を 1 つの属性タイプから 1 つのクエリーで別のものへ変換 — 繰り返した get_translation 呼び出しよりも効率的です。 mart は、署名のパリティが無視されます。 dataset のクエリキーをオフにします。

フィールド	型	要件と制約
`mart`	文字列	必須
`dataset`	文字列	必須
`from_attr`	文字列	必須
`to_attr`	文字列	必須
`targets`	文字列の配列	必須

const result = await host.mcp("biomart", "batch_translate", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl", "from_attr": "hgnc_symbol", "to_attr": "ensembl_gene_id", "targets": ["TP53", "BRCA1", "BRCA2"]})

トピックス

操作とパラメータを表示

`zinc_search_by_id`

ZINCの識別子によるZINC22/ZINC20でpurchasable化合物を調べる — "この化合物であり、誰がそれを売るのかを"に答える。バッチ: 複数の単一 ID 呼び出しではなく 1 つの呼び出しで 100 の ID まで渡します。アップストリームを非同期化(サブミット+ポイル); までお任せください timeout_s 秒数。

フィールド	型	要件と制約
`zinc_ids`	['string', 'array']	必須
`max_results`	整数	任意; デフォルト: 50
`timeout_s`	数値	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_search_by_id", {"zinc_ids": ["ZINC000000000012"]})

`zinc_search_by_smiles`

構造によってZINC22'sのpurchasable化学スペースを検索 — "whatのpurchasableの混合物は、このSMILES"のように見えます。これは、BOTHの完全一致とアナログディスカバリー(類似性)ツールです。 CartBlanche22は、distパラメータが多様な方法で正確にスパンする1つの構造検索エンドポイントを公開しています。そのため、別の類似性検索ツールはありません。 ZINCクエリの最遅く — dist を緩み始めるのではなく徐々に上昇させます。

フィールド	型	要件と制約
`smiles`	文字列	必須
`dist`	整数	任意; デフォルト: 0
`adist`	整数	オプション
`max_results`	整数	任意; デフォルト: 50
`timeout_s`	数値	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_search_by_smiles", {"smiles": "CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O", "dist": 2})

`zinc_search_by_supplier`

ZINC化合物にベンダーのカタログ番号を解決 — "どのZINC物質がこのサプライヤーコードであり、 what's その構造"に答えます。バッチ: コールごとの100の製造者コードまで。 Async upstream (submit + poll) を省略します。

フィールド	型	要件と制約
`supplier_codes`	['string', 'array']	必須
`max_results`	整数	任意; デフォルト: 50
`timeout_s`	数値	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_search_by_supplier", {"supplier_codes": ["MCULE-2311834287"]})

`zinc_random_sample`

スクリーニングデッキ、プロパティベースライン、またはデコイセットを作成するために、ZINC22から購入可能な化合物のランダムなサンプルを描画します。このツール's max_resultsとしてcount倍; 新鮮なサンプルをリコールする。 Async upstream (submit + poll) を省略します。

フィールド	型	要件と制約
`count`	整数	任意; デフォルト: 50
`subset`	文字列	オプション
`timeout_s`	数値	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_random_sample", {"count": 25, "subset": "lead-like"})

`zinc_get_3d`

ZINC化合物のドッキングレディ3D構造物を探します。 ZINC22は、Trancheによって組織されるファイルリポジトリ(Tranche)に、あらかじめ生成された3Dコンフォーマー(DOCK .db2.gz、.mol2.gz、.sdf.gz)を出荷します。このツールは、そのゴミ箱に各IDを解決し、ドッキングプレップ(DOCK6、AutoDock Vinaなど)からダウンロードするリポジトリの場所を返します。コールあたりの最大 50 の ID (3D retrieval は per-compound の作業)。 Async upstream (submit + poll) を省略します。

フィールド	型	要件と制約
`zinc_ids`	['string', 'array']	必須
`timeout_s`	数値	任意; デフォルト: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_get_3d", {"zinc_ids": ["ZINC000000000012"]})

応答レコードの例

応答レコードの例は、正確な入力、キャプされた応答の抜粋および操作上の結果を含みます。返されたレコード、空のマッチ、失敗したリクエストを区別します。結果はメタデータ、スキーマ、または識別子である可能性があります。ソースフィールドと完全性フラグを調べて、それらを研究で使用する前に確認します。

GDCの特長

操作とパラメータを表示

`gdc_list_projects`

GDCがんプロジェクトとその場合/ファイル要約を一覧表示します。フィルターは明示的かつ拘束されます。これは、データダウンロード操作ではなく、メタデータ検出です。

受け入れられた値	型	要件と制約
`project_ids`	文字列/配列	オプション
`disease_type`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200
`primary_site`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("gdc", "gdc_list_projects", {"project_ids": "TCGA-BRCA", "page_size": 5})

`gdc_list_cases`

GDC の症例（検体提供者）を、プロジェクト、疾患、検体・分注試料のメタデータとともに一覧化します。症例を識別する結果であり、アクセス制限付きデータの公開・ダウンロードは行いません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`project_ids`	文字列/配列	オプション
`submitter_ids`	文字列/配列	オプション
`case_ids`	文字列/配列	オプション
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("gdc", "gdc_list_cases", {"project_ids": ["TCGA-BRCA"], "page_size": 5})

`gdc_search_files`

GDC ファイル一覧をプロジェクト、症例 UUID、検体種別、解析ワークフローで検索します。同一フィルター内は OR、フィルター間は AND です。各ファイルに open/controlled を明示します。メタデータの検索はダウンロード権限を与えません。制限付きファイルには GDC の認可が必要です。

受け入れられた値	型	要件と制約
`project_ids`	文字列/配列	オプション
`case_ids`	string / array	オプション
`sample_types`	string / array	オプション
`workflow_types`	string / array	オプション
`access`	string	optional; default: "all"; enum: ["all", "open", "controlled"]
`data_category`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200
`data_type`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200
`data_format`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 50
`file_name`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 500
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("gdc", "gdc_search_files", {"project_ids": ["TCGA-BRCA"], "sample_types": "Primary Tumor", "workflow_types": "STAR - Counts", "access": "open", "page_size": 10})

`gdc_get_file`

開いた/制御されたアクセス分類を含む 1 つの GDC ファイル UUID のメタデータを取得します。これは、ファイルのダウンロードを実行せず、リストされたファイルが現在のユーザーのためにダウンロード可能であることを主張しません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`file_id`	文字列	必須; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]1- - - -5<unk> <unk>0-9a-fA-F{ 3}-[89abAB][0-9a-fA-F{ 3}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"

const result = await host.mcp("gdc", "gdc_get_file", {"file_id": "cb92f61d-041c-4424-a3e9-891b7545f351"})

`gdc_get_manifest`

100ファイルUUIDまでのGDCデータ転送ツールマニフェストを作成します。返されたマニフェストは在庫のみです。ファイルやバイパスの制御アクセス許可をダウンロードしません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`file_ids`	文字列の配列	必須; minItems: 1; maxItems: 100; ユニークアイテム: true

const result = await host.mcp("gdc", "gdc_get_manifest", {"file_ids": ["cb92f61d-041c-4424-a3e9-891b7545f351"]})

ゼノドー

操作とパラメータを表示

`search_records`

Zenodo クエリ文字列の構文を使用して、公正な Zenodo レコード (データセット、ソフトウェア、出版物) を検索します。タイトル:「climate」または「10.5281/zenodo.8435696」。認証なしで、25レコードまで1ページをフェッチします。デフォルトでは、最新バージョンのみがリストされています。 all_versions には、古いバージョンが含まれています。次のページでは、クエリ、page_size、ソート、all_versionsは変更されません。検索ウィンドウは、10,000結果に限定されています。(ページ - 1) * page_sizeは10,000よりも少ない必要があります。最終ページは一部となります。 pagination_limitedが真の場合、クエリを絞り込みます。パブリックメタデータは、ファイルアクセスを阻害しません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`query`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 1000; パターン: "\S"
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 10; 最小値: 1; 最高: 25
`sort`	文字列	任意; デフォルト: "bestmatch"; enum: ["bestmatch"、"mostrecent"]
`all_versions`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("zenodo", "search_records", {"query": "title:climate", "page_size": 5})

`get_record`

レコードのエンドポイントで公開されているZenodoのメタデータとファイル在庫を取得します。 DOI や URL ではなく、小数のレコード ID を渡します。コンセプト ID は、最新バージョンに解決できます。 requested_record_id、record_id、concept_record_idは異なるままです。返されたバージョン固有のrecord_idを使用して、再現可能なルックアップを行います。 description_html は HTML を上流しています。ファイルリンクとチェックサムはメタデータのみです。ダウンロード、チェックサム検証、アクセスプローブは行いません。制限されたレコードまたはエンバーゴされたレコードは、アクセス可能ファイルなしで公開メタデータを持つことができます。空のファイルリストは、デポジットがファイルがないことを確立しません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`record_id`	文字列	必須; 最高長さ: 20; パターン: "^[1-9][0-9]*$"

const result = await host.mcp("zenodo", "get_record", {"record_id": "8435696"})

ムマー

操作とパラメータを表示

`search`

1つの非同期EMBL-EBI HMMER3検索を送信します。プログラムは、phmmer(シーケンスデータベースに対するタンパク質シーケンス)、hmmscan(Pfamプロファイルに対するタンパク質シーケンス)、hmmsearch(プロファイトHMM/シーケンスデータベースとのアライメント)、またはjackhmmer(iterative Remote-homolog search)を選択します。入力は、FASTA シーケンス、プロファイルHMM、またはそのプログラムによって受け入れられるアライメントテキストです。データベースはプロバイダデータベース名です。オプションのしきい値は、HMMERパラメータ名(incE/incdomE、E/domE、incT/incdomT)を使用します。反復はジャッカーの円形を制御します。提出は完了しません: 返されたjob_idと状態の投票を保持します。応答が失われた場合でも、サービスがジョブを受け入れる可能性があります。不確実な投稿を自動で返還しません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`program`	文字列	必須; エヌム: ["phmmer"、"hmmscan"、"hmmsearch"、"jackhmmer"]
`database`	文字列	必須; enum: [ ]"リプロット", , "ログイン", , "スワシプロット", , "ライブラリ", , "rp15の特長", , "rp35の特長", , "rp55の特長", , "rp75の特長", , "プファム". . .
`input`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200000
`incE`	数値	任意; 排他的な最小限: 0; 最高: 10
`incdomE`	数値	任意; 排他的な最小限: 0; 最高: 10
`incT`	数値	任意; 排他的な最小限: 0
`incdomT`	数値	任意; 排他的な最小限: 0
`E`	数値	任意; 排他的な最小限: 0; 最高: 10
`domE`	数値	任意; 排他的な最小限: 0; 最高: 10
`T`	数値	任意; 排他的な最小限: 0
`domT`	数値	任意; 排他的な最小限: 0
`popen`	数値	任意; 最小値: 0
`pextend`	数値	任意; 最小値: 0
`mx`	文字列	任意; エヌム: ["BLOSUM45"、"BLOSUM62"、"BLOSUM90"、"PAM30"、"PAM70"]
`iterations`	整数	任意; 最小値: 1; 最高: 9

const result = await host.mcp("hmmer", "search", {"program":"hmmscan","database":"pfam","input":">query\nMKTIIALSYIFCLVFADYKDDDDK"})

