Connector 가동 참고

정확한 작동 이름, 필수 필드, 기본 및 예 호출을 찾습니다. 데이터 소스를 선택하려면 데이터베이스 카탈로그로 시작하십시오. 전화를 할 Connector 가족을 확장; 가용성 및 자격은 별도로 구성해야합니다.

예를 들어 호출이 실행되는 곳

host 객체는 Open-Science의 에이전트 실행 환경에 의해 공급됩니다. 아래 JavaScript는 에이전트 사이드 콜 파편이며 독립 Node.js 프로그램이 아니라 Public Task SDK 클라이언트의 메소드가 아닙니다. 관련 Connector 지침을로드하고 일치하는 작업을 사용합니다. 이 JavaScript 양식 대신 Python 브리지를 노출 할 수 있습니다.

먼저 설정 → 커넥터에서 Connector을 활성화하고 필수 자격를 구성하고, 해당 Specialist에 대한 권한을 부여합니다. 통화는 여전히 대화의 허가 정책을 따릅니다. Public Node.js 통합은 작업 SDK과 Connector 설정을 관리할 수 있지만 클라이언트를 가져 오기 위해 host를 얻을 수 없습니다.

chaining 호출 전에 결과를 읽으십시오

예시 pubMed ID를 메타데이터 조회로 반환

예를 들어, 요청 : PubMed를 사용하여 PRISMA 보고 지도를 검색; 총 경기 수와 5 PMIDs을 반환합니다. 작업 search_articles은 총 및 식별자의 페이지를 반환합니다. PMIDs 을 get_article_metadata 에 반환하여 제목, 저자 및 DOI 링크를 얻을 수 있습니다. 빈 페이지, truncated 결과 및 인증 오류는 다른 처리가 필요합니다.

자주 묻는 질문	이용하기
총 경기 수와 반환 행	완전한 결과 설정에서 작은 페이지를 구별
truncated, records_truncated 또는 가족별 완전 플래그	페이지, 좁은 쿼리 또는 나머지 검색 여부를 결정하십시오.
not_found, missing, not_processed	해결되지 않은 입력 및 retry 만 적절한 항목 식별
DOI, 액세스, 소스 URL 및 릴리스 / 빌드	후속 쿼리에 필요한 정체성과 소스를 유지합니다.
Full-text 상태 또는 라이센스 노트	텍스트가 retrieved 여부를 결정하고 재사용 할 수 있음

반환 필드 이름은 작업에 따라 다릅니다. 아래 설명 및 다운로드 가능한 스키마는 각 계약을 지정합니다. 테이블은 보편적 인 JSON 응답이 아닙니다. 올바른 손 가족 목록을 사용하여 점프 할 수 있으며 가족의 매개 변수를 확장합니다. 작업 이름 검색 또한 포함 된 그룹을 엽니다.

빈 결과에서 별도의 실패를 읽으십시오. v0.30.2, CellGuide 마커/source/tissue 요청 표면 fetch 실패 대신 빈 증거로 치료; a absent 선택적인 자료 파일은 아직도 빈 일 수 있습니다. OLS 관계 쿼리는 불완전한 질 및 잘못된 응답을 거부합니다. 서비스 오류는 셀 유형이 마커가 없거나 투과율이 관련되지 않은 것을 증명하지 않습니다.

작업 입력

한 번에 1개의 연결관을 확장하십시오. 필수 필드가 표시됩니다. *필수; 이 참고 및 다운로드 Open-Science 사용 v1.0.5 스키마. 한국어 input.required 목록은 권한이 있습니다; Legacy top-level required 목록은 absent 일 수 있습니다. 견적 요청 완전한 다운로드 가능한 registry 배열된 JSON schemas를 위해, 가득 차있는 반환 묘사 및 대리인 측 호출 예. 일반을 통과하지 마십시오 id 도구가 기대할 때 accessions, cids, rs_id 또는 다른 namespace-specific 필드.

뚱 베어

작업 및 매개 변수 표시

pubchem_search_compounds

화학 식별자 (이름, SMILES, InChIKey, 또는 CID)를 PubChem CIDs에 해결하고, 선택적으로 최고 히트에 대한 핵심 계산 속성과 함께.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
namespace	문자열	선택 사항; 기본: "name"; 줌: ["name", "smiles", "inchikey", "cid"]
max_cids	정수	선택 사항; 기본: 25; 최소: 1; 최대: 100
with_properties	불리언	선택 사항; 기본값: true

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

pubchem_get_compounds

Full computed-property record for batch of PubChem CIDs, 옵션 capped synonym lists.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
cids	정수 배열	필수; 최소품목: 1; 최대품목: 50
include_synonyms	불리언	선택 사항; 기본값: false
max_synonyms	정수	선택 사항; 기본: 30

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

pubchem_similarity_search

2D Tanimoto 유사성 쿼리 SMILES에 대한 PubChem의 모든 검색 (동시적인 fastsimilarity_2d 경로, 작업 오염 없음).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
smiles	문자열	필수
threshold	정수	선택 사항; 기본: 90; 최소: 1; 최대: 100
max_records	정수	선택 사항; 기본: 50; 최소: 1; 최대: 200
with_properties	불리언	선택 사항; 기본값: 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

Bioassay 활동 요약 한 PubChem 화합물 — assays 테스트, 어떤 목표와, 어떤 결과와 힘.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
cid	정수	필수
active_only	불리언	선택 사항; 기본값: false
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 1000

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

pubchem_get_safety

GHS 안전 분류 한 PubChem 화합물 (PUG-View 'GHS Classification' heading), 보고 소스에 걸쳐 집계.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
cid	정수	필수

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

chebi_search

ChEBI entities (name, synonyms, Formulae, InChIKeys)에 대한 전체 텍스트 검색.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
term	문자열	필수
max_results	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1

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

chebi_get_entity

전체 ChEBI 법인 기록 : 이름, 구조, 화학 데이터, 역할 및 상호 참조.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
chebi_id	문자열	필수
max_synonyms	정수	선택 사항; 기본: 30
max_xrefs	정수	선택 사항; 기본: 50

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

chebi_get_ontology

ChEBI entity의 종양 관계 - 그것이 무엇인지 (outgoing: /는 역할 / conjugate acid...) 그리고 그에 어떤 점 (incoming: children/derivatives).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
chebi_id	문자열	필수
relation_type	문자열	옵션 정보
max_relations	정수	선택 사항; 기본: 100

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

rhea_search_reactions

방정식 텍스트, participant ChEBI id, 또는 EC 번호 (커키 유형 자동 감지)에 의한 Rhea 마스터 반응을 검색합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
limit	정수	선택 사항; 기본: 50; 최소: 1; 최대: 500

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

rhea_get_reaction

1개의 Rhea 반응을 위한 가득 차있는 기록: ChEBI ids와 stoichiometry, EC 연결, 방향 가족 및 문학을 가진 방정식, 참가자.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
rhea_id	문자열	필수

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

bindingdb_ligands_by_target

모든 BindingDB ligands의 Ki/Kd/IC50/EC50 (Ki/Kd/IC50/EC50)는 UniProt 접근법에 의해 1개의 단백질 표적에 대하여 묶습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
uniprot	문자열	필수
affinity_cutoff_nm	숫자	선택 사항; 기본: 10000
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 1000

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

bindingdb_targets_by_compound

화합물 2D-similar를 위한 측정된 친화도를 가진 단백질 표적은 조회 SMILES에 — "what 이 분자 (또는 그것의 가까운 아날로그) bind?"를 붙입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
smiles	문자열	필수
similarity	숫자	선택 사항; 기본: 0.85; 최소: 0.5; 최대: 1
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 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

정확한 LMID나 PubChem CID로 LIPID MAPS를 조회합니다. 이름은 먼저 PubChem으로 확인하세요. 여러 일치, 결측값, 출처를 보존합니다. 이름·질량·일괄 검색은 지원하지 않습니다.

Field	Type	Requirement and constraints
id_type	string	required; enum: ["lm_id", "pubchem_cid"]
identifier	string	required최대 길이: 15

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

unichem_map_compound

완전한 InChIKey나 ChEMBL ID를 UniChem으로 PubChem·ChEMBL·ChEBI에 매핑합니다. 서로 다른 구조와 잘림 정보를 보존합니다. 색인 매핑은 최신 레코드 검증이나 생물학적 동등성을 보장하지 않습니다.

Field	Type	Requirement and constraints
id_type	string	required; enum: ["inchikey", "chembl"]
identifier	string	required; 최대 길이: 27

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

문학 그래프

작업 및 매개 변수 표시

openalex_search_works

검색 OpenAlex scholarly 작품 (모든 분야, ~250M 레코드) 년/type/OA/venue 필터. Args : 쿼리 ( title+abstract+fulltext에 무료 텍스트; 필터가 설정된 경우 선택 사항), year_from, year_to (포함 년), work_type (문자 / 리뷰 / 사전 인쇄 / 책 - 차터 / 데이터 세트 / 디저레이션), open_access_only, 장소 (S-id, openalex.org URL, ISSN, 또는 일반 이름은 venue_resolved에서 표면; 정확한 ID를 건너 뛰기 해결책에 전달하십시오), 종류 (역량/cited_by_count/publication_date), max_records (과태 50의 단단한 천장 500를 분류하십시오; 200의 페이지), include_abstracts (논문 인덱스에서 재구성, 그러나 확인 오픈 라이센스에 대한 만 - cc-by/cc-by-sa/cc0/public-domain; 다른 사람은 추상적인 =null + abstract_policy 주 + abstract_license를 얻습니다; 대량 추가). {query, 필터, 정렬, api_total, n_records_returned, records_truncated, record}; 각 기록은 야윈 일 모양입니다 (openalex_id, doi, pmid, 제목, publication_year/date, 유형, 언어, is_retracted, 저자[...], Source{... }, biblio, cited_by_count, fwci, referenced_works_count, open_access{... }, best_oa_pdf_url, primary_topic, 키워드).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	옵션 정보
year_from	정수	옵션 정보
year_to	정수	옵션 정보
work_type	문자열	옵션 정보
open_access_only	불리언	옵션 정보
venue	문자열	옵션 정보
sort	문자열	선택 사항; 기본: "relevance"; 한국어 (ko)"관련 상품"· "cited_by_count"· "publication_date"·
max_records	정수	선택 사항; 기본: 50
include_abstracts	불리언	선택 사항; 기본값: 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

전체에서 하나의 OpenAlex 작업 - 메타 데이터, 추상 (로그 인덱스에서 재구성, openalex_search_works에서 라이센스), OA 위치, referenced_works (W-ids - openalex_references과 counts_by_year와 함께 수화. Args: work_id (W-id, openalex.org URL, bare DOI 또는 doi.org URL). DOI 조회는 주장 필터를 통해 해결; 몇 가지가 하나의 DOI을 공유 할 때 가장 인용 된 것은 선택되고 doi_claimants + doi_resolution_note가 포함되어 있습니다. 알 수없는 ID / DOIs에 대해 찾을 수 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
work_id	문자열	필수

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

openalex_citations

목록은 OpenAlex's 인용 그래프를 통해 주어진 작업 (incoming citations)가 작동한다. Args: work_id (W-id/URL/DOI — DOIs는 1개의 추가 해결책 요구), 종류 (cited_by_count 과태/publication_date/재고), max_records (과태 50의 천장 500), include_abstracts를 요합니다. {work_id, api_total (진정한 인용 작품), n_records_returned, records_truncated, record} (란 작업 기록).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
work_id	문자열	필수
sort	문자열	선택 사항; 기본: "cited_by_count"; 크기: "cited_by_count", "publication_date", "relevance"
max_records	정수	선택 사항; 기본: 50
include_abstracts	불리언	선택 사항; 기본값: false

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

openalex_references

CITES (outgoing references)를 작성하여 참조 목록 순서에 전체 메타 데이터에 수분을 공급합니다. Args: work_id (W-id/URL/DOI), max_records (과태 100의 천장 500; 수화 배치된 50/request). {work_id, n_references, n_records_returned, records_truncated, references_not_hydrated (IDs OpenAlex에는 기록이 없습니다. - 절대 침묵으로 떨어졌다), reference_ids (ALL outgoing W-ids), record}.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
work_id	문자열	필수
max_records	정수	선택 사항; 기본: 100

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

openalex_search_authors

OpenAlex 저자 프로필을 이름으로 검색합니다. Args: 쿼리 (매트 표시 이름 + 대안; 기대 균질 — 체크 친화/topics/ORCID), max_records (과태 25의 천장 500). {query, api_total, n_records_returned, records_truncated, record}를 반환합니다; 각 기록 {author_id, 이름, 오용, works_count, cited_by_count, h_index, i10_index, 제휴[{institution, years}], last_known_institutions, top_topics}. openalex_get_author과 author_id을 사용하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
max_records	정수	선택 사항; 기본: 25