`status`

一度に1つのHMMERジョブをチェックし、ポーリングやリサブミットなしで。 SUCCESSは結果が利用できることを意味します; PENDING/RUNNING は、再びチェックする前に待ちます。 ERROR/FAILURE/NOT_FOUND はターミナルのアウトカムであり、ゼロヒットを意味しません。 job_id をそのまま保存します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`job_id`	文字列	必須; 最高長さ: 36; パターン: "^[A-Fa-f0-]9. . .{ 8}-[A-Fa-f0-]9. . .{ 4}-[A-Fa-f0-]9. . .{ 4}-[A-Fa-f0-]9. . .{ 4}-[A-Fa-f0-]9. . .{ 12}$ ドル"

const result = await host.mcp("hmmer", "status", {"job_id":"8ebb1d5f-4457-4da8-808c-f811105c3654"})

`results`

HMMER のジョブ結果を一度取得します。プロバイダのステータスを最初にチェックし、ジョブが終了または失敗したときに結果のペイロードを返しません。 SUCCESSでは、ドメインアノテーションを含むすべての結果ページを取得します。提供者の配列の配列の形状で、 jackhmmer の反復レコードが返されます。プロバイダの保持が有限であるので、Notebookアーティファクトで結果を保存します。空のマッチリストは、完了したゼロヒット結果で、保留または失敗したジョブとは異なるものです。

受け入れられた値	型	要件と制約
`job_id`	文字列	必須; 最高長さ: 36; パターン: "^[A-Fa-f0-]9. . .{ 8}-[A-Fa-f0-]9. . .{ 4}-[A-Fa-f0-]9. . .{ 4}-[A-Fa-f0-]9. . .{ 4}-[A-Fa-f0-]9. . .{ 12}$ ドル"

const result = await host.mcp("hmmer", "results", {"job_id":"8ebb1d5f-4457-4da8-808c-f811105c3654"})

インタープロスキャン

操作とパラメータを表示

`status`

再試行またはポーリングなしで、一度InterProScanジョブをチェックしてください。チェック間で少なくとも10秒待ってください。 FINISHED は、結果が取得できることを意味します。 ERROR/FAILURE は、ジョブの失敗です。NOT_FOUND は、未知または期限切れを意味します。ゼロハイトな結果はありません。 job_id を正確に保持します。このツールは、再送信しません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`job_id`	文字列	必須; 最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9_-]{ 0,199}$"

const result = await host.mcp("interproscan", "status", {"job_id":"iprscan5-R20260922-123456-0123-12345678-p1m"})

`results`

ジョブのInterProScan TSVレポートをすべて取得し、2 MiB(特大のレポートが失敗し、決してトランクしません)で取得します。ステータスを最初にチェックし、TSVをFINISHEDでのみ取得します。退会、花粉、または退会は行いません。プロバイダーの結果が期限切れになるため、Notebookアーティファクトの報告書を速やかに保存します。 TSVには、署名マッチごとに1列が含まれています。座標は1ベースの包括的であり、スコアはアプリケーション固有のものです。 InterPro、GO、パスウェイのアノテーションを保持するオプションの列。 FINISHED の後の空の TSV は、タンパク質が機能に欠けているという証拠ではなく、報告されたマッチを意味しません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`job_id`	文字列	必須; 最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9_-]{ 0,199}$"

const result = await host.mcp("interproscan", "results", {"job_id":"iprscan5-R20260922-123456-0123-12345678-p1m"})

`submit`

非同期ドメインと家族アノテーション用のEMBL-EBI InterProScanに1つ以上のタンパク質シーケンスを提出してください。ほとんどの1,000レコードで生タンパク質シーケンスまたはFASTA入力、10,000残渣のローカル制限、および4 MiBエンコードリクエストボディ制限を受け付けます。すぐにjob_idを返し、決して世話をしません。 job_id を保ち、ステータスを呼び出し、ステータスチェックの秒数を少なくとも 10 秒数で待機した後に自分自身を結果させます。失った応答は、受け入れられたジョブを表す可能性があります。自動的に再送信しないでください。有効な連絡先メールが必要です。 [設定] → [認証] → [文献] → [文献アクセス] で連絡先メールを設定します。応募時にEMBL-EBIにメールが届きます。 job_idを再起動してから再開してください。このコネクタは、ジョブレジストリ、結果のキャッシュ、または背景のポーリングを追加しません。キャンセル、アプリの終了およびアンインストールは、ローカルリクエストのみを停止します。このコネクタは、リモートジョブをキャンセルまたは削除することはできません。 EMBL-EBIで結果の有効期限が制御されます。 EMBL-EBI に順次、連絡先メールが送信されます。ツールの入力と出力は、会話やNotebookの永続性で保持される場合があります。 30 ジョブを一括で送信し、処理/結果の送信を待ちます。クロスコールの回転は強制されません。 TSVのほとんどの2 MiBで既存の結果のツールが返り、より大きなレポートを却下します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`sequence`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 4194304
`title`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200

const result = await host.mcp("interproscan", "submit", {"sequence":">query\nMKTIIALSYIFCLVFADYKDDDDK"})

Pathway Commons

操作とパラメータを表示

`pathway_commons_search`

遺伝子/タンパク質/パスウェイキーワードまたはLuceneクエリでPathway Commons BioPAXモデルを検索します。結果は、BioPAXクラス、URI、ソースデータベース、生物、パスウェイメタデータが含まれます。返された URI をグラフまたはエクスポートのクエリに入力として使用してください。

受け入れられた値	型	要件と制約
`q`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 512
`type`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 64
`organism`	文字列の配列	任意; maxItems: 20の
`datasource`	文字列の配列	任意; maxItems: 20の
`page`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 10000

const result = await host.mcp("pathway-commons", "pathway_commons_search", {"q": "TP53", "type": "ProteinReference", "organism": ["9606"]})

`pathway_commons_top_pathways`

Pathway Commons のトップレベルの経路を検索し、キーワードやルーセンクエリをマッチングし、Reactome などの種やソースに制限されています。

受け入れられた値	型	要件と制約
`q`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 512
`organism`	文字列の配列	任意; maxItems: 20の
`datasource`	文字列の配列	任意; maxItems: 20の

const result = await host.mcp("pathway-commons", "pathway_commons_top_pathways", {"q": "insulin", "datasource": ["reactome"], "organism": ["9606"]})

`pathway_commons_graph`

Pathway Commons BioPAX のグラフクエリを実行して、遺伝子セット間のパス、ソースからターゲットへのパス、または一般的な上流/下流ストリームを処理します。 SIF結果は、インタラクションレコードとして正規化され、TXT結果にはエッジとノードレコード、およびGSEA/BioPAX/SBGNエクスポートはテキストとして使用可能です。

受け入れられた値	型	要件と制約
`source`	文字列の配列	必須; minItems: 1; maxItems: 100の
`target`	文字列の配列	任意; minItems: 1; maxItems: 100の
`kind`	文字列	任意; デフォルト: "NEIGHBORHOOD"; エヌム: ["NEIGHBORHOOD", "PATHSBETWEEN", "PATHSFROMTO", "COMMONSTREAM"]
`format`	文字列	任意; デフォルト: "SIF"; エヌム: ["BIOPAX"、"SIF"、"TXT"、"GSEA"、"SBGN"、"JSONLD"]
`limit`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10
`direction`	文字列	任意; enum: ["UPSTREAM"、"DOWNSTREAM"、"BOTHSTREAM"、"UNDIRECTED"]
`limit_type`	文字列	任意; デフォルト: "NORMAL"; enum: ["NORMAL", "SHORTEST_PLUS_K"]
`pattern`	文字列の配列	任意; maxItems: 14の
`organism`	文字列の配列	任意; maxItems: 20の
`datasource`	文字列の配列	任意; maxItems: 20の
`subpathways`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("pathway-commons", "pathway_commons_graph", {"kind": "NEIGHBORHOOD", "source": ["TP53"], "format": "SIF", "pattern": ["INTERACTS_WITH"]})

`pathway_commons_export`

1 つ以上の Pathway Commons ID/URI の BioPAX サブモデルを取得し、BIOPAX、GSEA GMT、JSON-LD、SIF、TXT、または SBGN としてエクスポートします。検索/top_pathways で返された URI を使用して、正確なパスウェイエクスポートを行います。

受け入れられた値	型	要件と制約
`uri`	文字列の配列	必須; minItems: 1; maxItems: 100の
`format`	文字列	任意; デフォルト: "BIOPAX"; エヌム: ["BIOPAX"、"SIF"、"TXT"、"GSEA"、"SBGN"、"JSONLD"]
`pattern`	文字列の配列	任意; maxItems: 14の
`subpathways`	真偽値	任意; デフォルト: false

const result = await host.mcp("pathway-commons", "pathway_commons_export", {"uri": ["R-HSA-201451"], "format": "GSEA"})

Alliance Genome Resources

操作とパラメータを表示

`alliance_get_gene`

シンボル、種、相乗症、ゲノム位置、クロス環境など、ゲノム資源の同盟からモデル組織やヒト遺伝子の要約を取得します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`gene_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene", {"gene_id": "MGI:97490"})

`alliance_search_genes`

シンボル、名前、または識別子によって人間とモデル組織のデータベース全体でアライアンス遺伝子を検索します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`query`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_search_genes", {"query": "pax6", "limit": 10})

`alliance_get_gene_orthologs`

同盟遺伝子のクロス・スペクシー・オルドログを、整形外科的連鎖と予測方法で取得します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`gene_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200
`stringency`	文字列	任意; デフォルト: "stringent"; enum: ["stringent"、"moderate"、"all"]
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene_orthologs", {"gene_id": "HGNC:8620", "stringency": "stringent"})

`alliance_get_gene_disease_models`

同盟遺伝子を巻き起こす疾患の関連付けやモデル組織病モデルの取得。

受け入れられた値	型	要件と制約
`gene_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene_disease_models", {"gene_id": "MGI:97490"})

`alliance_get_gene_phenotypes`

アライアンスモデルの生物を横断する遺伝子に対するフェノ型アノテーションを取得します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`gene_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene_phenotypes", {"gene_id": "HGNC:6081", "limit": 20})

`alliance_get_gene_alleles`

病気やフェノタイプのフラグを含むアライアンス遺伝子に関連するアレルや異体を取得します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`gene_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene_alleles", {"gene_id": "MGI:97490"})

`alliance_get_gene_expression`

開発段階、解剖学的位置、提供者および証拠を含むアライアンス遺伝子の発現アノテーションを取得します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`gene_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene_expression", {"gene_id": "ZFIN:ZDB-GENE-990415-8"})

`alliance_get_disease_genes`

同盟の人間とモデル組織のデータを横断する疾患腫瘍学用語に関連する遺伝子を取得します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`disease_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_disease_genes", {"disease_id": "DOID:162", "limit": 20})

CELLxGENE Discover

操作とパラメータを表示

`list_collections`

公開CELLxGENE Discoverコレクションを一覧表示する。任意場合無感覚の副ひもは名前、記述およびDOI上の照会を尋ねます。フィルタリングとペジネーションは、クライアント側で完全なAPI応答を経由して、各呼び出しで取得します。結果は、呼び出し間で変更される可能性があります。バージョン ID を再現性保存します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`query`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 500; パターン: "\S"
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 1000000
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 25; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "list_collections", {"query":"liver","page_size":10})

`get_collection`

データセットの要約のページで、canonical collection_id による最新の公開コレクションメタデータを取得します。フィルタリングとペジネーションは、クライアント側で完全なAPI応答を経由して、各呼び出しで取得します。結果は、呼び出し間で変更される可能性があります。バージョン ID を再現性保存します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`collection_id`	文字列	必須; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 1000000
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 25; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "get_collection", {"collection_id":"9a71db9e-687f-41f0-b88e-544eb1314ef6"})

`list_datasets`

パブリックデータセットをリストします。クエリは、ケース・インセンティブ・サブストリングにより、タイトル、コレクション名、またはDOIにマッチします。生物、組織、病気、アッセイおよびcell_typeは厳密な腫瘍学IDかラベル(場合の無感覚);に一致します; フィルターは ANDED です。 schema_versionは、主要な/マイナー/パッチスキーマと一致する最新の公開されたコレクションバージョンを選択し、歴史的なデータセットを返すことができます。 get_dataset_version または list_dataset_files で各結果の dataset_version_id を使用して、その出版物を保持します。 canonical ID は、現在のバージョンに解決します。フィルタリングとペジネーションは、クライアント側で完全なAPI応答を経由して、各呼び出しで取得します。結果は、呼び出し間で変更される可能性があります。バージョン ID を再現性保存します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`query`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 500; パターン: "\S"
`collection_id`	文字列	任意; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"
`organism`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 500; パターン: "\S"
`tissue`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 500; パターン: "\S"
`disease`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 500; パターン: "\S"
`assay`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 500; パターン: "\S"
`cell_type`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 500; パターン: "\S"
`schema_version`	文字列	任意; パターン: "^\d+(\.\d+){ 0,2}$"
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 1000000
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 25; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "list_datasets", {"organism":"NCBITaxon:9606","tissue":"liver","page_size":10})

`get_dataset`

正式なcollection_idとdataset_idを使用して、現在のパブリックデータセットメタデータ、オントロジーアノテーション、シテーション、アセット、バージョンIDをすべて取得します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`collection_id`	文字列	必須; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"
`dataset_id`	文字列	必須; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "get_dataset", {"collection_id":"9a71db9e-687f-41f0-b88e-544eb1314ef6","dataset_id":"0bbf93aa-2d3a-420f-95a1-26fe384024cb"})

`list_collection_versions`

公開されたバージョンの正式なコレクション、最初に最新で、バージョン ID とデータセット数を保持します。フィルタリングとペジネーションは、クライアント側で完全なAPI応答を経由して、各呼び出しで取得します。結果は、呼び出し間で変更される可能性があります。バージョン ID を再現性保存します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`collection_id`	文字列	必須; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 1000000
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 25; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "list_collection_versions", {"collection_id":"9a71db9e-687f-41f0-b88e-544eb1314ef6"})

`get_collection_version`

特定の公開された collection_version_id およびデータセットのバージョンのページを取得します。最新のコレクションには解決しません。フィルタリングとペジネーションは、クライアント側で完全なAPI応答を経由して、各呼び出しで取得します。結果は、呼び出し間で変更される可能性があります。バージョン ID を再現性保存します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`collection_version_id`	文字列	必須; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 1000000
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 25; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "get_collection_version", {"collection_version_id":"46ac9732-ff1c-4f87-86d7-0488d15aecd3"})

`list_dataset_versions`

公開されたバージョンの正式な dataset_id をリストします。, 最初に最新, スキーマバージョンと出版物の日付. フィルタリングとペジネーションは、クライアント側で完全なAPI応答を経由して、各呼び出しで取得します。結果は、呼び出し間で変更される可能性があります。バージョン ID を再現性保存します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`dataset_id`	文字列	必須; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"
`page`	整数	任意; デフォルト: 1; 最小値: 1; 最高: 1000000
`page_size`	整数	任意; デフォルト: 25; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "list_dataset_versions", {"dataset_id":"0bbf93aa-2d3a-420f-95a1-26fe384024cb"})

`get_dataset_version`

特定の公開されたdataset_version_idのメタデータとファイルアセットをフル取得します。このIDは、正式なdataset_idと区別します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`dataset_version_id`	文字列	必須; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "get_dataset_version", {"dataset_version_id":"8e0fcb64-735c-4fcb-a74b-12a3518683d1"})

`list_dataset_files`

パブリックデータセットアセットからダウンロード在庫を返します。 dataset_version_id は固定出版物、または collection_id と dataset_id の両方を現在のバージョンに提供する。 list_datasets を schema_version フィルターで終えたら、返された dataset_version_id をパスして、選択した出版物を保存します。 API-provided H5AD/RDS/ATAC アセットを使用可能に返却します。バイナリダウンロード、マニフェストまたはCensus式クエリをアップロードしません。

正確に1つの入力グループを提供して下さい:dataset_version_id/collection_id + dataset_id。

受け入れられた値	型	要件と制約
`collection_id`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"
`dataset_id`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"
`dataset_version_id`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "list_dataset_files", {"dataset_version_id":"8e0fcb64-735c-4fcb-a74b-12a3518683d1"})

IEDB

操作とパラメータを表示

`search_epitopes`

表皮、ホスト、抗原源、MHCおよび証拠フィルターが付いているIEDBの表皮を捜して下さい。集計されたフィルタは、同じレコードで異なる実験と一致させることができます。アッセイ検索を使用して、1つの実験でコ・オクチュアレンスを強制します。少なくとも1つの生物学的または証拠フィルターが必要です。制限とオフセットだけではフィルタリングではありません。データベースの観察、予測ではなく。ネガティブな結果と欠落した結果は明確に保ちましょう。 MHCのligandの溶出は結合の類縁の測定ではないです; response_measured、方法および単位を一緒に解釈して下さい。両親の抗原は代表的な蛋白質であり、丁度カールされた抗原か上式の順序に一致しないかもしれません。 cross_references.parent_uniprot_accessionsかcurated_uniprot_accessionsをhost.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})と使用して下さい; host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]}) で cross_references.pdb_ids を使用します。これらは、シーケンス由来のマッピングではなく、明示的な上流のクロスリファレンスです。呼び出し前に、各マッチングコネクタのスキルをロードします。 antigen_iri か uniprot_accession を両方使用して下さい。

epitope_id / reference_id / host_taxonomy_id / source_taxonomy_id / antigen_iri / uniprot_accession / mhc_allele / mhc_class / qualitative_measure / assay_iri / pdb_id / sequence。

受け入れられた値	型	要件と制約
`epitope_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`reference_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`host_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`source_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`antigen_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`uniprot_accession`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[A-Z0-]9. . .{ 6}(?:[A-Z0-])9. . .{ 4})?(?:-[1- - - -9<unk> <unk>0- - - -9]*?(?![\\\S])"
`mhc_allele`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`mhc_class`	文字列	上記の条件に従う。 enum: ["I", "II"]
`qualitative_measure`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`assay_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`pdb_id`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\S])"
`sequence`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 1000; パターン: "^[A-Za-z]+(?![\s\S])"
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_epitopes", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

`search_antigens`

エピトープ、ホスト、抗原源、MHCおよび証拠フィルターが付いているIEDBの抗原を捜して下さい。集計されたフィルタは、同じレコードで異なる実験と一致させることができます。アッセイ検索を使用して、1つの実験でコ・オクチュアレンスを強制します。少なくとも1つの生物学的または証拠フィルターが必要です。制限とオフセットだけではフィルタリングではありません。データベースの観察、予測ではなく。ネガティブな結果と欠落した結果は明確に保ちましょう。 MHCのligandの溶出は結合の類縁の測定ではないです; response_measured、方法および単位を一緒に解釈して下さい。両親の抗原は代表的な蛋白質であり、丁度カールされた抗原か上式の順序に一致しないかもしれません。 cross_references.parent_uniprot_accessionsかcurated_uniprot_accessionsをhost.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})と使用して下さい; host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]}) で cross_references.pdb_ids を使用します。これらは、シーケンス由来のマッピングではなく、明示的な上流のクロスリファレンスです。呼び出し前に、各マッチングコネクタのスキルをロードします。 antigen_iri か uniprot_accession を両方使用して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`epitope_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`reference_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`host_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`source_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`antigen_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`uniprot_accession`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[A-Z0-]9. . .{ 6}(?:[A-Z0-])9. . .{ 4})?(?:-[1- - - -9<unk> <unk>0- - - -9]*?(?![\\\S])"
`mhc_allele`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`mhc_class`	文字列	上記の条件に従う。 enum: ["I", "II"]
`qualitative_measure`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`assay_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`pdb_id`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\S])"
`antigen_name`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_antigens", {"uniprot_accession": "P01012", "limit": 20})

`search_tcell_assays`

ホスト、ソース抗原、MHC、および結果フィルタでIEDB T細胞実験を検索します。 tcell_export測定、単位、不等性、方法、主題数および出版物の場所を含んでいます。少なくとも1つの生物学的または証拠フィルターが必要です。制限とオフセットだけではフィルタリングではありません。データベースの観察、予測ではなく。ネガティブな結果と欠落した結果は明確に保ちましょう。 MHCのligandの溶出は結合の類縁の測定ではないです; response_measured、方法および単位を一緒に解釈して下さい。両親の抗原は代表的な蛋白質であり、丁度カールされた抗原か上式の順序に一致しないかもしれません。 cross_references.parent_uniprot_accessionsかcurated_uniprot_accessionsをhost.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})と使用して下さい; host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]}) で cross_references.pdb_ids を使用します。これらは、シーケンス由来のマッピングではなく、明示的な上流のクロスリファレンスです。呼び出し前に、各マッチングコネクタのスキルをロードします。 antigen_iri か uniprot_accession を両方使用して下さい。

epitope_id/reference_id/host_taxonomy_id/source_taxonomy_id/antigen_iri/uniprot_accession/mhc_allele/mhc_class/qualitative_measure/assay_iri/pdb_id/sequence/assay_id。