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

openalex_get_author

Fetch one OpenAlex 저자 프로필과 그들의 최고 인용 작품. Args: author_id (A-id, openalex.org URL, 또는 ORCID; CAVEAT: OpenAlex's ORCID 포인터는 스퍼 중복으로 해결할 수 있습니다 - openalex_search_authors), works_sample (기본 10, 최대 200에서 A-id를 선호합니다. 0은 추가 요청을 건너 뛰습니다. 저자 레코드를 counts_by_year, top_works_total (총 작품 수) 및 top_works (표현에 의해 일 기록) 반환합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
author_id	문자열	필수
works_sample	정수	선택 사항; 기본: 10

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

openalex_venue_info

OpenAlex - OA 상태, DOAJ 목록, APC, 인용 미터에서 저널 / 저장소 ('sources')를 찾습니다. Args : 장소 (exact S-id, openalex.org URL, 또는 ISSN 단일 레코드; 다른 사람은 이름 수색입니다), max_records (과태 10의 천장 500; 이름 연구 단지). 반환: 정확한 -> 1개의 근원 기록 + counts_by_year; 이름 검색 -> {query, api_total, n_records_returned, records_truncated, 레코드}. 소스 기록: {source_id, display_name, 유형, 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, first/last_publication_year, top_topics}.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
venue	문자열	필수
max_records	정수	선택 사항; 기본: 10

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

arxiv_search

검색 arXiv preprints (물리학, 수학, CS, 통계, q-bio, ...) 공식 Atom API을 통해. Args: 쿼리 (arXiv 쿼리 문자열; 일반 조건 모든 필드를 검색, 필드 접두사 ti:/au:/abs: and booleans AND/OR/ANDNOT work; 카테고리 또는 날짜 범위가 설정된 경우 선택 사항, 범주 (arXiv 코드 및 - 에, 예를 들어. q-bio.GN, cs.LG, stat.ML), date_from / date_to (출금일 YYYY-MM-DD, 포함), 시작 (0-기반 피징 상쇄; API은 요청시 ~3s를 움직입니다. max_results (기본 25, 최대 100), sort_by (부속 기본 / 제출일 / LastUpdatedDate), sort_order (부속 기본 / 종료). {search_query (보통된 정확한 쿼리), api_total (arXiv's 총 경기 수), start_index, n_records_returned, records_truncated, sort_by, sort_order, record}; 각 기록 {arxiv_id, 버전, id_versioned, 제목, 요약, 저자, 출판, 업데이트, primary_category, 카테고리, 도이, journal_ref, 댓글, abs_url, pdf_url}. doi/journal_ref는 전표 간행물 후에만 나타납니다. Malformed 쿼리는 오류를 제기 (arXiv's HTTP-200 오류 피드는, 데이터로 반환).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	옵션 정보
category	문자열	옵션 정보
date_from	문자열	옵션 정보
date_to	문자열	옵션 정보
start	정수	선택 사항; 기본: 0
max_results	정수	선택 사항; 기본: 25
sort_by	문자열	선택 사항; 기본: "relevance"; 한국어 (ko)"관련 상품"· "제출일자"· "최근 업데이트"·
sort_order	문자열	선택 사항; 기본: "descending"; koum : ["descending", "ascending"]

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

arxiv_get_papers

Batch-fetch arXiv 종이 메타 데이터 (포함. ) ID에 의해 - 100 용지에 대한 한 번의 클릭 요청. Args: arxiv_ids (모든 일반적인 형태에 있는 100 ID까지 — 2103.14030, 버전 2103.14030v2, 오래된 작풍 q-bio/0601001, arXiv:-prefixed, 또는 abs/pdf URL; unversioned IDs는 최신 버전에 해결합니다). {n_requested, n_found, duplicates (이 이미 반환된 종이로 해결되는 입력), not_found (알고 변형 된 ID — arXiv 침묵으로 비명하고 변형 된 것들에 전체 배치를 거부; 이 도구는 하지 않습니다), record} — 요청된 순서에 있는 기록, arxiv_search 기록과 동일한 모양. 인출 용지는 여전히 메타데이터를 반환합니다 (예금 메모에 대한 코멘트를 확인).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
arxiv_ids	문자열 배열	필수

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

crossref_get_work

Crossref DOI에 대한 출판사-deposited 메타데이터를 검색합니다. bare DOI, doi: 접두사 또는 doi.org URL이 허용됩니다. API 키가 필요하지 않습니다. DOI이 다른 등록 기관에 속한 경우, 일치하는 서비스를 사용하십시오; Crossref 404은 DOI이 유효하지 않습니다. 반환된 DOI, 제목 및 source_url을 확인합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
doi	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 2048

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

crossref_get_updates

입금 된 보정, 재전력 및 기타 업데이트 관계 읽기. updated_by 포인트는 이 작업을 업데이트; update_to 포인트는 이 DOI에 의해 업데이트됩니다. 보존 관계 방향 및 소스 라벨. 빈 배열은 신뢰성을 설치하지 않거나 retraction가 존재하지 않는다는 것을 증명합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
doi	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 2048

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

datacite_search_records

DataCite dataset/software DOI 메타데이터를 검색합니다. 공급 질문, related_doi 또는 둘 다; 쿼리는 DataCite 쿼리 구문을 사용합니다. 같은 필터와 page_size을 유지하면 next_page을 따르십시오. Page-number retrieval은 첫 번째 10,000 레코드에 제한됩니다. 필요한 경우 쿼리를 좁은. related_identifiers, 권리 및 방문 URL을 확인하십시오. metadata는 다운로드할 수 있는 자료 또는 재사용 권한을 보장하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 2000
related_doi	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 2048
resource_type	문자열	선택 사항; 기본: "dataset"; 한국어 (ko)"데이터셋"· "소프트웨어"·
page_size	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000

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

datacite_get_record

제목, 제작자, 자원 유형, 권리, 관련 식별자 및 사용 가능한 버전을 포함하여 하나의 공개 DataCite DOI 레코드를 검색하십시오. bare DOI, doi: 접두사 또는 doi.org URL을 허용한다. 연결된 데이터셋 또는 소프트웨어 패키지를 사용하기 전에 식별자 및 관계 방향을 확인하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
doi	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 2048

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

팟캐스트

작업 및 매개 변수 표시

search_articles

검색 PubMed (바이오 의학 & NCBI esearch를 통해 생명 과학 문학) 쿼리를 일치시키는 기사. PMIDs 페이지의 총 매치 카운트를 반환합니다. PubMed 필드 태그 ([Title], [Author], [Journal], [MeSH Terms], ...), Boolean 연산자, 날짜 필터링 및 정렬을 지원합니다. PubMed는 물리학 / CS / 수학 / 순수 화학 용지를 색인하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
max_results	정수	선택 사항; 기본: 20
retstart	정수	선택 사항; 기본: 0
sort	문자열	선택 사항; 한국어 (ko)"관련 상품"· "pub_date"· "이름 *"· "journal_name"· "이름 *"·
date_from	문자열	옵션 정보
date_to	문자열	옵션 정보
datetype	문자열	선택 사항; 기본: "pdat"; 한국어 (ko)"뚱 베어"· "칫"· "뚱 베어"·

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

get_article_metadata

pubMed의 상세한 기사 메타 데이터를 검색 PMID (bulk, efetch를 통해): 식별자 (pmid/pmc/doi), 제목, 요약, 저널, 소속 저자, 출판 날짜, MeSH 용어, 문서 유형, 언어 및 인용. 모든 사용에서 PubMed를 인용하고 링크로 반환 된 기사 DOIs (identifiers.doi)를 포함합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pmids	['string', 'array']	필수

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

find_related_articles

NCBI elink를 통해 한 개 이상의 소스 PMIDs에 대한 관련 PubMed 콘텐츠를 찾습니다. pubmed_pubmed (과태)는 제목 / astracts/MeSH (NOT 인용);의 단어 무게를 다는 유사성에 의해 순위를 매긴 유사한 기사를 반환합니다. pubmed_pmc은 전체 텍스트 PMC 링크를 반환; pubmed_gene/pubmed_protein/pubmed_nucleotide는 연결되는 순서/gene 기록을 돌려보냅니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pmids	['string', 'array']	필수
link_type	문자열	선택 사항; 기본: "pubmed_pubmed"; 크기: "pubmed_pubmed", "pubmed_pmc", "pubmed_nucleotide", "pubmed_protein", "pubmed_gene"
max_results	정수	옵션 정보

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

lookup_article_by_citation

NCBI ecitmatch를 통해 PMIDs에 대한 bibliographic 인용을 해결하십시오. 각 인용은 {journal, 년, 양, first_page, 저자, key}의 몇몇을 공급합니다; 2-3+ 필드를 신뢰할 수 있는 매칭으로 제공합니다. 참조 목록과 PMIDs을 필요로 할 때 사용.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
citations	객체 배열	필수

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

NCBI/PMC ID 변환기를 통해 PMID, PMCID 및 DOI 사이 변환. 통화 당 균류 입력 에이즈 (id_type 을 일치). PMID이 PMCID(i.e.)인지 확인하기 위해 일반적으로 사용됩니다. PMC에서 전체 텍스트) get_full_text_article 호출하기 전에.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
ids	['string', 'array']	필수
id_type	문자열	선택 사항; 기본: "pmid"; 한국어 (ko)"뚱 베어"· "뚱 베어"· "뚱 베어"·

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

get_full_text_article

유럽 PMC를 통해 PubMed Central의 오픈 액세스 전체 텍스트를 검색 PMC ID ("PMC12345" 또는 " 12345". Structured 섹션 텍스트와 라이센스를 반환; 풀 텍스트가 사용할 수없는 경우 이유가 명시적으로보고됩니다 (fulltext_status). OA-subset 기사는 전체 텍스트를 검색 할 수 있습니다. 모든 사용에서 PubMed를 인용하고 링크로 반환 된 기사 DOIs를 포함한다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pmc_ids	['string', 'array']	필수

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

get_copyright_status

PubMed 저작권정보, PMC ID 변환기 (PMID ->)를 결합하여 PMID의 저작권 및 라이센스 상태를 보고하십시오. PMCID/DOI) 및 PMC <permissions> 블록 (라이센스 타입, ALI 라이센스 URL, 저작권 성명/년). reproducing 내용의 앞에 open-access reuse 권리를 검사하는 사용.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pmids	['string', 'array']	필수

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

get_pubtator_annotations

공개된 PubMed 논문의 제목·초록에서 PubTator 3 BioC JSON 개체·관계 주석을 가져옵니다. 구절, 오프셋, 정규화 ID 및 관계를 유지합니다. 원시 텍스트를 제출하지 않습니다.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
pmids	array	*필수; minItems: 1; maxItems: 10

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

search_pubtator

텍스트, 개체 ID 또는 관계로 PubTator 3 문헌 한 페이지를 검색합니다(예: relations:ANY|@CHEMICAL_Doxorubicin|@DISEASE_Neoplasms). 자동 추출 관계는 연구 근거이며 임상 결론이 아닙니다.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
query	string	*필수; 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})

유전자 & 관련 기사

작업 및 매개 변수 표시

query_genes

mygene.info를 통해 유전자 식별자/symbols를 해결하십시오 (1000 기간/request까지 일괄 처리). Ensembl gene IDs, Entrez IDs, name, 그리고 다른 mygene.info 필드에 맵 유전자 기호를 사용하여 (scopes을 입력 조건의 네임스페이스에 설치하십시오. 예. "entrezgene", "ensembl.gene", "symbol, 별칭"). Args : 용어 (커리 용어, 예.g. ["TP53","BRCA1"]; commas 포함 된 용어는 지원되지 않습니다.); 범위 (comma-separated 식별자 네임스페이스를 사용하여 조건에 맞출 수 있음); 필드 (귀하의 유전자 필드, 또는 "all"); 종 (일반 이름 "human"/"mouse" 또는 NCBI 택시). {n_input, n_records, not_found, record}를 반환합니다. 여러 유전자를 매칭하는 용어는 여러 레코드를 산출합니다 (각은 query을 운반합니다). 기록은 deterministically 명령합니다 (입력 순서, 그 후에 _id).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
terms	문자열 배열	필수
scopes	문자열	옵션 정보
fields	문자열	선택 사항; 기본: "symbol, 이름,taxid,entrezgene,ensembl.gene"
species	문자열	옵션 정보

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 Ontology Lookup Service (OLS4)의 ontologies 목록. ontology_ids (예를들면) ["efo","cl","chebi","go","mondo"]): 다만 그 ontologies를 위한 구조화된 메타데이터 기록; 알 수없는 ID는 not_found에서보고됩니다. 없는: 완전한 OLS4 카탈로그 (~250 ontologies, 완전히 그리고 수 검증된). 반환: {records:[{ontology_id, 제목, 버전, 상태, num_terms, ...}], not_found:[...]} ID 리스트 또는 {records:[...], total_elements, Complete} 전체 카탈로그.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
ontology_ids	문자열 배열	옵션 정보