受け入れられた値	型	要件と制約
`epitope_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`reference_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`host_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`source_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`antigen_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`uniprot_accession`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[A-Z0-]9. . .{ 6}(?:[A-Z0-])9. . .{ 4})?(?:-[1- - - -9<unk> <unk>0- - - -9]*?(?![\\\S])"
`mhc_allele`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`mhc_class`	文字列	上記の条件に従う。 enum: ["I", "II"]
`qualitative_measure`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`assay_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`pdb_id`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\S])"
`sequence`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 1000; パターン: "^[A-Za-z]+(?![\s\S])"
`assay_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_tcell_assays", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

`search_bcell_assays`

ホスト、ソース抗原、MHC、および結果フィルタでIEDB B細胞実験を検索します。 bcell_export測定、単位、不等性、方法、主題数および出版物の場所を含んでいます。少なくとも1つの生物学的または証拠フィルターが必要です。制限とオフセットだけではフィルタリングではありません。データベースの観察、予測ではなく。ネガティブな結果と欠落した結果は明確に保ちましょう。 MHCのligandの溶出は結合の類縁の測定ではないです; response_measured、方法および単位を一緒に解釈して下さい。両親の抗原は代表的な蛋白質であり、丁度カールされた抗原か上式の順序に一致しないかもしれません。 cross_references.parent_uniprot_accessionsかcurated_uniprot_accessionsをhost.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})と使用して下さい; host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]}) で cross_references.pdb_ids を使用します。これらは、シーケンス由来のマッピングではなく、明示的な上流のクロスリファレンスです。呼び出し前に、各マッチングコネクタのスキルをロードします。 antigen_iri か uniprot_accession を両方使用して下さい。

epitope_id/reference_id/host_taxonomy_id/source_taxonomy_id/antigen_iri/uniprot_accession/mhc_allele/mhc_class/qualitative_measure/assay_iri/pdb_id/sequence/assay_id。

受け入れられた値	型	要件と制約
`epitope_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`reference_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`host_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`source_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`antigen_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`uniprot_accession`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[A-Z0-]9. . .{ 6}(?:[A-Z0-])9. . .{ 4})?(?:-[1- - - -9<unk> <unk>0- - - -9]*?(?![\\\S])"
`mhc_allele`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`mhc_class`	文字列	上記の条件に従う。 enum: ["I", "II"]
`qualitative_measure`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`assay_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`pdb_id`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\S])"
`sequence`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 1000; パターン: "^[A-Za-z]+(?![\s\S])"
`assay_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_bcell_assays", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

`search_mhc_assays`

ホスト、ソース抗原、MHC、および結果フィルタでIEDB MHC結合およびリガンドの希釈実験を検索します。 mhc_export測定、単位、不等性、方法、主題数および出版物の場所を含んでいます。少なくとも1つの生物学的または証拠フィルターが必要です。制限とオフセットだけではフィルタリングではありません。データベースの観察、予測ではなく。ネガティブな結果と欠落した結果は明確に保ちましょう。 MHCのligandの溶出は結合の類縁の測定ではないです; response_measured、方法および単位を一緒に解釈して下さい。両親の抗原は代表的な蛋白質であり、丁度カールされた抗原か上式の順序に一致しないかもしれません。 cross_references.parent_uniprot_accessionsかcurated_uniprot_accessionsをhost.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})と使用して下さい; host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]}) で cross_references.pdb_ids を使用します。これらは、シーケンス由来のマッピングではなく、明示的な上流のクロスリファレンスです。呼び出し前に、各マッチングコネクタのスキルをロードします。 antigen_iri か uniprot_accession を両方使用して下さい。

epitope_id/reference_id/host_taxonomy_id/source_taxonomy_id/antigen_iri/uniprot_accession/mhc_allele/mhc_class/qualitative_measure/assay_iri/pdb_id/sequence/assay_id。

受け入れられた値	型	要件と制約
`epitope_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`reference_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`host_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`source_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`antigen_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`uniprot_accession`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[A-Z0-]9. . .{ 6}(?:[A-Z0-])9. . .{ 4})?(?:-[1- - - -9<unk> <unk>0- - - -9]*?(?![\\\S])"
`mhc_allele`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`mhc_class`	文字列	上記の条件に従う。 enum: ["I", "II"]
`qualitative_measure`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`assay_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`pdb_id`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\S])"
`sequence`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 1000; パターン: "^[A-Za-z]+(?![\s\S])"
`assay_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_mhc_assays", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

`search_references`

IEDB 参照を Epitope、ホスト、抗原源、MHC および証拠フィルターで検索します。集計されたフィルタは、同じレコードで異なる実験と一致させることができます。アッセイ検索を使用して、1つの実験でコ・オクチュアレンスを強制します。少なくとも1つの生物学的または証拠フィルターが必要です。制限とオフセットだけではフィルタリングではありません。データベースの観察、予測ではなく。ネガティブな結果と欠落した結果は明確に保ちましょう。 MHCのligandの溶出は結合の類縁の測定ではないです; response_measured、方法および単位を一緒に解釈して下さい。両親の抗原は代表的な蛋白質であり、丁度カールされた抗原か上式の順序に一致しないかもしれません。 cross_references.parent_uniprot_accessionsかcurated_uniprot_accessionsをhost.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})と使用して下さい; host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]}) で cross_references.pdb_ids を使用します。これらは、シーケンス由来のマッピングではなく、明示的な上流のクロスリファレンスです。呼び出し前に、各マッチングコネクタのスキルをロードします。 antigen_iri か uniprot_accession を両方使用して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`epitope_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`reference_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`host_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`source_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`antigen_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`uniprot_accession`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[A-Z0-]9. . .{ 6}(?:[A-Z0-])9. . .{ 4})?(?:-[1- - - -9<unk> <unk>0- - - -9]*?(?![\\\S])"
`mhc_allele`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`mhc_class`	文字列	上記の条件に従う。 enum: ["I", "II"]
`qualitative_measure`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`assay_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`pdb_id`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\S])"
`pubmed_id`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 12; パターン: "^[1-9][0-9]*(?![\s\S]))"
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_references", {"reference_id": 1023094, "limit": 20})

`search_tcrs`

表皮、受容器CDR3、ホスト、抗原、MHCおよび文献の証拠によるIEDB TCR受容器のグループを検索して下さい。シーケンスフィルタは、Epitope linear_sequencesにマッチします。 chain1_cdr3 および chain2_cdr3 は受容器の鎖 CDR3 の順序に一致させます。 tcr_exportレコードはチェーン、キュレーション/カルキュレートされた遺伝子アノテーションとリンクされたアッセイと参照を含む。フィルターは受容器のグループを選びます; 埋め込まれた輸出記録は、これらの基準によって個別にフィルタリングされません。集計されたホストと結果フィルタは、同じグループで異なる実験と一致させることができます。受容体エクスポートは、ホストまたは定性的な結果フィールドを含んでいません。実験レベルの共存のために、リンクされたassay__iedb_idsおよびクエリーsearch_tcell_assays、search_bcell_assaysまたはsearch_mhc_assaysに、対応するassay_idおよび実験的なフィルターを従って下さい。少なくとも1つの生物学的または証拠フィルターが必要です。制限とオフセットだけではフィルタリングではありません。データベースの観察、予測ではなく。ネガティブな結果と欠落した結果は明確に保ちましょう。 MHCのligandの溶出は結合の類縁の測定ではないです; response_measured、方法および単位を一緒に解釈して下さい。両親の抗原は代表的な蛋白質であり、丁度カールされた抗原か上式の順序に一致しないかもしれません。 cross_references.parent_uniprot_accessionsかcurated_uniprot_accessionsをhost.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})と使用して下さい; host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]}) で cross_references.pdb_ids を使用します。これらは、シーケンス由来のマッピングではなく、明示的な上流のクロスリファレンスです。呼び出し前に、各マッチングコネクタのスキルをロードします。

epitope_id/reference_id/host_taxonomy_id/source_taxonomy_id/antigen_iri/uniprot_accession/mhc_allele/mhc_class/qualitative_measure/assay_iri/pdb_id/sequence/receptor_group_id/chain1_cdr3/chain2_cdr3。

受け入れられた値	型	要件と制約
`epitope_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`reference_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`host_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`source_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`antigen_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`uniprot_accession`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[A-Z0-]9. . .{ 6}(?:[A-Z0-])9. . .{ 4})?(?:-[1- - - -9<unk> <unk>0- - - -9]*?(?![\\\S])"
`mhc_allele`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`mhc_class`	文字列	上記の条件に従う。 enum: ["I", "II"]
`qualitative_measure`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`assay_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`pdb_id`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\S])"
`sequence`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 1000; パターン: "^[A-Za-z]+(?![\s\S])"
`receptor_group_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`chain1_cdr3`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 1000; パターン: "^[A-Za-z]+(?![\s\S])"
`chain2_cdr3`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 1000; パターン: "^[A-Za-z]+(?![\s\S])"
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_tcrs", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

`search_bcrs`

表皮、受容器CDR3、ホスト、抗原、MHCおよび文献の証拠によるIEDB BCR受容器のグループを検索して下さい。シーケンスフィルタは、Epitope linear_sequencesにマッチします。 chain1_cdr3 および chain2_cdr3 は受容器の鎖 CDR3 の順序に一致させます。 bcr_exportレコードはチェーン、キュレーション/カルキュレートされた遺伝子アノテーションとリンクされたアッセイと参照を含む。フィルターは受容器のグループを選びます; 埋め込まれた輸出記録は、これらの基準によって個別にフィルタリングされません。集計されたホストと結果フィルタは、同じグループで異なる実験と一致させることができます。受容体エクスポートは、ホストまたは定性的な結果フィールドを含んでいません。実験レベルの共存のために、リンクされたassay__iedb_idsおよびクエリーsearch_tcell_assays、search_bcell_assaysまたはsearch_mhc_assaysに、対応するassay_idおよび実験的なフィルターを従って下さい。少なくとも1つの生物学的または証拠フィルターが必要です。制限とオフセットだけではフィルタリングではありません。データベースの観察、予測ではなく。ネガティブな結果と欠落した結果は明確に保ちましょう。 MHCのligandの溶出は結合の類縁の測定ではないです; response_measured、方法および単位を一緒に解釈して下さい。両親の抗原は代表的な蛋白質であり、丁度カールされた抗原か上式の順序に一致しないかもしれません。 cross_references.parent_uniprot_accessionsかcurated_uniprot_accessionsをhost.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})と使用して下さい; host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]}) で cross_references.pdb_ids を使用します。これらは、シーケンス由来のマッピングではなく、明示的な上流のクロスリファレンスです。呼び出し前に、各マッチングコネクタのスキルをロードします。

epitope_id/reference_id/host_taxonomy_id/source_taxonomy_id/antigen_iri/uniprot_accession/mhc_allele/mhc_class/qualitative_measure/assay_iri/pdb_id/sequence/receptor_group_id/chain1_cdr3/chain2_cdr3。