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

search_ontology_terms

하나 이상의 OLS4 ontologies를 통해 라벨/합니마에 의해 투과율 검색. 전형적인 용도 : 질병 이름 (ontologies=["efo"]), 세포 종양 세포 유형 (["cl"]), 화학 (["chebi"])의 ChEBI 용어, 이름 (["go"])에 의한 GO 용어를 찾아 한 번에 모든 종양을 검색하십시오. Args: 쿼리 (term 레이블, synonym, 또는 식별자); ontologies (lowercase ID는 제한합니다; 없음은 각 투과학을 검색합니다; 정확한 (전체 문자열 일치); include_obsolete (과태 False); max_results (OLS relevance에 의해 붙인). {query, total_found, n_returned, truncated, 용어:[{curie, iri, 레이블, short_form, 투과, 설명, 유형, is_defining_ontology}]}.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
ontologies	문자열 배열	옵션 정보
exact	불리언	선택 사항; 기본값: false
include_obsolete	불리언	선택 사항; 기본값: false
max_results	정수	선택 사항; 기본: 20

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

get_ontology_term

Fetch one tology term's 세부사항, 또는 그것의 완전한 관련 맨끝 세트. relation=None: 전체 기간 기록 (표, 동의어, 묘사, 쓸모 없는 깃발, 직접적인 부모). 관계 : COMPLETE, 완전히 관련 용어의 질화 세트 - 예. 관계="hierarchicalChildren" 직접 아이들을 위한 incl. part_of 등, "descendants"/"hierarchicalDescendants" 전체 서브 트리에 대한, "ancestors"/"hierarchicalAncestors", "parents", "children". Retrieval은 API's 자신의 합계에 대해 계산됩니다. Args : 투과율 (lowercase, 예를 들어) "efo", "go", "cl", "chebi"; term_id (커리 "EFO: 0000305"/"GO: 0006281" 또는 가득 차있는 IRI); 관계 ( 나열된 중 하나 또는 하나); include_parents (관계가 없을 때 직접 부모를 거부하십시오). 반환: 관계 = 아무도 {curie, iri, 상표, 투과, short_form, synonyms, 묘사, is_obsolete, has_children, Parent}; {root, 관계, total_elements, term_count, 용어:[...]}.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
ontology	문자열	필수
term_id	문자열	필수
relation	문자열	선택 사항; 한국어 (ko)"엄마의 아들"· "아이 들과"· "의 역사"· "뚱 베어"· "hierarchical특허"· "의료기관"· "hierarchical아세터"· "히어로즈"·
include_parents	불리언	선택 사항; 기본값: false

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

get_go_annotations

QuickGO (complete, count-verified)에서 UniProt 유전자 제품에 대한 GO 주석을 검색합니다. 아르그: uniprot_accession (예: ) "P04637"의 선택 접두사); 종횡비 (모든 측면, 또는 biological_process/molecular_function/cellular_component)의 하나; 증거 (None/all의 미리 설치 "experimental_manual"=manually 할당된 실험적인 증거, "automatic_iea"=electronic/IEA, 또는 "ECO 같이 명시한 ECO 부호: 0000314"; IDA/IEA와 같은 세 개의 테터 GO 증거 코드는 허용되지 않습니다. - QuickGO는 침묵적으로 GoEvidence를 무시하며, 필터는 ECO 코드를 사용해야합니다.); taxon_id (선택적인 NCBI 세세논, 예를들면. 9606); include_term_names (1개의 배치된 투과율 보기를 통해 GO 기간 이름/aspect/oused를 가진 각 기록; max_records (기록에 캡; 가득 차있는 세트는 아직도 retrieved와 summarized; truncated는 캡을 플래그로 합니다. {gene_product, total_annotations, n_record, 완전한, truncated, distinct_go_ids (모든 주석을 건너), 기록:[{go_id, go_aspect, 정량제, go_evidence, eco_id, 참고, assigned_by, 날짜, ...}]}.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
uniprot_accession	문자열	필수
aspect	문자열	선택 사항; 한국어 (ko)"biological_process"· "molecular_function"· "cellular_component"·
evidence	문자열	옵션 정보
taxon_id	정수	옵션 정보
include_term_names	불리언	선택 사항; 기본값: false
max_records	정수	선택 사항; 기본: 200

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

search_uniprot_entries

정확한 유전자명( synonyms 포함), 단백질 이름 구문 및/또는 정확한 organism_id(NCBI taxonomy ID, 후손자 제외)에 의한 활성 UniProtKB 단백질 항목을 발견하십시오. 이 필터의 적어도 하나가 요구됩니다; 공급된 필터와 결합됩니다. 선택 reviewed=true 선택 Swiss-Prot, false 선택 TrEMBL; 모두 포함 omitting. 생물 없음 또는 기본적으로 검토. 텍스트 사용 UniProt 토큰화 구문 일치, arbitrary substring 일치 또는 raw query syntax; 인용, backslashes, wildcards 및 제어 문자가 거부됩니다. 액세스 주문에 한 개의 경계 페이지를 반환, 완전한 단백질 세트하지. 다음 페이지의 경우 next_cursor을 동일한 필터와 page_size로 전달합니다. Cursors는 opaque, 상쇄 또는 튼튼한 스냅 샷; UniProt가 stale cursor를 거부하면 다시 시작합니다.

적어도 1개의 목록으로 만들어진 검색 필터 공급; 완전한 조합 규칙을 위한 다운로드 가능한 schema를 상담하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200; 패턴 : "^(?=[\\s\\S]*\\S)[^\"\\\\*?\\u0000-\\u001f\\u007f]+$"
protein_name	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200; 패턴 : "^(?=[\\s\\S]*\\S)[^\"\\\\*?\\u0000-\\u001f\\u007f]+$"
organism_id	정수	선택 사항; 최소: 1; 최대: 2147483647
reviewed	불리언	옵션 정보
page_size	정수	선택 사항; 기본 : 25; 최소: 1; 최대: 500
cursor	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 4096; 패턴 : "^[^\\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 UniProtKB는 1 차 또는 2 차 액세스 목록의 레코드를 기록합니다. unsolved 별명으로 직접적인 per-accession fallback를 이용합니다. 세 가지 모드 : fields 주어진 → 토큰 - 랑 탭의 검색은 UniProt 필드 (예를 들어. ["accession","id","protein_name","gene_names","organism_name","length","sequence"]); format은 무시됩니다. format="fasta" → per-accession FASTA 순서. format="txt" → per-accession 전체 UniProt 플랫 파일 텍스트 (완전 주석; fields을 선호하는 매우 큰 수 있습니다. Args : 액세스 (예 :) ["P04637", P38398"]); 형식 ( "fasta"/ "txt", fields이 부여 될 때 무시); 필드 (선택적인 UniProt REST 필드 이름 탭 모드). 반환: 필드 모드 {accessions, 필드, n_records, 레코드:[{<column>:value}]}; fasta/txt 모드 {accessions, 형식, n_found, 누락, 기록:{accession:text}} — missing 목록 액세스 UniProt는 레코드를 반환하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accessions	문자열 배열	필수
format	문자열	선택 사항; koum : ["fasta", "txt"]
fields	문자열 배열	옵션 정보

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 일괄 ID 매핑을위한 100,000 식별자에 제출. from_db/to_db는 정확한 UniProt API 데이타베이스 이름입니다 (예를들면) Gene_Name, GeneID, Ensembl, RefSeq_Protein, UniProtKB_AC-ID -> UniProtKB; UniProtKB_AC-ID -> Ensembl 또는 GeneID). 유효한 쌍은 https://rest.uniprot.org/configure/idmapping/fields에 의해 정의됩니다; 지원되지 않은 쌍은 업스트림을 실패. taxon_id는 Gene_Name에서만 선택적입니다; 종을 파괴하도록 지정하십시오. ID는 whitespace 또는 분리기 없이 개인적인 끈이어야 합니다; 케이스와 버전은 보존되고, 한 번 제출된 정확한 중복. from_db=UniProtKB_AC-ID로 search_uniprot_entries에서 접속할 수 있습니다. 한 POST를 전송, 자동 retries 또는 polls. job_id을 저장하고 get_uniprot_id_mapping_status과 get_uniprot_id_mapping_results를 사용하십시오. UniProt는 7 일까지 후에 결과를 만료합니다; 취소 또는 앱 종료는 로컬 요청을 중지, 원격 작업이 아닙니다. 로컬 작업 캐시 또는 원격 취소 / 삭제 API이 제공되지 않습니다. 제출이 응답을 잃으면, 작업이 존재 할 수 있습니다; 장님으로 resubmit하지 마십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
from_db	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 100; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_-]*$"
to_db	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 100; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_-]*$"
ids	문자열 배열	필수; 최소품목: 1; 최대품목: 100000
taxon_id	정수	선택 사항; 최소: 1; 최대: 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

기존 UniProt ID 매핑 작업을 한 번 확인하십시오. NEW/RUNNING은 나중에 이 도구를 오염시킵니다 (최소 3 초 출발); FINISHED는 get_uniprot_id_mapping_results과 모든 페이지를 읽을 수 있습니다. Upstream ERROR는 FAILED, 단말 작업 실패, 일치하지 않는 ID로 정상화됩니다. HTTP 400/500 작업 실패는 자동적인retries 없이 읽습니다; 다른 HTTP 실패 (알 수없는 / 예상 작업 포함) propagate. 새 직업을 제출하지 않거나 자동으로 설문 조사.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
job_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 100; 패턴: "^[A-Za-z0-9_-]+$"

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

get_uniprot_id_mapping_results

완성된 직업을 위한 Compact UniProt ID 매핑 쌍의 1개의 페이지를 흠뻑 취하십시오. next_cursor과 동일한 job_id/page_size를 has_more=false까지 반복하십시오; 커서는 opaque, 오프셋 또는 내구성 스냅샷이 아닙니다. 각 행은 1-to-many 매핑을 포함하여 유지됩니다. 멀티플래시를 해석하기 전에 모든 페이지의 맞은편에 의해 묶음 쌍; 소스는 페이지에 걸쳐 할 수 있습니다. failed_ids의 조합을 페이지에 걸쳐보고; 페이지에 부과되지 않는 ID를 절대 사용하지 마십시오. UniProtKB 대상 ID는 주석 또는 순서에 get_uniprot_entries에 전달될 수 있습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
job_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 100; 패턴: "^[A-Za-z0-9_-]+$"
page_size	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 500
cursor	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 4096; 패턴: "^[^\\u0000-\u001f\u007f]+$"

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

map_reactome_pathways

Reactome Pathways (AnalysisService Token 워크플로우)에 대한 Map 유전자 기호 또는 UniProt 액세스. Args: 식별자 (id_type="symbol", "uniprot"가 있는 경우 UniProt Accessions ; 중복 없음); id_type ("symbol"/"uniprot"); 종 (과태 "Homo sapiens"); 자원 (AnalysisService 분자 자원 전망 "TOTAL" 기본; "UNIPROT"의 특징 단백질 수준 매핑에 제한); include_disease (서비스 기본 True); 콤팩트 (True → per-identifier 저수준 통로만 {stId의 이름, species} + reactome 릴리스 버전; False → 전체 결정 결과 : 엔터런트 / 반응 통계 (p-value, FDR, Found / 총) 및 일괄 요약 포함의 전체 경로 세트. identifiers_not_found). 반환: 콤팩트 {tool, reactome_version, id_type, 종, n_input, 유전자: {identifier: {found, n_lowlevel_pathways, pathways}}}; 전체는 통로 통계 및 batch_summary을 추가합니다. 지도 식별자는 요청한 종에 통로를 식별하고, 인간에게 투구하지 않고. Homo sapiens 또는 Mus musculus와 같은 지원되는 과학적인 이름을 사용하십시오; 다운로드 가능한 스키마 목록 모두 지원되는 이름. 빈, 지원되지 않은 또는 잘못 된 종은 오류입니다. found 및 n_found은 식별자 인식을 나타내며, 경로 회원은 인식 식별자가 0 경로가있을 수 있습니다. 컴팩트 모드는 저수준 통로만 포함합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
identifiers	문자열 배열	필수
id_type	문자열	필수; koum : ["symbol", "uniprot"]
species	문자열	선택 사항; 기본: "Homo 사파이어"
resource	문자열	선택 사항; 기본: "TOTAL"
include_disease	불리언	선택 사항; 기본값: true
compact	불리언	선택 사항; 기본값: true

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

list_enrichment_sources

g:Profiler enrichment 소스와 하나의 유기체의 현재 데이터 버전을 나열합니다. 소스는 생물 의존이며 GO:BP, GO:MF, GO:CC, KEGG, Reactome 및 WikiPathways와 같은 네임스페이스를 포함합니다. g:Profiler는 서비스 가동을 위한 한정된 조회 메타데이터를 저장합니다; 이 읽기 전용 조회는 유전자 목록을 제출하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
organism	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 64; 패턴 : "^[a-z][a-z0-9_]*$"

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

enrich_gene_set

G를 실행:Profiler g:GOSt는 GO, Reactome, KEGG, WikiPathways 및 기타 유기 지원 소스에서 설정된 유전자에 대한 풍부. 명시된 유기체, 사용자 정의 통계 배경, 하위 대표 테스트 및 g:Profiler 다중 테스트 교정. unmapped, ambiguous, 및 중복 식별자는 침묵적으로 불멸되는 대신 메타 데이터에 반환됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
genes	문자열 배열	필수; 최소품목: 1; 최대품목: 5000
organism	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 64; 패턴 : "^[a-z][a-z0-9_]*$"
sources	문자열 배열	선택 사항; 최대품목: 100
background_genes	문자열 배열	선택 사항; 최소품목: 1; 최대품목: 20000
domain_scope	문자열	선택 사항; 크기: "annotated", "known", "custom", "custom_annotated"]
correction_method	문자열	선택 사항; 기본: "g_SCS"; 한국어 (ko)"사이트맵"· "bonferroni, 영국"· "뚱 베어"·
user_threshold	숫자	선택 사항; 최대: 1; 독점적인Minimum: 0
all_results	불리언	선택 사항; 기본값: false
ordered	불리언	선택 사항; 기본값: false
measure_underrepresentation	불리언	선택 사항; 기본값: false
no_iea	불리언	선택 사항; 기본값: false
no_evidences	불리언	선택 사항; 기본값: false
numeric_ns	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 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

현재 Enrichr 유전자 세트 라이브러리 및 지원되는 Enrichr 배포에 대한 적용 통계를 나열합니다. 인간적인 배치는 인간과 쥐 도서관을 포함합니다; 다른 지원되는 유기물은 그들의 헌신적인 배포를 사용합니다. enrich_gene_set_enrichr의 앞에 이 사용은 transcription 요인, perturbation, 약, 질병, 조직, 또는 세포 유형 분석을 위한 도서관을 선정하기 위하여.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
organism	문자열	선택 사항; 기본: "human"; 텀: ["human", "fly", "yeast", "worm", "fish"]

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

enrich_gene_set_enrichr

Enrichr은 Enrichr 라이브러리에 의해 허용된 유전자 기호 또는 식별자를 위한 풍부를 실행합니다. 이 보완 g : transcription-factor, perturbation, 약, 질병, 조직 및 세포 유형 라이브러리를 가진 Profiler. 사용자 정의 배경은 Speedrichr API을 사용하고 현재 인간의 배포에만 지원됩니다. Enrichr는 unmapped 식별자를 보고하지 않습니다, 그래서 mapping_status는 항상 not_reported_by_enrichr입니다. 유전자 목록은 외부 Enrichr 서비스에 제출됩니다. 업로드는 임시 외부 부작용이며 나중에 라이브러리 요청이 실패하면 자동으로 다시 압연되지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
genes	문자열 배열	필수; 최소품목: 1; 최대품목: 5000
libraries	문자열 배열	필수; 최소품목: 1; 최대품목: 10
background_genes	문자열 배열	선택 사항; 최소품목: 1; 최대품목: 20000
organism	문자열	선택 사항; 기본: "human"; 텀: ["human", "fly", "yeast", "worm", "fish"]
description	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
max_results	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 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

정확한 HGNC 기호로 인간 유전자 명명 정보를 조회합니다. 승인·철회 상태, 이름, 별칭, 교차 참조 및 수정 날짜를 유지합니다.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
symbol	string	*필수; minLength: 1; maxLength: 100

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

resolve_hgnc_alias

HGNC에서 정확히 일치하는 인간 유전자 별칭을 찾습니다. 일치하는 모든 유전자를 반환하며 모호한 후보 중 하나를 임의로 선택하지 않습니다. 승인된 기호에는 get_hgnc_gene을 사용하세요.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
symbol	string	*필수; minLength: 1; maxLength: 100

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

get_hgnc_service_info

HGNC 공식 REST 메타데이터, 검색 가능 필드와 저장 필드를 읽습니다. 기존 HGNC 조회와 요청 제한을 공유하며 키가 필요하지 않습니다.

입력 필드가 없습니다. 빈 객체를 전달합니다.

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

query_hgnc_field

문서화된 HGNC 필드로 과거 기호와 외부 식별자를 검색하거나 가져옵니다. search는 색인 식별자, fetch는 저장 기록을 반환합니다. 모호함과 승인·철회 상태를 보존하며 하나의 유전자를 임의 선택하지 않습니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
mode	string	선택; default: "fetch"; enum: ["fetch", "search"]
field	string	필수; enum: ["symbol", "alias_symbol", "prev_symbol", "name", "hgnc_id", "entrez_id", "ensembl_gene_id"]
value	string	필수; minLength: 1; maxLength: 300
max_rows	integer	선택; 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 공식 공개 버킷의 객체, 크기, 식별·체크섬 메타데이터와 페이지 토큰을 반환합니다. URL 검색만 하며 파일 다운로드나 로컬 저장은 하지 않습니다. ETag는 SHA256이 아닙니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
prefix	string	선택; default: "hgnc/tsv/tsv/"; maxLength: 200; pattern: "^hgnc/[A-Za-z0-9_./-]*$"
cursor	string	선택; default: ""; maxLength: 4096
limit	integer	선택; default: 20; minimum: 1; maximum: 100

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

한국어 (Korean)

작업 및 매개 변수 표시

blast_submit

비동기 유사성 검색을 위한 NCBI BLAST 서비스로 한 핵산 또는 단백질 시퀀스를 제출하십시오. A/C/G/T만 만든 단백질이 다른 주위이기 때문에 molecule_type를 명시적으로 설정하십시오. RID 및 서버 견적을 반환합니다. 호출 blast_status 한 분 당 한 번 이상, 다음 blast_results READY 후. 순서는 NCBI에 보내지고 로컬로 캐시되지 않습니다; 손실된 제출 응답은 blast_submission_unknown을 제기하고 자동으로 검색되지 않아야 합니다. 적어도 10 초에 의하여 모든 BLAST 요구 및 적어도 60 초에 의하여 동일한 RID를 위한 모든 요구. 재시작 후 RID를 재시작합니다. NCBI는 일반적으로 36 시간 동안 결과를 유지; 이것은 deletion 보증이 아닙니다. 취소, 앱 종료 및 로컬 요청을 제거; 이 API에는 문서화되지 않은 원격 취소 / 삭제 작업이 없습니다. 작업 레지스트리 또는 결과 캐시가 추가되지 않습니다; 정상적인 대화/노트북 persistence는 입력과 산출을 유지할지도 모릅니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
sequence	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 100000
molecule_type	문자열	필수; 제품 이름: ["nucleotide", "protein"]
database	문자열	선택 사항; 제품 이름: ["nt", "core_nt", "refseq_rna", "nr", "refseq_protein", "swissprot"]
evalue	숫자	선택 사항; 독점적인Minimum: 0; 최대: 1000
hitlist_size	정수	선택 사항; 최소: 1; 최대: 100
megablast	불리언	옵션 정보

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

blast_status

한 번 NCBI BLAST RID를 확인하십시오. 이것은 단일 SearchInfo 요청이며 오염 또는 대기; 체크 사이 적어도 60 초를 기다리는 NCBI 지도를 존중하십시오. WAITING, READY, FAILED, 또는 UNKNOWN (알 수 없거나 만료된 RID)를 반환합니다. 적어도 10 초에 의하여 모든 BLAST 요구 및 동일한RID 요구, 결과 retrieval를 포함하여, 적어도 60 초.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
rid	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 128

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

blast_results

Fetch NCBI BLAST RID에 대한 결과를 바인딩했습니다. 그것은 하나의 요청을하고 ready=false를 반환 할 때 작업은 여전히 대기; json2, xml2, 텍스트, 또는 blast_status이 READY를 보고한 후 탭 출력을 선택합니다. 결과는 2 MiB에서 캡핑되며 동사태를 반환합니다. tabular는 NCBI Text + ALIGNMENT_VIEW=Tabular를 의미하며 HTML 코멘트, PRE 태그 및 보고서 헤더를 포함 할 수 있습니다. 그것은 순수한 TSV 또는 CSV가 아닙니다. blast_status을 포함한이 RID에 대한 마지막 요청 후 최소 60 초를 기다립니다. 자동적인 retries 없음.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
rid	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 128
format	문자열	선택 사항; 제품 이름: ["json2", "xml2", "text", "tabular"]

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

ensembl_lookup

안정된 ID 또는 기호에 의한 유전자, 성적, 단백질을 찾습니다. 쿼리는 ENS ID (버전 허용), FlyBase/WormBase/yeast ID, 또는 BRAF와 같은 기호를 허용한다. query_type: 자동 (과태)는 ID를 첫째로 삼고, 그 후에 입력이 canonical ENS/LRG ID인 경우에만 명시된 부재에 상징합니다; id는 ID 조회만 사용합니다; 기호는 버전 정상화 없이 단지 상징 lookup를 이용합니다. 종은 기호 파열 (기본 homo_sapiens)에만 적용되며, 불이 켜지지 않습니다. transcripts, exons 및 번역 (기본 false)를 포함합니다. 잘못된 요청 및 서비스 실패는 오류를 제기합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
query_type	문자열	선택 사항; 기본: "auto"; 크기: "auto", "id", "symbol"
species	문자열	선택 사항; 기본: "homo_sapiens"
expand	불리언	선택 사항; 기본값: false

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

ensembl_xrefs

Ensembl 안정적인 ID의 외부 교차 환경 — Ensembl gene/transcript ID에서 HGNC, NCBI(EntrezGene), UniProt, OMIM, RefSeq, Expression Atlas 등 Args: stable_id (ENSG.../ENST..., 받아들여지는 버전); external_db (선택적인 정확한 상류 데이타베이스 이름 여과기, e.g. HGNC, EntrezGene, Uniprot_gn, MIM_GENE, RefSeq_mRNA;, 모든 것을 위해 omit. {stable_id, external_db, n_xrefs, xrefs}를 반환합니다 — COMPLETE 목록 (truncated), 정렬 (dbname, primary_id); 각 행 {dbname, db_display_name, primary_id, display_id, 설명, 동의어, info_type}. 알려진 ID 반환 n_xrefs:0.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
stable_id	문자열	필수
external_db	문자열	옵션 정보

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

ensembl_vep_variant

Ensembl VEP로 변이 영향을 주석 처리하고 전사체별 결과를 심각도순으로 요약합니다. hgvs_notation이 없으면 variant_id가 우선하며 region, allele, allele_orientation은 무시됩니다. HGVS는 이 인수들과 함께 사용할 수 없습니다. hgvs_notation은 게놈·코딩·단백질 HGVS를 받습니다(예: ENST00000366667:c.803C>T). 참조 버전은 그대로 전달하지만 검증하지 않습니다. rest.ensembl.org의 해당 종 현재 어셈블리를 사용하며 어셈블리 선택이나 좌표 변환은 하지 않습니다. assembly_name으로 실제 어셈블리를 확인하세요. HGVS 요청은 hgvs=1과 transcript_version=1을 사용하여 버전이 있는 transcript_id와 가능한 hgvsc/hgvsp를 보존합니다. version_validation은 unchecked입니다. input_reference_annotations는 max_consequences와 무관하게 상위 서비스의 전체 전사체 목록에서 보존됩니다. matched는 버전 접미사를 제외한 참조 ID 일치이며 구문 검증이나 버전 일치를 뜻하지 않습니다. unknown은 비교할 주석이 없다는 뜻입니다. HGVS 대립유전자는 음성 가닥을 포함한 상위 서비스 방향을 유지하며 영역 정규화를 하지 않습니다. allele은 ID 조회 결과를 필터링하지 않습니다. region은 현재 참조 어셈블리의 1부터 시작하는 양 끝 포함 좌표입니다(인간 GRCh38, 예: 7:140753336-140753336). SNV는 start=end, 삽입은 start=end+1입니다. :1/:-1 가닥 표기는 허용되지만 좌표는 항상 참조 게놈 기준입니다. allele은 A/C/G/T 서열, 결실의 -, 또는 INS/DUP/DEL/TDUP를 받습니다. 기본 allele_orientation=forward는 참조 정방향으로 해석합니다. region을 선택하면 영역 가닥으로 해석하고 음성 가닥 서열을 역상보 변환합니다. 음성 영역의 기호 대립유전자에는 forward가 필요합니다. 영역 요청과 결과는 항상 정방향입니다. 음성 가닥 유전자라고 음성 입력이 필요한 것은 아닙니다. species 기본값은 homo_sapiens입니다. max_consequences 기본값은 25이며 HIGH>MODERATE>LOW>MODIFIER 순서로 보존합니다. n_transcript_consequences는 전체 행 수, transcript_consequences_truncated는 잘림 여부입니다. 결과는 좌표, 대립유전자, 유전자, 전사체·조절영역·모티프 영향과 중첩 변이를 포함합니다. variant_allele을 보존합니다. n_transcripts는 유전자별 비어 있지 않은 고유 전사체 ID 수이며 worst_impact는 상위 서비스가 반환한 모든 대립유전자를 대상으로 합니다. HGVS 구문 오류와 알 수 없는 rsID는 상위 서비스의 원인을 보존해 보고합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
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	정수	선택 사항; 기본: 25