受け入れられた値	型	要件と制約
`epitope_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`reference_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`host_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`source_taxonomy_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`antigen_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`uniprot_accession`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[A-Z0-]9. . .{ 6}(?:[A-Z0-])9. . .{ 4})?(?:-[1- - - -9<unk> <unk>0- - - -9]*?(?![\\\S])"
`mhc_allele`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`mhc_class`	文字列	上記の条件に従う。 enum: ["I", "II"]
`qualitative_measure`	文字列	上記の条件に従う。最長: 1; 最高長さ: 300; パターン: "\S"
`assay_iri`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._:](?![\s\S])"
`pdb_id`	文字列	上記の条件に従う。パターン: "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\S])"
`sequence`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 1000; パターン: "^[A-Za-z]+(?![\s\S])"
`receptor_group_id`	整数	上記の条件に従う。最小値: 1; 最高: 9007199254740991
`chain1_cdr3`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 1000; パターン: "^[A-Za-z]+(?![\s\S])"
`chain2_cdr3`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 1000; パターン: "^[A-Za-z]+(?![\s\S])"
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_bcrs", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

Monarch Initiative

操作とパラメータを表示

`monarch_get_disease_phenotypes`

Monarchの正当CURIEsを使用して、病気のフェノタイプ協会の証拠を、関連/カテゴリ、第一次および集計者源、出版物、証拠コード、交渉、頻度、オンセットおよび病気のコンテキストを供給するときに取得します。ソースデータベース ID とエイリアスが自動的に Monarch のキャニカル ID に変換されず、マッチを返すことはできません。ゼロの合計は、供給された識別子とフィルタの一致を意味し、フェノタイプの証拠がないわけではありません。直接識別子マッチングはデフォルトです。直接は実験的に証明されるという意味ではありません。 knowledge_level と agent_type を推論して、推論した団体を対象としています。証拠を見逃すことは否定的な証拠ではありません。遺伝子・オントロジーをORS用語検索やモデルオーガニズムレコードのアライアンスに利用します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`disease_id`	文字列	必須; 最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-)(?![\\\S])"
`phenotype_id`	文字列	任意; 最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-)(?![\\\S])"
`primary_knowledge_source`	文字列	任意; 最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-)(?![\\\S])"
`direct`	真偽値	任意; デフォルト: true
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000

const result = await host.mcp("monarch", "monarch_get_disease_phenotypes", {"disease_id": "MONDO:0007947", "limit": 20})

`monarch_get_gene_phenotypes`

Monarchのcanonical CURIEsを使用した遺伝子型協会の証拠を、関連/カテゴリ、プライマリおよびアグリゲーターのソース、出版物、証拠コード、交渉、頻度、オンセットおよび供給される場合の病気のコンテキストで取得して下さい。ソースデータベース ID とエイリアスが自動的に Monarch のキャニカル ID に変換されず、マッチを返すことはできません。ゼロの合計は、供給された識別子とフィルタの一致を意味し、フェノタイプの証拠がないわけではありません。直接識別子マッチングはデフォルトです。直接は実験的に証明されるという意味ではありません。 knowledge_level と agent_type を推論して、推論した団体を対象としています。証拠を見逃すことは否定的な証拠ではありません。遺伝子・オントロジーをORS用語検索やモデルオーガニズムレコードのアライアンスに利用します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`gene_id`	文字列	必須; 最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-)(?![\\\S])"
`phenotype_id`	文字列	任意; 最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-)(?![\\\S])"
`primary_knowledge_source`	文字列	任意; 最高長さ: 200; パターン: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-)(?![\\\S])"
`direct`	真偽値	任意; デフォルト: true
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000

const result = await host.mcp("monarch", "monarch_get_gene_phenotypes", {"gene_id": "HGNC:3603", "limit": 20})

Cellosaurus

操作とパラメータを表示

`search_cell_lines`

Cellosaurus 推奨名と同義語をリテラルフレーズ(生の Solr 構文ではなく)で検索します。候補者を返し、非曖昧なアイデンティティマッチではありません。起源、病気および外的なマッピングのための選択されたCVCLのアクセスを用いるget_cell_lineを使用して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`query`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 200; パターン: "\S"
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000

const result = await host.mcp("cellosaurus", "search_cell_lines", {"query": "HeLa", "limit": 20})

`get_cell_line`

Cellosaurus CVCLアクセスまたはRRID:CVCL識別子を解決します。アイデンティティ、種、組織/細胞型起源の取得、実験室、ドナー病/年齢/性別、親細胞線、硬化汚染/見当り値および注意記録、ICLAC登録、外部データベースマッピングの確立。アノテーションを見逃すことはサンプル品質を確立しません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`accession`	文字列	必須; 最長: 9; 最高長さ: 40; パターン: "^\s(?:[Rr][Rr][I][Dd]:)?[Cc][Vv][Cc][Ll]_[A-Za-z0-9]{ 4}\s$"

const result = await host.mcp("cellosaurus", "get_cell_line", {"accession": "RRID:CVCL_1906"})

`get_cell_line_rdf`

一つの Cellosaurus accession の RDF を公式サービスから取得します。テキストは応答内に保持し、専用ファイルストアや本体ライブラリを作成しません。

フィールド	型	必須条件と制限
`accession`	string	必須; pattern: "^CVCL_[A-Z0-9]{4}$"
`format`	string	任意; default: "ttl"; enum: ["ttl", "rdf", "jsonld"]

const result = await host.mcp("cellosaurus", "get_cell_line_rdf", {"accession": "CVCL_0030", "format": "ttl"})

`query_knowledge_graph`

Cellosaurus 公式グラフに制限付き SPARQL SELECT を実行します。SERVICE、FROM、更新操作を含まない PREFIX/SELECT のみ対応します。入れ子化と件数制限を行い、ゼロ件でも検索範囲を広げません。

フィールド	型	必須条件と制限
`query`	string	必須; minLength: 1; maxLength: 12000
`max_rows`	integer	任意; default: 20; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("cellosaurus", "query_knowledge_graph", {"query": "SELECT ?s WHERE { ?s a <http://www.w3.org/2002/07/owl#Class> }", "max_rows": 2})

`search_str_similarity`

指定した細胞株 STR を公式 CLASTR へ送信して比較します。類似度は座位と採点設定に依存し、試料の同一性や汚染がないことを認証しません。

フィールド	型	必須条件と制限
`markers`	object	必須
`species`	string	任意; default: "human"; enum: ["human", "mouse", "dog"]
`algorithm`	integer	任意; default: 1; enum: [1, 2, 3]
`scoring_mode`	integer	任意; default: 1; enum: [1, 2, 3]
`score_filter`	integer	任意; default: 70; minimum: 0; maximum: 100
`min_markers`	integer	任意; default: 8; minimum: 1; maximum: 50
`max_results`	integer	任意; default: 20; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("cellosaurus", "search_str_similarity", {"markers": {"D5S818": "12,13"}, "min_markers": 1, "max_results": 2})

`list_cellosaurus_files`

Cellosaurus の公式データファイルリンクを探します。本体、ファイル、データセットの自動ダウンロードや永続保存は行いません。

入力フィールドなし。空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("cellosaurus", "list_cellosaurus_files", {})

PDC

操作とパラメータを表示

`pdc_search_studies`

パブリック・スタディ・カタログでPDCのスタディ・識別子とバージョン名を検索します。キーワードマッチングは、病気/臨床的フィルタリングではなく、ケース・インセンティブなローカル・サブストリングマッチングです。キーワードがなければ、カタログを参照して下さい。すべてのバージョンが保持されます。

受け入れられた値	型	要件と制約
`query`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200; パターン: "\S"
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100

const result = await host.mcp("pdc", "pdc_search_studies", {"query":"CCRCC", "limit":5})

`pdc_get_study`

PDCのメタデータ、試金タイプ、ケース/アリコカウント、ファイルカテゴリ、利用可能なバージョンを取得します。 pdc_study_idは最新バージョンを選択します。 study_idは、特定のバージョンのUIDです。返されたstudy_idを使用して、その後の呼び出しをピン留めします。外部参照IDは、名前付きリソースに属しています。 PDCとGDC UUIDは変更できません。

pdc_study_id/study_idの1つを丁度提供して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`pdc_study_id`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 9; パターン: "^PDC[0-9]{ 6}$"
`study_id`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 36; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"

const result = await host.mcp("pdc", "pdc_get_study", {"pdc_study_id":"PDC000127"})

`pdc_list_biospecimens`

地図 PDC は、CPTAC のマルチオミクス研究のための提出者 ID、プールの旗および外的な参照を予約し、サンプルおよび場合にアリコテーションを調査します。各行は、一意の患者ではなく、アリコ協会です。 pagination_mode: ローカルモードの1000-associationの上流の帽子を渡るtraverseに上流を使用して下さい; オーバーストリームオフセットとカウントケースを制限します。 pdc_study_idは最新バージョンを選択します。 study_idは、特定のバージョンのUIDです。返されたstudy_idを使用して、その後の呼び出しをピン留めします。外部参照IDは、名前付きリソースに属しています。 PDCとGDC UUIDは変更できません。

pdc_study_id/study_idの1つを丁度提供して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`pdc_study_id`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 9; パターン: "^PDC[0-9]{ 6}$"
`study_id`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 36; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`pagination_mode`	文字列	任意; デフォルト: "local"; enum: ["local", "upstream"]

const result = await host.mcp("pdc", "pdc_list_biospecimens", {"pdc_study_id":"PDC000127", "pagination_mode":"upstream", "limit":5})

`pdc_list_files`

定量的なレポート(data_category:タンパク質アセンブリ)および出版物の補足を含むPDCの調査ファイルを発見して下さい。フィルタは公式APIに渡されます。メタデータとストレージパスを返します。ファイルの内容ではなく、URLをダウンロードします。 pdc_study_idは最新バージョンを選択します。 study_idは、特定のバージョンのUIDです。返されたstudy_idを使用して、その後の呼び出しをピン留めします。外部参照IDは、名前付きリソースに属しています。 PDCとGDC UUIDは変更できません。

pdc_study_id/study_idの1つを丁度提供して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`pdc_study_id`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 9; パターン: "^PDC[0-9]{ 6}$"
`study_id`	文字列	上記の条件に従う。最高長さ: 36; パターン: "<unk> <unk> <unk>0-9a-fA-F{ 8}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 4}-[[[]0-9a-fA-F{ 12}$ ドル"
`offset`	整数	任意; デフォルト: 0; 最小値: 0; 最高: 1000000
`limit`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 100
`data_category`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200; パターン: "\S"
`file_type`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200; パターン: "\S"
`file_format`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 200; パターン: "\S"
`file_name`	文字列	任意; 最長: 1; 最高長さ: 500; パターン: "\S"

const result = await host.mcp("pdc", "pdc_list_files", {"pdc_study_id":"PDC000127", "data_category":"Protein Assembly", "limit":10})

`pdc_list_clinical`

PDC 症例の公開人口統計・診断メタデータと、利用可能な検体 ID、GDC との連携用外部参照を取得します。元の型、null、秘匿フラグを保持します。pdc_study_id は最新版、study_id は特定バージョンの UUID です。以後の呼び出しを固定するには返された study_id を使います。外部参照 ID は指定されたリソースに属し、PDC と GDC の UUID は互換ではありません。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`pdc_study_id`	string	provide exactly one of these two identifiers; maxLength: 9
`study_id`	string	provide exactly one of these two identifiers; maxLength: 36
`offset`	integer	optional; default: 0; minimum: 0; maximum: 1000000
`limit`	integer	optional; default: 20; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("pdc", "pdc_list_clinical", {"pdc_study_id": "PDC000127", "limit": 10})

ENCORI

操作とパラメータを表示

`query_mirna_targets`

公式の miRNA ターゲットのエビデンスをクエリします。 mirna=all を使用して、制限されていない miRNA を使用します。 cell_typeを正確に保存します。プログラムは、PITA、RNA22、Mirmap、DIANA-microT、Miranda、PicTar、TargetScanのコンマ区切りリストです。

受け入れられた値	型	要件と制約
`assembly`	文字列	必須; enum: ["hg38"、"mm10"]
`gene_type`	文字列	必須; エヌム: ["mRNA"、"lncRNA"、"pseudogene"、"circRNA"、"sncRNA"]
`mirna`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`clip_exp_num`	整数	必須; 最小値: 0; 最高: 999
`degra_exp_num`	整数	必須; 最小値: 0; 最高: 999
`pancancer_num`	整数	必須; 最小値: 0; 最高: 32
`program_num`	整数	必須; 最小値: 1; 最高: 7
`program`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`target`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`cell_type`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 200
`output_dir`	['string', 'null' ] は、	任意; 最長: 1; 最高長さ: 4096

const result = await host.mcp("encori", "query_mirna_targets", {"assembly":"hg38","gene_type":"mRNA","mirna":"all","clip_exp_num":1,"degra_exp_num":0,"pancancer_num":0,"program_num":1,"program":"TargetScan","target":"PDCD4","cell_type":"HeLa","max_records":2})

`query_rna_rna_interactions`

RNA-RNAの公式インタラクションをクエリする。 cell_type=all は、制限されていない場合にのみ使用します。別のデータベースを置換しません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`assembly`	文字列	必須; enum: ["hg38"、"mm10"]
`gene_type`	文字列	必須; エヌム: ["mRNA", "lncRNA", "pseudogene", "sncRNA", "miRNA"]
`rna`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`inter_num`	整数	必須; 最小値: 1; 最高: 999
`exp_num`	整数	必須; 最小値: 1; 最高: 999
`cell_type`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 200
`output_dir`	['string', 'null' ] は、	任意; 最長: 1; 最高長さ: 4096

const result = await host.mcp("encori", "query_rna_rna_interactions", {"assembly":"hg38","gene_type":"mRNA","rna":"TP53","inter_num":1,"exp_num":1,"cell_type":"all","max_records":2})

`query_rbp_targets`

公式 RBP ターゲットの証拠を問い合わせます。すべてのRBPにrbp=allを使用する。 cell_type を保存し、リクエストの失敗からゼロ行を区別します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`assembly`	文字列	必須; エヌム: ["hg38"、"mm10"、"dm6"、"ce10"、"sacCer3"]
`gene_type`	文字列	必須; エヌム: ["mRNA"、"lncRNA"、"pseudogene"、"circRNA"、"sncRNA"]
`rbp`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`clip_exp_num`	整数	必須; 最小値: 1; 最高: 999
`pancancer_num`	整数	必須; 最小値: 0; 最高: 32
`target`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`cell_type`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 200
`output_dir`	['string', 'null' ] は、	任意; 最長: 1; 最高長さ: 4096

const result = await host.mcp("encori", "query_rbp_targets", {"assembly":"hg38","gene_type":"mRNA","rbp":"all","clip_exp_num":1,"pancancer_num":0,"target":"TP53","cell_type":"HeLa","max_records":2})

`query_cerna_network`

公式のceRNAネットワークを問い合わせる。制限がない場合、 family=all を使用します。オフィシャルP値とFDR値を保存します。数から家族の名前が不足しているわけではありません。

受け入れられた値	型	要件と制約
`assembly`	文字列	必須; enum: ["hg38"、"mm10"]
`gene_type`	文字列	必須; エヌム: ["mRNA", "lncRNA", "pseudogene"]
`cerna`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`mirna_num`	整数	必須; 最小値: 1; 最高: 999
`family`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`pval`	数値	必須; 最小値: 0; 最高: 0.01
`fdr`	数値	必須; 最小値: 0; 最高: 0.01
`pancancer_num`	整数	必須; 最小値: 0; 最高: 32
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 200
`output_dir`	['string', 'null' ] は、	任意; 最長: 1; 最高長さ: 4096

const result = await host.mcp("encori", "query_cerna_network", {"assembly":"hg38","gene_type":"mRNA","cerna":"MYC","mirna_num":1,"family":"all","pval":0.01,"fdr":0.01,"pancancer_num":0,"max_records":2})

`query_rbp_disease`

正式なRBP疾患証拠を問い合わせる。組織、病気およびターゲットフィルターをゼロ結果の質問を広範囲にすることなく保存します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`assembly`	文字列	必須; enum: ["hg38"]
`rbp`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`tissue`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`disease`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`target`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 256; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 200
`output_dir`	['string', 'null' ] は、	任意; 最長: 1; 最高長さ: 4096

const result = await host.mcp("encori", "query_rbp_disease", {"assembly":"hg38","rbp":"all","tissue":"breast","disease":"carcinoma","target":"MYC","max_records":2})

`scan_rbp_motifs`

RBPの公式ランキングを検索します。注文とスコアを保存します。 QueryMotif と IdentifiedMotif は独立したフィールドです。逆補完が実行されるか、または推論しない。

受け入れられた値	型	要件と制約
`assembly`	文字列	必須; エヌム: ["hg38"、"mm10"、"dm6"、"ce10"、"sacCer3"]
`length`	文字列	必須; enum: ["short"、"long"]
`motif`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 64; パターン: "^[ACGTUNRYKMSWBDHVacgtunrykmswbdhv]+ $ "
`rank_limit`	整数	必須; 最小値: 1; 最高: 100
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 20; 最小値: 1; 最高: 200
`output_dir`	['string', 'null' ] は、	任意; 最長: 1; 最高長さ: 4096

const result = await host.mcp("encori", "scan_rbp_motifs", {"assembly":"hg38","length":"short","motif":"UGCAUG","rank_limit":10,"max_records":2})

`get_binding_sites`

dataset_idによる公式BED結合サイトを取得。既知の SQL プレフィックスのみをパースされたレコードから削除します。厳密な未加工バイトを保って下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`assembly`	文字列	必須; エヌム: ["hg38"、"mm10"、"dm6"、"ce10"、"sacCer3"]
`dataset_id`	文字列	必須; 最長: 1; 最高長さ: 64; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 100; 最小値: 1; 最高: 1000
`output_dir`	['string', 'null' ] は、	任意; 最長: 1; 最高長さ: 4096

const result = await host.mcp("encori", "get_binding_sites", {"assembly":"hg38","dataset_id":"SBDH2131","max_records":2})

`get_reference_tables`

オンライン公式参照ZIPから正確なテーブル名を一覧表示するか、reference_data/degradome_ref.txtなどの1つの正確なtable_nameをお読みください。 ZIPを呼び出して、それぞれの呼び出しで更新します。

受け入れられた値	型	要件と制約
`table_name`	['string', 'null' ] は、	任意; 最長: 1; 最高長さ: 512; パターン: "^[^\r\n\u0000][^\\\u0000][^\\n\u0000]$"
`max_records`	整数	任意; デフォルト: 50; 最小値: 1; 最高: 500
`output_dir`	['string', 'null' ] は、	任意; 最長: 1; 最高長さ: 4096

const result = await host.mcp("encori", "get_reference_tables", {"table_name":"reference_data/degradome_ref.txt","max_records":2})

`list_bulk_datasets`

24 の文書化された公式のバルクデータセットのファイル名をリストします。デフォルトでは、HEAD は、データをダウンロードすることなく、可用性とバイトサイズをプローブします。空室状況のチェックを外すと、サイズが null です。

受け入れられた値	型	要件と制約
`assembly`	['string', 'null' ] は、	任意; enum: ["hg38"、"mm10"、null]
`data_type`	['string', 'null' ] は、	任意; enum: [ ]"miRNA_mRNAの使い方", , "miRNA_lncRNAの特長", , "miRNA_pseudogene(ミルナ)", , "miRNA_sncRNAの特長", , "miRNA_circRNAの特長", , "RNA_RNAの特長", , "RBP_mRNAの特長", , "RBP_lncRNAの特長", , "RBP_pseudogeneの特長", , "RBP_sncRNAの特長", , "RBP_circRNAの特長", , "RBP_caRNAの特長", null , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
`check_availability`	真偽値	任意; デフォルト: true

const result = await host.mcp("encori", "list_bulk_datasets", {"assembly":"hg38","data_type":"miRNA_mRNA"})

`download_bulk_dataset`

ユーザーがダウンロードを要求する場合だけ, 発信者を実行しているコンピュータ上でdestination_dirに1つの公式バルクファイルをストリーミング. 既存のファイルを上書きしないでください。 .part ファイルの中断は、同一のファイル名/ディレクトリに、同一のファイルの名前と HTTP 範囲のバリデーションのみで再開します。出版物の前にサイズおよびgzipの完全性を検証して下さい。