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

ensembl_homology

Ensembl Compara (condensed rows — no alignments/sequences)에서 유전자의 Orthologues 또는 패럴로그. Args : gene_symbol (species의 안정적인 ID로 해결 됨) gene_symbol/gene_id의 정확하게 하나 통과하십시오); gene_id (ENSG ...); homology_type (기본/변리사/프로젝트); target_species (하나 종에 제한); target_taxon (NCBI 세세논 서브 트리, 예) 9443 프리마트; target_species, 또는 semantics와 결합할 수 있는); 종 (출원 종, 기본 homo_sapiens); max_homologies (원격 캡 기본 200; n_total는 완전한 카운트를 운반, homologies_truncated는 모자를 발사합니다). {gene_id, gene_symbol, 종, homology_type, target_species, target_taxon, n_total, homologies_truncated, homologies}를 반환합니다; 정렬 된 행 (species,id) {type, 종, id, protein_id, taxonomy_level, method_link_type}. Quirk: the /homology/symbol route stalls — 이 도구는 항상 심볼을 해결하고 안정적인 ID로 쿼리합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_symbol	문자열	옵션 정보
gene_id	문자열	옵션 정보
homology_type	문자열	선택 사항; 기본: "orthologues"; 줌: ["orthologues", "paralogues", "projections"]
target_species	문자열	옵션 정보
target_taxon	정수	옵션 정보
species	문자열	선택 사항; 기본: "homo_sapiens"
max_homologies	정수	선택 사항; 기본: 200

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

ensembl_sequence

Ensembl의 Fetch 순서 — 안정된 ID (gene/transcript/protein) 또는 genomic 지구에 의하여. EITHER stable_id 또는 지역을 통과하십시오. Args : stable_id (ENSG ... / ENST ... / ENSP ..., 승인 된 버전); 지역 (1 기반 포함 크롬 : 스타트..end 또는 크롬 : 스타트 엔드, GRCh38 인간, 최대 10Mb); 종 (지역 경로, 기본 homo_sapiens; 안정적인 ID를 무시); seq_type (ID 경로: genomic default/cdna/cds/protein; 항상 genomic을 돌려주는 지구를 무시했습니다. 이 도구는 한 번의 순서로 돌아갑니다: 유전자 수준 cdna/cds/protein 요청을 위해, 대신 transcript/protein 안정 ID를 지정하십시오; max_bytes (유료로드 가드 기본 400000 - 더 큰 순서는 seq omitted; length/sha256/metadata는 항상 돌려보냅니다; 전체 텍스트에 대 한 더 큰 max_bytes와 다시 호출). {found, 쿼리, seq_type, ID, 설명, 분자, 길이, sha256, seq}를 반환 - 분자에 의해 함침되는 단위의 길이 (Dna, 단백질을 위한 잔류물을 위한 기초); seq는 모자를 씌우는 seq_omitted에 의해 대체했습니다; 발견: Ensembl이 명시적으로 요청한 안정된 ID를 찾을 때만 null 필드와 함께 나눕니다. 다중 순서 요구, incompatible 순서 유형 및 다른 상류 실패는 과실을 올립니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
stable_id	문자열	옵션 정보
region	문자열	옵션 정보
species	문자열	선택 사항; 기본: "homo_sapiens"
seq_type	문자열	선택 사항; 기본: "genomic"; 크기: "genomic", "cdna", "cds", "protein"
max_bytes	정수	선택 사항; 기본: 400000

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

ensembl_overlap_region

Ensembl은 유전자, 성적, 규제 기능 (enhancers/promoters), 반복, 변형, karyotype 밴드를 겹쳐 쌓이는 기능을 제공합니다. Args : 지역 (1 기반 포함 크롬 : 스타트 엔드 GRCh38, e.g. 7:140719327-140925199; 상류는 > 5Mb를 펼칩니다 — 더 큰 균열); 기능 (일반/직문/exon/cds/regulatory/motif/repeat/variation/structural_variation/band/simple/misc); 종 (과태 homo_sapiens); max_features (원격 캡 기본 500; n_total는 완전한 오버랩 카운트를 운반, features_truncated는 캡을 플래그). {region, 종, 기능, n_total, features_truncated, features} 반환 정렬 (start,id). 줄 모양은 변화합니다 — 유전자 {id, external_name, 생물 유형, 묘사, 시작, 끝, 물가, canonical_transcript, ... }; 규제 {id, 설명, 시작, 끝, extended_start/end, ...}. 빈 지역 반환 n_total: 0.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
region	문자열	필수
feature	문자열	선택 사항; 기본: "gene"; 한국어 (ko)"- 한국어"· "관련 기사"· "뚱 베어"· "cds의"· "인증 및 인증"· "뚱 베어"· "제품 설명"· "의 특징"· "structural_variation"· "팟캐스트"· "간단한 설명"· "뚱 베어"·
species	문자열	선택 사항; 기본: "homo_sapiens"
max_features	정수	선택 사항; 기본: 500

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

ncbi_resolve_taxon

NCBI 세무성 식별자에 종 또는 세무 이름을 해결합니다. 과학/일반적인 이름 또는 숫자 TaxID를 받아들이십시오; 모든 업스트림 경기를 반환 그래서 주위 이름은 처음 결과에 할당되지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
max_matches	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100

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

ncbi_get_assembly_info

GCF/GCA 액세스 버전의 정확한 NCBI 게놈 어셈블리 정체성을 반환, 세금 포함, 어셈블리 이름, UCSC synonym, 상태, 및 쌍 RefSeq/GenBank 액세스. Versionless accessions는 재현성 및 종 호환성 오류를 방지하기 위해 거부됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assembly_accession	문자열	필수; 패턴 : "^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

순서 이름과 정확한 UCSC/RefSeq/GenBank aliases 한 버전 NCBI 어셈블리. 선택적으로 1개의 순서 이름을 해결하십시오; ambiguous shared chromosome labels는 alt 또는 unlocalized 비계를 선택 대신 여러 경기로 유지됩니다. 결과는 max_sequences (과태 200);에 의해 통제되는 경계된 접두사입니다 전체 조립 보고서가 필요할 때 더 큰 캡을 사용합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assembly_accession	문자열	필수; 패턴 : "^GC[AF]_[0-9]{9}\\.[0-9]+$"
sequence	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
max_sequences	정수	선택 사항; 기본: 200; 최소: 1; 최대: 5000

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

ucsc_list_tracks

UCSC 게놈 브라우저 어셈블리에서 사용할 수있는 데이터 트랙 목록 (leaf 트랙 만 - 쿼리 가능한 한), 선택적으로 필터링. Args: genome (hg38 과태/hg19/mm39/danRer11/... ~220 집합); filter_text (이름/짧고 긴 상표, 예를들면 과민한 substring, e.g. phyloP, TFBS의 ClinVar; 모든 것을 나열하기 위해 omit - hg38는 ~24k 잎 트랙, 당신은 거의 항상 필터를 원; max_tracks (원격 캡 기본 200; n_total는 전체 경기 수를, tracks_truncated는 모자를 기치합니다)를 나릅니다. {genome, filter_text, n_total, tracks_truncated, 트랙} 반환 트랙 이름에 의해 정렬; 각 행 {track, short_label, long_label, 유형, 그룹, parent}. ucsc_track_data과 track을 사용하십시오. Quirk: genome 당 첫 번째 호출은 전체를 다운로드 ~17MB 목록 및 프로세스에 대 한 캐시.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
genome	문자열	선택 사항; 기본: "hg38"
filter_text	문자열	옵션 정보
max_tracks	정수	선택 사항; 기본: 200

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

ucsc_track_data

지역에있는 모든 UCSC 게놈 브라우저 트랙의 Fetch Raw rows — ucsc_conservation / ucsc_tfbs_clusters (진 트랙, ClinVar, GWAS 카탈로그, CpG 섬, 반복, ...). Args: 트랙 (ucsc_list_tracks, 예.g.의 이름) 알려진Gene, cpgIslandExt, clinvarMain); 크롬 (chr-prefixed, chr7/chrX — UCSC는 접두사를 요구합니다); 시작 (0 기반 반 오픈; Ensembl 1 기반 시작은 여기서 시작 1입니다. 끝 (포함); genome (과태 hg38); max_rows (API maxItemsOutput, 기본 1000; truncated는 API's 자신의 maxItemsLimit 깃발을 반영합니다. {genome, 트랙, 크롬, 시작, 끝, track_type, items_returned, truncated, rows}를 반환 - 업스트림 모양 (BED-like {chrom, 크롬 시작, 크롬 끝, 이름, 점수, ...};의 행 wiggle {start, 끝, value}). 알 수없는 트랙 상승. Quirk: 일부 거대한 트랙에 대한 API 캡 출력 자체 및 dataDownloadUrl의 포인트를 출력 - 현재 경우 echoed. 좌표는 end > start과 더불어 비 부정적인 안전 정수이어야 합니다. 잘못된 값은 거절되지 않고, 다른 locus에 둥글거나 둥글게 되었습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
track	문자열	필수
chrom	문자열	필수
start	정수	필수; 최소: 0; 최대: 9007199254740991
end	정수	필수; 최소: 0; 최대: 9007199254740991
genome	문자열	선택 사항; 기본: "hg38"
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 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 트랙의 지역을위한 진화 보수 요약 (다양한 정렬에 기초 현명한 점수). 아르그: 크롬 (chr prefixed); 시작 (0 기반 반 오픈); 끝 (exclusive; 100000 bp에서 캡핑 된 스팬 - 더 큰 분할); genome (과태 hg38); (선택; 기본: hg19 phyloP100wayAll, hg38 phyloP100way, mm10 phyloP60wayAll, mm39 phyloP35way; 다른 genomes는 phyloP100way fallback을 유지, 존재하지 않을 수 있습니다 - 필요한 경우 ucsc_list_tracks의 점수 트랙을 지정; positive=conserved, 부정적인=fast 진화; 대안 hg38 phastCons100way, phyloP30way, phastCons30way, phyloP447way, phyloP470way; hg19 phastCons100way; include_values (또한 당 기초 반환 {start,end,value} max_values, values_truncated 플래그에서 캡핑 된 행 캡; default false = 요약만); max_values (기초 모자 기본 2000). 의논하기 {genome, track, chrom, start, end, span_bp, n_bases_covered, coverage_fraction, mean, min, max} (+values, 요청시 values_truncated). 각 행의 기초 경간에 의해 무게를 달아, 창에 자르는; coverage_fraction의 0 득점되지 않는 기초. Non-score 트랙 인상; 업스트림-truncated 행 목록도 인상.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
chrom	문자열	필수
start	정수	필수; 최소: 0; 최대: 9007199254740991
end	정수	필수; 최소: 0; 최대: 9007199254740991
genome	문자열	선택 사항; 기본: "hg38"
track	문자열	옵션 정보
include_values	불리언	선택 사항; 기본값: false
max_values	정수	선택 사항; 기본: 2000

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

ucsc_tfbs_clusters

ENCODE transcription-factor 바인딩 사이트 클러스터는 지역 (세포 유형의 수백에 걸쳐 CHIP-seq 피크 클러스터)를 덮고 있습니다. TFs는 어디에 묶습니다. 아르그: 크롬 (chr prefixed); 시작 (0 기반 반 오픈); 끝 (포함); genome (hg38 기본 트랙 encRegTfbsClustered ENCODE 3, 또는 hg19 wgEncodeRegTfbsClusteredV3; 다른 집합 상승); max_rows (API maxItemsOutput 과태 1000; truncated 반사 maxItemsLimit). {genome, 트랙, 크롬, 시작, 끝, items_returned, truncated, n_factors, 요소, clusters} 반환 — 클러스터 정렬 (chromStart,name) {name (TF 기호 예). CTCF), 크롬, 크롬 시작, 크롬 끝, 점수 (0-1000), 소스 카운터 (지원 실험) }; 요인은 명백한 TF 명부입니다. Score>=~600 및 높은 소스Count ~ 강력한 바인딩. 좌표는 end > start과 더불어 비 부정적인 안전 정수이어야 합니다. 잘못된 값은 거절되지 않고, 다른 locus에 둥글거나 둥글게 되었습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
chrom	문자열	필수
start	정수	필수; 최소: 0; 최대: 9007199254740991
end	정수	필수; 최소: 0; 최대: 9007199254740991
genome	문자열	선택 사항; 기본: "hg38"
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 1000

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

ucsc_chrom_sizes

Chromosome/contig 이름과 UCSC 집합의 크기 — 유효한 협조 및 iterating 지역을 위해. Args: genome (과태 hg38); filter_text (케이스에 민감한 substring, 예를 들어. chr1; 모든 것을 위해 omit — hg38에는 711 순서, 주로 alt/random/unplaced가 있습니다; 1 차적인 크롬은 첫째로 분류합니다; max_chroms (원격 캡 기본 100; n_total 전체 포스트 필터 수, chroms_truncated 플래그 캡). {genome, filter_text, chrom_count (API에서 조립), n_total, chroms_truncated, 크로마일 : [{name, size_bp}]} 반환 정렬 크기 하 여 내려.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
genome	문자열	선택 사항; 기본: "hg38"
filter_text	문자열	옵션 정보
max_chroms	정수	선택 사항; 기본: 100

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

clustalo_submit

EMBL-EBI Job Dispatcher Clustal Omega에 3개 이상의 단백질, DNA 또는 RNA 시퀀스를 제출하십시오. 입력은 FASTA 레코드를 고유하게 명명되어야 합니다; 서비스는 대부분의 4000 순서 또는 4 MiB에 받아들입니다. job_id을 반환합니다; clustalo_results 이전에 clustalo_status을 호출하십시오. 커넥터 요청 clustal_num 기본적으로, 위치 번호가있는 클러스터 정렬, 보존 된 사이트 및 다운스트림 진화 분석에 적합. EMBL-EBI는 유효한 접촉 이메일 요구. Settings → Privacy → Share contact email로 연락주십시오. 분실된 제출 응답은 허용된 원격 작업을 나타냅니다; 자동을 재조정하지 마십시오. EMBL-EBI는 제한된 공급자 통제한 기간을 위한 결과 (1 주까지 문서화했습니다); 이것은 앱 소유의 탈렛 보증이 아닙니다. 재시작 후 job_id을 재시작합니다. 이 커넥터는 작업 등록, 결과 캐시 또는 자동 재류 및 취소 / 앱 종료 만 로컬 요청을 중지합니다. 순서는 EMBL-EBI로 보내지고, 주인은 공구 입력을 유지하고 대화 또는 Notebook 지속에 있는 조정 내용을 돌려보낼지도 모릅니다. Respect EMBL-EBI 공정 사용 지침 : 일괄 처리에서 30 작업 이상을 제출하고 더 많은 것을 제출하기 전에 처리 / 이력서에 대한 대기; 이 연결관은 교차 통화 throttling를 강제하지 않습니다. 공식 API 계약에 대한 https://www.ebi.ac.uk/jdispatcher/docs/webservices/ 참조.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
sequence	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 4194304
stype	문자열	필수; 크기: "protein", "dna", "rna"
outfmt	문자열	선택 사항; koum : ["clustal_num"]
title	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
dealign	불리언	옵션 정보
order	문자열	선택 사항; koum : ["aligned", "input"]

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

clustalo_status

한 EMBL-EBI 클러스터 오메가 작업을 한 번 확인하십시오. 이것은 단일 상태 요청이며 오염 또는 대기; 적어도 10 초 후에 그것을 FINISHED, ERROR, FAILURE 또는 NOT_FOUND까지 부르십시오. 재시작 후 재시작할 때 job_id 유지

(주)	유형	필요조건 및 constraints
job_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 128

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

clustalo_results

FINISHED 작업에 대한 하나의 경계 클러스터 오메가 clustal_num 정렬 파일. clustalo_submit에 의해 반환된 동일한 outfmt를 통과하십시오; 이 도구는 하나의 결과 요청을 만들고 정렬 내용과 파일 이름 제안을 반환합니다. 공급자가 여전히 QUEUED 또는 RUNNING을보고 있다면, 그것은 준비를 반환합니다 : retry 힌트와 함께; 공급자 실패는 과실이고 진단을 위한 job_id를 유지합니다. 결과 8 MiB에서 캡핑되며 동사태를 반환하므로 콜러는 컨버스드 사이트 검사 또는 다운스트림 phylogenetic 분석에 대한 정렬 파일로 콘텐츠를 저장할 수 있습니다. 자동적인 retries 없음. EMBL-EBI는 제한된 공급자 통제한 기간을 위한 결과 (1 주까지 문서화했습니다); 이것은 앱 소유의 탈렛 보증이 아닙니다. 재시작 후 job_id을 재시작합니다. 이 커넥터는 작업 등록, 결과 캐시 또는 자동 재류 및 취소 / 앱 종료 만 로컬 요청을 중지합니다. 순서는 EMBL-EBI로 보내지고, 주인은 공구 입력을 유지하고 대화 또는 Notebook 지속에 있는 조정 내용을 돌려보낼지도 모릅니다. Respect EMBL-EBI 공정 사용 지침 : 일괄 처리에서 30 작업 이상을 제출하고 더 많은 것을 제출하기 전에 처리 / 이력서에 대한 대기; 이 연결관은 교차 통화 throttling를 강제하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
job_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 128
outfmt	문자열	필수; koum : ["clustal_num"]

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

ensembl_ld_pairwise

Query linkage disequilibrium (r2 및 D′)는 GWAS 카탈로그 rsID와 같은 두 가지 변형 ID 사이, 명시적으로 선택한 인구. 콜러는 population_name (e.g.)의 전체 인구명을 공급해야 합니다. 1000GENOMES:phase_3:KHV); 이 도구는 인구 또는 infer ancestry를 발견하지 않습니다. 종은 homo_sapiens에 기본으로 합니다. 상류 변형 식별 및 숫자 r2 / d_prime를 significance 또는 카시니언 주입없이 반환합니다. 높은 LD는 카시니즘을 설치하지 않습니다. 빈 결과가 LD 데이터가 반환되지 않습니다. LD; 잘못된 ID/populations 및 서비스 실패는 오류가 남아 있습니다. 참조 메타데이터는 인구, 알려진 패널, 쿼리 URL 및 검색 시간 포함; 어셈블리/출판은 LD 엔드포인트가 보고되지 않기 때문에 null입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
variant_id1	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
variant_id2	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
population_name	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
species	문자열	선택 사항; 기본: "homo_sapiens"; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ 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

LD에 가까운 변형을 찾아 변형 ID(예: 1000GENOMES:phase_3:KHV와 같은 필수 population_name에 있는 GWAS rsID). 종은 homo_sapiens에 기본으로 합니다. min_r2는 0.8에 기본으로 합니다; min_d_prime는 0에 기본으로 합니다; 둘 다 [0,1]에 있는 포함한 문턱입니다. window_size은 kb (integer 1–500, 기본 500, 기본 250 kb)의 중심 Ensembl 창의 총 폭입니다. max_records 모자 출력 (integer 1–1000, 기본 100) 및 상류 계산 또는 다운로드 크기를 제한하지 않습니다. 결과가 r2 후손으로 분류되며 d_prime 후손과 변종 ID, 캡핑하기 전에. 좌표/문은 업스트림 속성입니다. 결과와 함께 인구와 reference_data을 보고하십시오. 높은 LD는 카시니즘 또는 기능적인 equivalence를 설치하지 않습니다. 빈 결과가 반환되지 않는 자격이 없는 데이터, 제로 LD. 오류가 발생했습니다. 집합/출판은 이 endpoint에 의해 보고되지 않으며 null을 남아 있지 않습니다. 콜러는 전체 인구 이름을 공급해야합니다; 이 도구는 인구 또는 infer ancestry를 발견하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
variant_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
population_name	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
species	문자열	선택 사항; 기본: "homo_sapiens"; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
min_r2	숫자	선택 사항; 기본: 0.8; 최소: 0; 최대: 1
min_d_prime	숫자	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1
window_size	정수	선택 사항; 기본: 500; 최소: 1; 최대: 500
max_records	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 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})

이름 *

작업 및 매개 변수 표시

**gnomAD 좌표 규칙:**는 참고 집합을 가진 dataset 핀을 기록합니다. R2.1/ExAC 및 GRCh38 for r3/r4; 구조 가변 유전자 쿼리 사용 gnomad_sv_r2_1 (GRCh37) 또는 gnomad_sv_r4 (GRCh38); 핀을 변경하면 입력 좌표를 변환하지 않습니다. gene_constraint 및 gnomAD ClinVar 미러는 고정 GRCh38 유전자 검사를 사용하며 dataset 인수를 허용하지 않습니다. Mitochondrial 쿼리는 또한 고정 GRCh38 부모를 찾습니다; 유전자 또는 둘 다 주문한 지역 경계를 공급하고, 형태를 결코 두지 마십시오. 지역 경계는 1에서 999,999,999에 정수가 있어야 합니다. 1 백만 기초 차이 한계는 region_variants에 적용합니다; 별도의 mitochondrial 제한이 없습니다. 원래 SV dataset을 사용하여 release-specific Structure-variant ID를 유지하십시오.

get_variant

ID로 1개의 gnomAD 짧은 변종을 찾아서 전체적인 exome/genome 빈도를 반환하십시오. variant_id은 데이터셋의 참조 빌드 (GRCh38 for r3/r4, GRCh37 for r2.1/ExAC)에 chrom-pos-ref-alt입니다. 19-44908822-C-T (APOE rs7412); search_variants을 사용하여 rsID를 먼저 해결합니다. ancestry-specific counts/frequencies가 개별 변종에 필요한 경우 include_populations: true을 설정합니다. dataset, allele counts 및 품질 필터를 유지하면 주파수를 해석 할 수 있습니다. rarity는 혼자 병렬 또는 ACMG 뇌관을 설치하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
variant_id	문자열	필수
dataset	문자열	선택 사항; 기본: "gnomad_r4"; 한국어 (ko)"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"· "(주)아라"·
include_populations	불리언	선택 사항; 기본값: false

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

search_variants

쿼리 문자열 (rs7412, 변형 ID 또는 접두사와 같은 rsID)와 일치하는 변형 ID에 대한 gnomAD 검색. get_variant의 chrom-pos-ref-alt ID에 rsID를 해결하기 위해 이것을 사용합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
dataset	문자열	선택 사항; 기본: "gnomad_r4"; 한국어 (ko)"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"· "(주)아라"·

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

gene_variants

유전자의 모든 gnomAD 짧은 변형을 나열합니다. 유전자 경계와 변조 좌표는 dataset 참고 구조 (R2.1/ExAC, R3/r4를 위한 GRCh38를 위한 GRCh37)를 이용합니다. 전체 목록은 큰 유전자의 수천을 포함 할 수 있습니다. gene_symbol (HGNC 기호, 예를 들어) 중 하나를 정확히 통과하십시오. APOE) 또는 gene_id (Ensembl 유전자 ID, 예를 들어. ENSG00000130203).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_symbol	문자열	옵션 정보
gene_id	문자열	옵션 정보
dataset	문자열	선택 사항; 기본: "gnomad_r4"; 한국어 (ko)"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"· "(주)아라"·

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

gene_constraint

gnomAD 유전자 제약 메트릭 : pLI, 관찰 / 탐험 LoF-missense-synonymous는 oe 비율 + 90% CI 경계, 및 per-class z-scores와 카운트를 계산합니다. Gen's를 판단하는 데 사용은 손실의 기능 (pLI >= 0.9 또는 oe_lof_upper (LOEUF) < 0.6 ~ LoF-intolerant). gene_symbol (e.g.의 정확히 하나를 통과하십시오. TP53) 또는 gene_id.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_symbol	문자열	옵션 정보
gene_id	문자열	옵션 정보

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

region_variants

genomic 지역의 모든 gnomAD 짧은 변형 목록 (최대 1 Mb - 연속 창으로 더 큰 영역을 분할). chrom는 1-22, X, Y, 선택적인 chr 접두사 및 더 낮은 케이스 x/y를 받아들입니다; start/stop는 1 기반 포괄적이고 stop - start는 <= 1,000,000이어야 합니다. dataset는 좌표 (R2.1/ExAC, R3/r4를 위한 GRCh38를 위한 GRCh37를 위한 GRCh37)의 참고 구조를 결정합니다; 입력 좌표는 이미 빌드를 사용해야하며 자동 liftover가 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
chrom	문자열	필수
start	정수	필수; 최소: 1; 최대: 999999999
stop	정수	필수; 최소: 1; 최대: 999999999
dataset	문자열	선택 사항; 기본: "gnomad_r4"; 한국어 (ko)"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"· "(주)아라"·

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

liftover_variant

참조 빌드 (GRCh37 <->) 사이의 변형 ID를 맵 gnomAD's liftover 테이블을 사용하는 GRCh38). variant_id는 source_build에 chrom-pos-ref-alt입니다. 경로는 방향입니다 : source_build=GRCh37과 통과 GRCh38 ID는 0 결과, 오류가 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
variant_id	문자열	필수
source_build	문자열	선택 사항; 기본: "GRCh37"; 한국어 (ko)"사이트맵"· "GRCh38의 특징"·

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

clinvar_variants

gnomAD에 의해 미러링 된 유전자의 ClinVar 변형 목록, 임상 중요성, 검토 상태 및 금 별. 출력 핀 gnomAD's ClinVar 스냅 샷을 통해 clinvar_release_date. gene_symbol (e.g.의 정확히 하나를 통과하십시오. BRCA1) 또는 gene_id.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_symbol	문자열	옵션 정보
gene_id	문자열	옵션 정보