受け入れられた値	型	要件と制約
`filename`	文字列	必須; enum: [ ]"hg38.miRNA_mRNA.tar.gz の使い方", , "hg38.miRNA_lncRNA.tar.gz は、", , "hg38.miRNA_pseudogene.tar.gz の一覧", , "hg38.miRNA_sncRNA.tar.gz は、", , "hg38.miRNA_circRNA.tar.gz は、", , "hg38.RNA_RNA.tar.gz は、", , "hg38.RBP_mRNA.tar.gz は、", , "hg38.RBP_lncRNA.tar.gz の仕様", , "hg38.RBP_pseudogene.tar.gz の一覧", , "hg38.RBP_sncRNA.tar.gz は、", , "hg38.RBP_circRNA.tar.gz は、", , "hg38.RBP_caRNA.tar.gz の仕様", , "mm10.miRNA_mRNA.tar.gzの", , "mm10.miRNA_lncRNA.tar.gzの", , "mm10.miRNA_pseudogene.tar.gzの", , "mm10.miRNA_sncRNA.tar.gzの", , "mm10.miRNA_circRNA.tar.gz の", , "mm10.RNA_RNA.tar.gz の", , "mm10.RBP_mRNA.tar.gz の", , "mm10.RBP_lncRNA.tar.gz の", , "mm10.RBP_pseudogene.tar.gz の", , "mm10.RBP_sncRNA.tar.gz の", , "mm10.RBP_circRNA.tar.gz の", , "mm10.RBP_caRNA.tar.gz の". . .
`destination_dir`	['string', 'null' ] は、	任意; 最長: 1; 最高長さ: 4096

const result = await host.mcp("encori", "download_bulk_dataset", {"filename":"hg38.miRNA_sncRNA.tar.gz","destination_dir":"/absolute/path/to/output"})

Orphadata

`get_disease_genes`

ORPHAcode で Orphadata の希少疾患・遺伝子関連を取得します。関連の種類・状態、検証の出典、遺伝子データベースの対応関係を含みます。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`orphacode`	integer	お問い合わせ; minimum: 1; maximum: 2147483647

const result = await host.mcp("orphadata", "get_disease_genes", {"orphacode": 166024})

`get_disease_phenotypes`

ORPHAcode で Orphadata の希少疾患の HPO 表現型と頻度区分を取得します。診断基準と検証メタデータを保持します。頻度区分は患者個人の確率ではありません。

フィールド	タイプ:	要件と制約
`orphacode`	integer	お問い合わせ; minimum: 1; maximum: 2147483647

const result = await host.mcp("orphadata", "get_disease_phenotypes", {"orphacode": 58})

TCIA

操作とパラメーターを表示

`search_collections`

TCIA の公開コレクションをキーワードでページごとに検索します。ライセンスとダウンロード条件を保持します。リンクはマニフェストの場合があり、画像の取得や制限付きデータへのアクセスは行いません。

Field	Type	Requirement and constraints
`query`	string	required; minLength: 1; maxLength: 200; pattern: "\S"
`page`	integer	optional; minimum: 1; maximum: 1000
`page_size`	integer	optional; minimum: 1; maximum: 20

const result = await host.mcp("tcia", "search_collections", {"query": "LIDC-IDRI", "page_size": 5})

`get_collection`

TCIA の正確なコレクション短縮名で説明・ライセンス・アクセス条件・取得入口を調べます。インターフェースごとに収録範囲が異なり、リンク取得は画像のダウンロードではありません。

Field	Type	Requirement and constraints
`short_title`	string	required; minLength: 1; maxLength: 200; pattern: "\S"

const result = await host.mcp("tcia", "get_collection", {"short_title": "4D-Lung"})

`get_series`

既存の DICOM SeriesInstanceUID で公開 NBIA シリーズのメタデータを取得します。コレクション、被験体・研究 ID、モダリティ、画像数、サイズ、ライセンスを保持し、画像は取得しません。

Field	Type	Requirement and constraints
`series_uid`	string	required; maxLength: 64; pattern: "^[0-9]+(?:\.[0-9]+)+$"

const result = await host.mcp("tcia", "get_series", {"series_uid": "1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.6834.5010.189721824525842725510380467695"})

KEGG

操作とパラメーターを表示

`search_entries`

KEGG の経路・KO・化合物・反応名を検索します。結果は上限付きでサーバー側ページ分割はありません。公開 API は適格な学術用途に限られ、その他の用途には適切なライセンスが必要です。

Field	Type	Requirement and constraints
`database`	string	required; enum: ["pathway", "ko", "compound", "reaction"]
`query`	string	required; minLength: 1; maxLength: 200; pattern: "\S"
`limit`	integer	optional; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("kegg", "search_entries", {"database": "pathway", "query": "glycolysis"})

`get_entry`

KEGG 項目一件の要約を取得し、打切り情報を保持します。全遺伝子一覧・配列・経路画像は取得しません。404 は空のレコードではなく、Connector の有効化は利用許諾ではありません。

Field	Type	Requirement and constraints
`id`	string	required; pattern: "^(?:[KCR][0-9]{5}\|(?:map\|[a-z]{3,4})[0-9]{5})$"

const result = await host.mcp("kegg", "get_entry", {"id": "hsa00010"})

`map_gene`

種を指定した一つの KEGG 遺伝子を経路または UniProt に対応付けます。一対多対応を保持し、標準タンパク質を自動選択しません。濃縮解析ではなく、KEGG の利用条件に従う必要があります。

Field	Type	Requirement and constraints
`gene`	string	required; maxLength: 80; pattern: "^[a-z][a-z0-9]{1,4}:[A-Za-z0-9_.-]+$"
`target`	string	required; enum: ["pathway", "uniprot"]
`limit`	integer	optional; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("kegg", "map_gene", {"gene": "hsa:7157", "target": "uniprot"})

RxNorm / RxNav

操作とパラメーターを表示

`resolve_name`

薬剤名を有効な RxCUI に照合します。既定は完全一致です。正規化一致では塩形や語順が無視される場合があり、曖昧な結果を保持してください。臨床的同等性は示しません。

Field	Type	Requirement and constraints
`name`	string	required; minLength: 1; maxLength: 300; pattern: "\S"
`search`	integer	optional; enum: [0, 1, 2]

const result = await host.mcp("rxnorm", "resolve_name", {"name": "aspirin"})

`get_concept`

RxCUI から有効な RxNorm 概念の名称・同義語・種類・言語などを取得します。該当する有効記録がなくても、その ID が過去に存在しなかったとは限りません。

Field	Type	Requirement and constraints
`rxcui`	string	required; pattern: "^[0-9]{1,12}$"

const result = await host.mcp("rxnorm", "get_concept", {"rxcui": "1191"})

DailyMed

操作とパラメーターを表示

`search_labels`

薬剤名で DailyMed SPL ラベルの識別情報・タイトル・版・公開日をページごとに検索します。RxCUI で限定できます。収録は FDA 承認を意味しません。

Field	Type	Requirement and constraints
`drug_name`	string	required; minLength: 1; maxLength: 300; pattern: "\S"
`rxcui`	string	optional; pattern: "^[0-9]{1,12}$"
`page`	integer	optional; default: 1; minimum: 1; maximum: 100000
`page_size`	integer	optional; default: 20; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("dailymed", "search_labels", {"drug_name": "aspirin", "page_size": 5})

`get_label_history`

正確な SET ID で DailyMed SPL の版履歴をページごとに取得し、識別情報と日付を保持します。過去版の本文は取得しません。

Field	Type	Requirement and constraints
`setid`	string	required; pattern: "^[a-fA-F0-9]{8}-[a-fA-F0-9]{4}-[a-fA-F0-9]{4}-[a-fA-F0-9]{4}-[a-fA-F0-9]{12}$"
`page`	integer	optional; default: 1; minimum: 1; maximum: 100000
`page_size`	integer	optional; default: 20; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("dailymed", "get_label_history", {"setid": "9aa7140c-012c-4ea6-866d-4732e915dab6"})

BioSamples

操作とパラメーターを表示

`search_samples`

公開 BioSamples メタデータをカーソルでページごとに検索します。特徴・用語・外部参照・日付を保持します。next_cursor を使う際は query と page_size を変えないでください。

Field	Type	Requirement and constraints
`query`	string	required; minLength: 1; maxLength: 500; pattern: "\S"
`page_size`	integer	optional; default: 20; minimum: 1; maximum: 100
`cursor`	string	optional; minLength: 1; maxLength: 2048; pattern: "\S"

const result = await host.mcp("biosamples", "search_samples", {"query": "leukaemia", "page_size": 5})

`get_sample`

accession で公開 BioSamples の特徴・修訂・関係・出典日付を取得します。リンク先の資源やファイルは取得しません。

Field	Type	Requirement and constraints
`accession`	string	required; pattern: "^SAM[END][A-Z]?[0-9]{1,15}$"

const result = await host.mcp("biosamples", "get_sample", {"accession": "SAMD00023550"})

WikiPathways

操作とパラメーターを表示

`search_pathways`

名前または WP ID の部分一致で WikiPathways を検索し、正確な種の学名で限定できます。現在のスナップショットの検索であり、全文・遺伝子検索ではありません。

Field	Type	Requirement and constraints
`query`	string	required; minLength: 1; maxLength: 300; pattern: "\S"
`species`	string	optional; minLength: 1; maxLength: 100; pattern: "\S"
`offset`	integer	optional; default: 0; minimum: 0; maximum: 100000
`limit`	integer	optional; default: 20; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("wikipathways", "search_pathways", {"query": "glycolysis", "species": "Homo sapiens"})

`get_pathway`

WP ID で現在の経路メタデータを取得します。種・改訂番号・著者・説明・引用を保持します。経路グラフ、遺伝子対応、過去版は取得しません。

Field	Type	Requirement and constraints
`id`	string	required; pattern: "^WP[0-9]{1,10}$"

const result = await host.mcp("wikipathways", "get_pathway", {"id": "WP534"})

Europe PMC

操作とパラメーターを表示

`search_europepmc`

Europe PMC を論理式、フィールド、日付で直接検索します。記録、取得可能な抄録、ページカーソルを返します。NCBI キーや連絡先は不要です。全文 URL は取得済み全文ではなく、PMC 識別子から既存の全文ツールで取得します。

フィールド	型	必須条件と制限
`query`	string	必須; minLength: 1; maxLength: 12000
`page_size`	integer	任意; default: 20; minimum: 1; maximum: 100
`cursor`	string	任意; default: "*"; minLength: 1; maxLength: 4096

const result = await host.mcp("europepmc", "search_europepmc", {"query": "TP53 AND liver fibrosis", "page_size": 5})

Research Datasets

操作とパラメーターを表示

`get_dataset_access`

NHANES、CHARLS、CHNS、SEER、MIMIC、eICU、FAERS、GBD の公式利用条件と入口を案内します。アカウント権限の確認、利用承認、データベース照会ではありません。取得前に最新の公式条件を確認します。

フィールド	型	必須条件と制限
`dataset`	string	必須; enum: ["nhanes", "charls", "chns", "seer", "mimic", "eicu", "faers", "gbd"]

const result = await host.mcp("research-datasets", "get_dataset_access", {"dataset": "seer"})

`list_nhanes_files`

指定周期・分類の NHANES 公式 XPT と説明リンクを返し、ダウンロードはしません。変更されたページや認証ページを空データとして扱わずエラーにします。

フィールド	型	必須条件と制限
`cycle_begin_year`	integer	必須; minimum: 1999; maximum: 2100
`component`	string	任意; default: "Demographics"; enum: ["Demographics", "Dietary", "Examination", "Laboratory", "Questionnaire"]

const result = await host.mcp("research-datasets", "list_nhanes_files", {"cycle_begin_year": 2017, "component": "Demographics"})

`list_physionet_demo_files`

公式 MIMIC-IV 2.2 または eICU 2.0 の公開デモファイルを一覧表示します。固定デモのみが対象で、制限付きプロジェクト、任意 URL、アカウント認証情報は使用しません。

フィールド	型	必須条件と制限
`dataset`	string	必須; enum: ["mimic", "eicu"]
`directory`	string	任意; default: "root"; enum: ["root", "hosp", "icu"]

const result = await host.mcp("research-datasets", "list_physionet_demo_files", {"dataset": "mimic", "directory": "hosp"})

ChEA3

操作とパラメーターを表示

`rank_transcription_factors`

公開遺伝子シンボルを公式 ChEA3 に一度送信し、各ライブラリの順位を返します。順位とスコアは仮説の資料であり因果検証ではありません。認識された全入力遺伝子を示すものでもありません。

フィールド	型	必須条件と制限
`genes`	array	必須; minItems: 1; maxItems: 2000
`query_name`	string	任意; default: "query"; minLength: 1; maxLength: 100
`top_n`	integer	任意; default: 20; minimum: 1; maximum: 100

const result = await host.mcp("chea3", "rank_transcription_factors", {"genes": ["FOXM1", "SMAD9", "MYC", "SMAD3", "STAT1", "STAT3"], "top_n": 5})

`list_gmt_libraries`

ChEA3 公式ページから GMT リンクを探します。主要・追加・ベンチマーク用ライブラリは異なる場合があり、オンライン結果と同じライブラリとは限りません。ファイルはダウンロードしません。

入力フィールドなし。空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("chea3", "list_gmt_libraries", {})

bioDBnet

操作とパラメーターを表示

`list_input_types`

bioDBnet の getinputs で対応する入力型を調べます。変換前に型名を確認し、未対応や複数の結果を残します。欠落は生物学的対応がない証明ではありません。

入力フィールドなし。空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("biodbnet", "list_input_types", {})

`list_output_types`

bioDBnet の getoutputsforinput で入力型に対応する出力型を調べます。未対応や複数の結果を残し、欠落を生物学的対応がない証明としません。

フィールド	型	必須条件と制限
`input_type`	string	必須; minLength: 1; maxLength: 80; pattern: "^[A-Za-z0-9 _-]+$"

const result = await host.mcp("biodbnet", "list_output_types", {"input_type": "genesymbol"})

`convert_ids`

bioDBnet の db2db で識別子を変換します。型名を先に確認し、未対応・一対多の結果を保持します。

フィールド	型	必須条件と制限
`input_type`	string	必須; minLength: 1; maxLength: 80; pattern: "^[A-Za-z0-9 _-]+$"
`values`	array	必須; minItems: 1; maxItems: 200
`outputs`	array	必須; minItems: 1; maxItems: 20
`taxon_id`	integer	任意; default: 9606; minimum: 1; maximum: 100000000

const result = await host.mcp("biodbnet", "convert_ids", {"input_type": "genesymbol", "values": ["TP53"], "outputs": ["geneid"], "taxon_id": 9606})

`recognize_ids`

bioDBnet の dbfind で識別子を認識し、指定型の結果を取得します。対応型を確認し、未対応・複数の結果を保持します。

フィールド	型	必須条件と制限
`values`	array	必須; minItems: 1; maxItems: 200
`output_type`	string	必須; minLength: 1; maxLength: 80; pattern: "^[A-Za-z0-9 _-]+$"
`taxon_id`	integer	任意; default: 9606; minimum: 1; maximum: 100000000

const result = await host.mcp("biodbnet", "recognize_ids", {"values": ["TP53"], "output_type": "geneid"})

`map_orthologs`

bioDBnet の dbortho でオルソログを対応付けます。型と生物種を確認し、一対多・未対応を保持します。一つの遺伝子を自動選択しません。

フィールド	型	必須条件と制限
`input_type`	string	必須; minLength: 1; maxLength: 80; pattern: "^[A-Za-z0-9 _-]+$"
`values`	array	必須; minItems: 1; maxItems: 200
`input_taxon`	integer	任意; default: 9606; minimum: 1; maximum: 100000000
`output_taxon`	integer	任意; default: 10090; minimum: 1; maximum: 100000000
`output_type`	string	必須; minLength: 1; maxLength: 80; pattern: "^[A-Za-z0-9 _-]+$"

const result = await host.mcp("biodbnet", "map_orthologs", {"input_type": "genesymbol", "values": ["TP53"], "output_type": "genesymbol", "input_taxon": 9606, "output_taxon": 10090})

`list_pathways`

bioDBnet の getpathways で経路一覧を取得します。生物種を指定できます。結果の欠落は経路がない証明ではありません。

フィールド	型	必須条件と制限
`taxon_id`	integer	任意; default: 9606; minimum: 1; maximum: 100000000

const result = await host.mcp("biodbnet", "list_pathways", {"taxon_id": 9606})

CTD

操作とパラメーターを表示

`list_ctd_reports`

管理された CTD 公式公開レポートの一部と利用条件を返します。静的な一覧で、現在の可用性の検証や CTD ウェブ検索ではありません。公式ページから取得し、人による確認を要求されたら自動アクセスを止めます。

入力フィールドなし。空のオブジェクトを渡します。

const result = await host.mcp("ctd", "list_ctd_reports", {})

たとえば呼び出しが実行される場所​

呼び出しをチェーンする前に結果を読む​

操作の入力​

化学化学品​

pubchem_search_compounds​

pubchem_get_compounds​

pubchem_similarity_search​

pubchem_get_bioassay_summary​

pubchem_get_safety​

chebi_search​

chebi_get_entity​

chebi_get_ontology​

rhea_search_reactions​

rhea_get_reaction​

bindingdb_ligands_by_target​

bindingdb_targets_by_compound​

lipidmaps_get_compound​

unichem_map_compound​

文献グラフ​

openalex_search_works​

openalex_get_work​

openalex_citations​

openalex_references​

openalex_search_authors​

openalex_get_author​

openalex_venue_info​

arxiv_search​

arxiv_get_papers​

crossref_get_work​

crossref_get_updates​

datacite_search_records​

datacite_get_record​

パブメッド​

search_articles​

get_article_metadata​

find_related_articles​

lookup_article_by_citation​

convert_article_ids​

get_full_text_article​

get_copyright_status​

get_pubtator_annotations​

search_pubtator​

ジャンル & オントロジー​

query_genes​

list_ontologies​

search_ontology_terms​

get_ontology_term​

get_go_annotations​

search_uniprot_entries​

get_uniprot_entries​

submit_uniprot_id_mapping​

get_uniprot_id_mapping_status​

get_uniprot_id_mapping_results​

map_reactome_pathways​

list_enrichment_sources​

enrich_gene_set​

list_enrichr_libraries​

enrich_gene_set_enrichr​

get_hgnc_gene​

resolve_hgnc_alias​

get_hgnc_service_info​

query_hgnc_field​

list_hgnc_files​

ゲノム​

blast_submit​

blast_status​

blast_results​

ensembl_lookup​

ensembl_xrefs​

ensembl_vep_variant​

ensembl_homology​

ensembl_sequence​

ensembl_overlap_region​

ncbi_resolve_taxon​

ncbi_get_assembly_info​

ncbi_get_sequence_aliases​

ucsc_list_tracks​

ucsc_track_data​

ucsc_conservation​

ucsc_tfbs_clusters​

たとえば呼び出しが実行される場所

呼び出しをチェーンする前に結果を読む

操作の入力

化学化学品

`pubchem_search_compounds`

`pubchem_get_compounds`

`pubchem_similarity_search`

`pubchem_get_bioassay_summary`

`pubchem_get_safety`

`chebi_search`

`chebi_get_entity`

`chebi_get_ontology`

`rhea_search_reactions`

`rhea_get_reaction`

`bindingdb_ligands_by_target`

`bindingdb_targets_by_compound`

`lipidmaps_get_compound`

`unichem_map_compound`

文献グラフ

`openalex_search_works`

`openalex_get_work`

`openalex_citations`

`openalex_references`

`openalex_search_authors`

`openalex_get_author`

`openalex_venue_info`

`arxiv_search`

`arxiv_get_papers`

`crossref_get_work`

`crossref_get_updates`

`datacite_search_records`

`datacite_get_record`

パブメッド

`search_articles`

`get_article_metadata`

`find_related_articles`

`lookup_article_by_citation`

`convert_article_ids`

`get_full_text_article`

`get_copyright_status`

`get_pubtator_annotations`

`search_pubtator`

ジャンル & オントロジー

`query_genes`

`list_ontologies`

`search_ontology_terms`

`get_ontology_term`

`get_go_annotations`

`search_uniprot_entries`

`get_uniprot_entries`

`submit_uniprot_id_mapping`

`get_uniprot_id_mapping_status`

`get_uniprot_id_mapping_results`

`map_reactome_pathways`

`list_enrichment_sources`

`enrich_gene_set`

`list_enrichr_libraries`

`enrich_gene_set_enrichr`

`get_hgnc_gene`

`resolve_hgnc_alias`

`get_hgnc_service_info`

`query_hgnc_field`

`list_hgnc_files`

ゲノム

`blast_submit`

`blast_status`

`blast_results`

`ensembl_lookup`

`ensembl_xrefs`

`ensembl_vep_variant`

`ensembl_homology`

`ensembl_sequence`

`ensembl_overlap_region`

`ncbi_resolve_taxon`

`ncbi_get_assembly_info`

`ncbi_get_sequence_aliases`

`ucsc_list_tracks`

`ucsc_track_data`

`ucsc_conservation`

`ucsc_tfbs_clusters`