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

structural_variants

gnomAD 구조 변형 목록 (deletions, duplications, insertions, inversions, CNVs...) 유전자를 덮어. gene_symbol (e.g.의 정확히 하나를 통과하십시오. TP53) 또는 gene_id. dataset는 SV 핀입니다 - gnomad_sv_r4 (과태, GRCh38) 또는 gnomad_sv_r2_1 (GRCh37); SV ID는 릴리즈 별입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_symbol	문자열	옵션 정보
gene_id	문자열	옵션 정보
dataset	문자열	선택 사항; 기본: "gnomad_sv_r4"; 한국어 (ko)"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

릴리스 별 SV ID (e.g.에 의해 하나의 gnomAD 구조 변형을 찾습니다. DEL_CHR17_599B1512 (gnomad_sv_r4). ID는 릴리즈를 통해 수행하지 않습니다. - dataset (gnomad_sv_r4 기본, 또는 gnomad_sv_r2_1)는 ID가 제공 한 릴리스와 일치해야합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
sv_id	문자열	필수
dataset	문자열	선택 사항; 기본: "gnomad_sv_r4"; 한국어 (ko)"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

gnomAD mitochondrial 변형을 나열하십시오. 이식성 인식 수 (ac_het, ac_hom, max_heteroplasmy) mitochondrial 유전자 또는 chrM 좌표 창. mitochondrial callset는 GRCh38 gnomAD r3/r4 dataset 핀을 통해서만 유효합니다: dataset gnomad_r3 또는 gnomad_r4를 사용하십시오. MT-TL1, 또는 gene_id와 같은 유전자 (gene_symbol) 또는 지역 (region_start + region_stop)를 전달하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_symbol	문자열	옵션 정보
gene_id	문자열	옵션 정보
region_start	정수	선택 사항; 최소: 1; 최대: 999999999
region_stop	정수	선택 사항; 최소: 1; 최대: 999999999
dataset	문자열	선택 사항; 기본 : "gnomad_r4"; 제품 이름: ["gnomad_r4", "gnomad_r3"]

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

clinvar_search

ClinVar를 직접 검색하십시오 (라이브 NCBI, gnomAD's 스냅 샷) 임상 중요성, 리뷰 상태 및 금 별과 일치하는 변형 레코드를 반환합니다. NCBI E-utilities 사용 정책 당 연락처 이메일 (Settings → Credentials → 문학 액세스 → 연락처)을 요구합니다. Args : 쿼리 (ClinVar Entrez 쿼리 - "TP53 R175H"과 같은 무료 텍스트 또는 HGVS 문자열 작품 및 필드된 용어는 AND/OR/NOT, e.g.로 구성합니다. BRCA1[gene], pathogenic[CLIN_SIG], "Lynch 증후군"[dis], single_nucleotide_variant[변형]; rsID는 또한 작동하지만 clinvar_variant_by_rsid는 풀러 레코드를 반환), max_records (페이지 캡 1-200, 기본 50). TOTAL은 항상 보고됩니다; 총 > max_records 목록은 캡핑된 접두사 (ClinVar relevance/recency 순서)이고 truncated는 진실합니다. NCBI E-utilities intermittently 로드 하에서 HTTP 500을 반환 - 그 표면이면 몇 초 후 다시 시도.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
max_records	정수	선택 사항; 기본: 50

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

clinvar_get_records

VCV / RCV 액세스 또는 베어 변형 ID의 배치에 대한 전체 ClinVar 기록. NCBI E-utilities 사용 정책 당 연락처 이메일 (Settings → Credentials → 문학 액세스 → 연락처)을 요구합니다. Args : 액세스 (최대 50 식별자, 혼합 양식 허용 - VCV000045122 (VVV000045122.3 ok 버전; 로컬로 해결, 무료), RCV000019428 (각 RCV 비용 하나 추가 esearch), 또는 베어 ClinVar 변형 ID (45122). rsIDs는 거부 - clinvar_variant_by_rsid을 사용합니다. RCV (1개의 변이 상태 쌍)는 그것의 부모 VCV 변이 기록에 해결합니다. 절대 조용히 입력을 떨어뜨릴 수 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accessions	['string', 'array']	필수

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

clinvar_variant_by_rsid

모든 ClinVar 변형은 dbSNP rsID를 참조, 전체 분류와 함께 (하나 rsID는 여러 VCVs로지도 할 수 있습니다 — 교체 allele 당 하나, e.g. rs121913529 커버 KRAS G12D / G12V / G12A). NCBI E-utilities 사용 정책 당 연락처 이메일 (Settings → Credentials → 문학 액세스 → 연락처)을 요구합니다. Args: rsid (dbSNP 참고 SNP ID, 예를들면. rs7412; case-insensitive, rs<digits>), max_records (cap 1-200, 기본 50)와 일치해야합니다. 항상 진정한 일치 카운트를 운반하고 truncated 플래그는 캡핑 된 목록; total == 0은 ClinVar는 rsID에 대한 레코드가 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
rsid	문자열	필수
max_records	정수	선택 사항; 기본: 50

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

dbsnp_get_rsids

Canonical dbSNP RefSNP는 rsIDs의 배치를 위해 기록합니다: GRCh38+GRCh37 placements, alleles, 유전자 컨텍스트, per-study allele frequencies 및 ClinVar 크로스 참조. NCBI E-utilities 사용법 정책 당 접촉 이메일 (Settings → Credentials → 문학 액세스 → 연락처)을 요구합니다; 하나의 도구가 {error를 반환하지 않고: 'contact_email_required', message}. Args: rsids (20 rs<digits>, case-insensitive로 최대) - 각 비용 한 번에 NCBI Variation 서비스 요청, 그래서 큰 배치는 rsID 당 ~1 s를 가지고. {n_requested, 레코드, not_found (rs number dbSNP doesn't know), not_processed (rsIDs는 벽시 예산이 떨어지면 건너 뛰기 - 나머지는) }. 각 기록: {rsid의 상태, create_date, last_update_date, last_update_build_id, n_citations, citations_pmids (20에서 capped; citations_truncated는 모자를 발사합니다), variant_type, mane_select_ids의 배치, alleles}. 상태는 'live', 'merged'입니다 ( 대신 merged_into을 수행 - 그 rsID를 다시 잡으십시오) 또는 'no_data' (무선/지원). 배치는 집합 (GRCh38, is_primary true) 당 ref/alts를 가진 1 근거한 색도 협조를 줍니다. 각 alt-allele 입장: {allele, ref, spdi (아직)0-기반 간 기초), hgvs, 주파수: [{연구, study_version· allele_count· total_count, 아프}] (ALFA, 1000Genomes, TOPMED, gnomAD ...), clinvar : [{rcv_accession· clinical_significances· review_status· last_evaluated_date· disease_names}], 유전자: [{기호, gene_id, 이름, 오리엔테이션, 결과 (SO 용어), mane_select: (주){transcript_hgvs· protein_spdi}·}·}...

(주)	유형	필요조건 및 constraints
rsids	문자열 배열	필수

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

dbsnp_search_by_region

genomic window의 dbSNP rsID 목록 (esearch db=snp positional index — NCBI Variation Services에는 지역 엔드포인트가 없습니다). NCBI E-utilities 사용법 정책 당 접촉 이메일 (Settings → Credentials → 문학 액세스 → 연락처)을 요구합니다; 하나의 도구가 {error를 반환하지 않고: 'contact_email_required', message}. 아르그: 크롬 (1-22, X, Y 또는 MT; 모델 번호: 'chr' prefix tolerated), 시작 (1 기반 포함), 정지 (포함; 1 Mb에서 캡핑 된 스팬 - 연속 창으로 더 큰 영역을 분할; dense 지구는 kb 당 rsIDs의 많은 수천을 붙듭니다, 그래서 창을 작거나 max_rsids를 올리십시오), 집합 (위치 색인 — 'GRCh38' 기본 -> [CPOS], 또는 'GRCh37' -> [CPOS_GRCH37]; 좌표는 선택된 집합에 있어야 합니다), max_rsids (표현 모자 1-1000, 과태 200). {chrom, start, stop, Assembly, term (절단한 Entrez 쿼리 사용), 합계 (API's 자신의 카운트), n_returned, truncated, rsids}를 반환합니다. truncated는 합계 > 때 진실합니다 n_returned - 목록은 Entrez 기본 순서 (descending rs number)의 접두사이며, 침묵 truncation은 절대로 없습니다. rsIDs (<= 20 을 한 번에) 를 dbsnp_get_rsids 를 전체 레코드에 대 한 피드.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
chrom	문자열	필수
start	정수	필수
stop	정수	필수
assembly	문자열	선택 사항; 기본: "GRCh38"; 한국어 (ko)"GRCh38의 특징"· "사이트맵"·
max_rsids	정수	선택 사항; 기본: 200

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

mavedb_search_score_sets

일반 MaveDB 다중화 분석 (MAVE) 텍스트로 설정, 유전자 기호, 단백질 또는 분석실험. API 키 또는 연락처 이메일이 필요하지 않습니다. 알려진 업스트림 총으로 한 페이지를 반환; 기능 점수는 assay-specific이며 임상 분류 또는 인구 빈도가 아닙니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
text	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 1000; 패턴 : " \ S"
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000000
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100

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

mavedb_get_score_set

URN에 의해 설정된 게시된 MaveDB 점수를 검색, 대상, assay metadata, 라이센스, 출판물 및 실험 관계. 공식 전체 CSV 및 mapped-variant 다운로드 URLs for 수동 다운로드 사용자; 이 URL을 불러일으키지 마십시오. raw HTTP to bypass host.mcp. 기능적인 효과를 해석하기 전에 assay 방법 및 점수 교정을 읽으십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
urn	문자열	필수; 모델 번호: "^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 변종 점수의 CSV 페이지를 다운로드 (기본 1000 행, 최대 10000). 시작/제한을, 상쇄하지 않습니다 사용하십시오. Notebook 파일 API를 저장하기위한 모든 점수 열과 NA 값을 포함하여 원래 CSV 텍스트를 반환; 이 도구는 로컬 파일을 작성하지 않습니다. 또한 사용자가 수동 다운로드에 대한 unpaginated 공식 다운로드 URL을 반환; 이 URL을 불러일으키지 마십시오. raw HTTP to bypass host.mcp. mavedb_get_score_set에서 페이지를 계획; 페이지는 전체 dataset이 아닙니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
urn	문자열	필수; 모델 번호: "^urn:mavedb:[0-9]{ 8}-(?:[a-z]+| 0)-[1-9] [0-9]*$"
start	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000000
limit	정수	선택 사항; 기본: 1000; 최소: 1; 최대: 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 preMapped/postMapped 개체, 참조 시퀀스 식별자, VRS 버전 및 매핑 오류를 포함하여 발행 된 점수 세트에 대한 기존 MaveDB 변형 매핑을 검색합니다. 이 이미 MaveDB에 의해 계산 된 매핑을 읽는다; 변형을 제출하거나 liftover를 수행하지 않습니다. 업스트림 엔드포인트는 질이 없으며 공유된 64 MiB 응답 제한이 적용됩니다. 더 큰 데이터셋을 위해 mavedb_get_score_set의 공식 URL을 사용자별 매뉴얼 다운로드에 제공합니다. 이 URL을 불러일으키지 마십시오. raw HTTP to bypass host.mcp. HTTP 404은 맵핑 레코드가 존재하지 않는 것을 의미 할 수 있으며, 점수 세트 URN는 사용할 수 없습니다. 반환된 기록은 실패한 매핑을 포함할 수 있습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
urn	문자열	필수; 모델 번호: "^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

실험 URN (점수 세트 suffix 없이) 실험하여 공개 MaveDB 실험을 검색하고, 방법, 출판물, 실험 세트 및 scoreSetUrns를 포함. 특수 -0 메타 분석 실험뿐만 아니라 문자 색인 실험을 지원합니다. 인증은 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
urn	문자열	필수; 패턴 : "^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 실험의 공개 리더에 볼 수있는 점수 세트를 나열합니다. 가시성 및 과감한 체인에 의한 상류 엔드 포인트 필터, 그래서 이것은 전체 버전의 역사가 아닙니다. pagination없이 선택한 목록을 반환합니다. HTTP 404는 관련 점수 세트가 유효하지 않다는 것을 의미 할 수 있습니다, 실험 URN는 사용할 수 없습니다. 반환된 점수 세트 URNs를 사용하여 기능 점수 또는 매핑을 검색합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
urn	문자열	필수; 패턴 : "^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

공식 ClinVar VCV XML에서 개별 SCV 제출 증거를 묶으십시오. clinvar_search과 같은 연락처 이메일을 요구합니다. 액세스 권한을 전달: VCV 액세스 (선택적인 .version는 명예를 줬습니다) 또는 긍정적인 변화 ID. Unversioned 입력은 최신 VCV을 검색합니다. RCV, SCV 및 rsIDs는 허용되지 않습니다. germline, somatic 임상 충격 및 oncogenicity, 조건, 제출자, 평가 날짜, assertion 방법, 공개 분류 코멘트, 제공 된 증거 및 인용에 대해 별도로 제출 된 분류를 반환합니다. 미스링 소스 필드는 null/empty를 유지합니다. 동일한 분류 유형과 조건 내의 제출 비교; 이 도구는 충돌하지 않습니다. max_submissions 세트 페이지 크기 (1-200, 기본 200); 0에 오프셋 디폴트. 나중에 페이지의 경우 next_page 인수를 반환합니다. 이는 VCV 버전을 핀; 오프셋 > 0은 버전 VCV을 요구합니다. 각 페이지 re-fetches 완전한 XML; 결과가 없습니다. 포함 된 레코드는 직접 SCV 증거보다 간접 참조를 포함합니다. 중복 SCVs는 요청된 스냅샷에서 가장 높은 버전을 유지합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수
max_submissions	정수	선택 사항; 기본: 200; 최소: 1; 최대: 200
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0

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

임상시험

작업 및 매개 변수 표시

search_trials

ClinicalTrials.gov에 대한 PRIMARY 검색. 상태, 개입, 스폰서, 위치, 상태 (예를 들어. ["RECRUITING"]), 단계 (["PHASE1".."PHASE4"]) 및 study_type. 조건/intervention/sponsor/location은 Essie 쿼리 구문 (boolean AND/OR/NOT, "quoted 구문", 그룹화, 자동 구문)을 받아들입니다. page_token 페이지; 총 경기 수를 위해 count_total을 설정합니다. advanced_query는 필터.advanced로 원시 Essie 표현을 병합합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
condition	문자열	옵션 정보
intervention	문자열	옵션 정보
sponsor	문자열	옵션 정보
location	문자열	옵션 정보
status	문자열 배열	옵션 정보
phase	문자열 배열	옵션 정보
study_type	문자열	선택 사항; 줌: ["INTERVENTIONAL", "OBSERVATIONAL", "EXPANDED_ACCESS"]
advanced_query	문자열	옵션 정보
page_size	정수	선택 사항; 기본: 10; 최소: 1; 최대: 1000
page_token	문자열	옵션 정보
count_total	불리언	선택 사항; 기본값: 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 (format "NCT")에 의해 하나의 평가에 대한 포괄적 인 세부 사항 얻기 + 8 손가락; bare 번호는 prefixed, case-insensitive)입니다. 전체 자격 기준을 반환, 연구 디자인, 1 차 / 2 차 / 기타 엔드 포인트, 모든 위치, 스폰서 및 공동 작업자, 날짜, 등록 및 결과 링크.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
nct_id	문자열	필수

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

search_by_sponsor

회사 또는 조직에 의해 후원되는 평가판 (partial name match, e.g. "Pfizer"의 특징 "Pfizer Inc")에 대한 의견 상태, 단계 및 상태에 의해 선택적으로 좁은. 스폰서의 총 수에 대한 count_total 설정. page_token 페이지.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
sponsor_name	문자열	필수
condition	문자열	옵션 정보
phase	문자열 배열	옵션 정보
status	문자열 배열	옵션 정보
page_size	정수	선택 사항; 기본: 10; 최소: 1; 최대: 1000
page_token	문자열	옵션 정보
count_total	불리언	선택 사항; 기본값: false

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

search_investigators

상태, 기관, 위치 또는 investigator_name에 의한 주요 조사 및 연구 사이트 찾기. 현장 시설의 기관 필터 및 위치에 대한 우선 사항이 있습니다. investigator_name은 전체 공식 이름과 책임있는PartyInvestigatorFullName을 검색합니다. 사이트로 돌아가기 (이름, 역할, 소속, 시설, 도시) 시험 NCT ids로. page_size 캡 많은 평가판이 스캔되는 방법.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
condition	문자열	옵션 정보
institution	문자열	옵션 정보
location	문자열	옵션 정보
investigator_name	문자열	옵션 정보
status	문자열 배열	옵션 정보
page_size	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 1000

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

analyze_endpoints

분석 1 차 / 2 차 / 기타 결과 측정 (endpoints). ONLY nct_id (단일 트리알 모드) 또는 조건 (시험 전반에 걸쳐 총 모드); 둘 다 주어진 경우에, nct_id는 precedence를 가지고 갑니다. 총계 형태는 단계와 start_date_after (YYYYY-MM-DD)에 의해 좁힐 수 있고 page_size 예심까지 검사합니다. endpoint lists plus 분석 된 평가판의 가장 일반적인 측정 이름을 반환합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
nct_id	문자열	옵션 정보
condition	문자열	옵션 정보
phase	문자열 배열	옵션 정보
start_date_after	문자열	옵션 정보
page_size	정수	선택 사항; 기본: 50; 최소: 1; 최대: 1000

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

search_by_eligibility

환자의 매칭. 상태가 설정되지 않는 한 RECRUITING 시험에 대한 DEFAULTS. min_age 또는 max_age 중 하나 환자 연령 ( "65 년", "6 개월"); 두 시험 연령 경계가 검사됩니다. 둘 다 공급되는 경우에, 예심은 전체 환자 나이 간격을 인정해야 합니다. Missing Trial age는 제한되지 않습니다. 성 MALE/FEMALE는 모든 상품 예심을 포함합니다; 모든 또는 omitted 성은 성 필터를 적용하지 않습니다. eligibility_keywords는 포함/외환 표준 텍스트를 검색합니다 (예: "HbA1c > 8", "BRCA mutation", "ECOG 0-1"). 상태의 적어도 하나, eligibility_keywords, min_age, max_age 또는 성은 요구됩니다. page_token 페이지.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
condition	문자열	옵션 정보
eligibility_keywords	문자열	옵션 정보
min_age	문자열	옵션 정보
max_age	문자열	옵션 정보
sex	문자열	선택 사항; 모델 번호: "ALL", "MALE", "FEMALE"
status	문자열 배열	옵션 정보
page_size	정수	선택 사항; 기본: 10; 최소: 1; 최대: 1000
page_token	문자열	옵션 정보

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

get_trial_results

NCT ID로 공개된 임상시험 결과를 가져옵니다(대소문자 구분 없음, 숫자 8자리만 입력 가능). resultsSection의 실제 측정값, 군별 건수·분모, 단위, 통계 분석, 참여자 흐름, 기초 특성, 이상반응 및 보고 주의점을 반환합니다. 공식 API의 camelCase 필드명과 계층을 유지합니다. groupId/groupIds는 같은 모듈·평가변수의 groups 안에서만 연결하며 프로토콜 군이나 다른 모듈과 합치지 마세요. 누락은 사건 0건이나 치료 효과 없음이 아닙니다.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
nct_id	string	*필수

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

임상 Genomics

작업 및 매개 변수 표시

clingen_gene_validity

ClinGen 유전자 배제 유효성 치료 (그런 증거는 유전자의 변형이 질병을 유발한다는 것입니다. Definitive/Strong/Moderate/Limited/Disputed/Refuted/No Known Disease Relationship). 모든 3,600+ 커미션을 나열하는 Omit 유전자.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene	문자열	옵션 정보

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

clingen_dosage_sensitivity

ClinGen 노출량 감도 치료: 유전자 (선택적으로 ISCA genomic/CNV 지구)를 위한 haploinsufficiency와 triplosensitivity assertions. 유전자 기호 또는 ISCA 지역 ID 필터 정확히; 전체 테이블에 대 한 omit.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene	문자열	옵션 정보
include_regions	불리언	선택 사항; 기본값: false

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

clingen_actionability

ClinGen 임상 작용성 치료 : 유전자와 관련된 장애는 사전 증상 캐리어의 초기 개입이 행동 할 수 있는지 여부 (단기, 성관계, 성관계, 효과, 성격의 발명 구성 요소 점수 및 총 점수와 함께 발명 / 외침 쌍). Gene filter는 다중화 주제의 회원과 일치합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene	문자열	옵션 정보
context	문자열	선택 사항; 기본: "both"; koum: ["adult", "pediatric", "both"]

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

clingen_variant_classifications

ClinGen Evidence Repository (ERepo) 전문가 패널 변종 병원성 분류 (ACMG 기준의 VCEP 해석). 유전자 (HGNC 기호)의 EXACTLY ONE을 제공, caid (ClinGen canonical allele id, e.g. CA114360), 또는 hgvs (예를들면. NM_000277.2:c.1222C>T). 완전한 retrieval (matchLimit=none).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene	문자열	옵션 정보
caid	문자열	옵션 정보
hgvs	문자열	옵션 정보

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

civic_search_genes

정확한 Entrez 기호에 의한 CIViC 유전자 레코드를 찾습니다 (예 : "BRAF"). 완전히 paginated, 카운트 인증. 반환된 CIViC 유전자 ID를 civic_gene_variants로 사용하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
entrez_symbol	문자열	필수

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

civic_gene_variants

CIViC 유전자의 모든 변형 (CIViC 유전자 id에 의해), 완전히 질화 - 수백 가지 변형으로 유전자를 완료합니다. 변형 ID로 분류.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_id	정수	필수

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

civic_get_variant

CIViC 변종 id (aliases, 변형 유형, 기능/진 링크, 유전자 변종에 대한 좌표)에 의해 하나의 CIViC 변종. 반환 find=false if absent.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
variant_id	정수	필수

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

civic_search_variants

name substring (e.g.에 의한 CIViC 변형 검색 "V600")는 CIViC 유전자 ID에, 선택적으로 배열했습니다. 완전히 paginated; 변종 id에 의해 정렬.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
name	문자열	필수
gene_id	정수	옵션 정보

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

civic_get_evidence_item

1 CIViC 증거 항목 id : 질병 / 치료 컨텍스트의 분자 프로파일의 임상 중요성 (예 : 레벨 A-E, 유형, 방향, 중요성, 등급, 질병, 치료, 소스). 반환 find=false if absent.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
evidence_id	정수	필수

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

civic_search_evidence

필터의 조합으로 CIViC 증거 항목 검색; 완전히 paginated, 계산 검증, ascending 증거 ID에 의해 분류. Enum 필터는 CIViC GraphQL enum 값 verbatim (evidence_level "A".."E"를 가지고 갑니다; evidence_type PREDICTIVE|프로그래틱|디에이치틱|PREDISPOSING|ONCOGENIC|FUNCTIONAL; evidence_direction 지원|DOES_NOT_SUPPORT; 상태입력|SubmitTED|REJECTED|ALL). 적어도 하나의 필터 제공 - 필터는 전체 10k + corpus를 걸 수 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
disease_name	문자열	옵션 정보
therapy_name	문자열	옵션 정보
evidence_level	문자열	옵션 정보
evidence_type	문자열	옵션 정보
evidence_direction	문자열	옵션 정보
significance	문자열	옵션 정보
variant_origin	문자열	옵션 정보
evidence_rating	정수	옵션 정보
status	문자열	옵션 정보
molecular_profile_name	문자열	옵션 정보
molecular_profile_id	정수	옵션 정보
variant_id	정수	옵션 정보
disease_id	정수	옵션 정보
therapy_id	정수	옵션 정보
phenotype_id	정수	옵션 정보
source_id	정수	옵션 정보
assertion_id	정수	옵션 정보

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

civic_get_assertion

1 CIViC assertion by id: 전문 치료 요약 주장 (AMP/ASCO/CAP 계층, ACMG/ClinGen 코드, FDA 동반자 테스트 플래그) 질병/치료 컨텍스트의 분자 프로파일에 대한 증거를 집계. 반환 find=false if absent.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assertion_id	정수	필수

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

civic_search_assertions

필터의 조합으로 CIViC assertions 검색; 완전히 paginated, 계산 검증, ascending assertion id에 의해 분류. assertion_type PREDICTIVE|PROGNOSTIC|디에이티브|PREDISPOSING|ONCOGENIC; assertion_direction 지원|DOES_NOT_SUPPORT; amp_level 예 TIER_I_LEVEL_A;에 대하여 상태입력|SubmitTED|REJECTED|ALL. 필터가 전체 corpus를 걸 수 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
disease_name	문자열	옵션 정보
therapy_name	문자열	옵션 정보
assertion_type	문자열	옵션 정보
assertion_direction	문자열	옵션 정보
significance	문자열	옵션 정보
amp_level	문자열	옵션 정보
status	문자열	옵션 정보
molecular_profile_name	문자열	옵션 정보
molecular_profile_id	정수	옵션 정보
variant_id	정수	옵션 정보
variant_name	문자열	옵션 정보
disease_id	정수	옵션 정보
therapy_id	정수	옵션 정보
phenotype_id	정수	옵션 정보
evidence_id	정수	옵션 정보
summary	문자열	옵션 정보

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

civic_get_molecular_profile

1 CIViC 분자 프로파일 id (증명 / 보조 첨부 파일), incl. 이름, 점수 및 구성 요소 변형. 반환 find=false if absent.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
mp_id	정수	필수

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

civic_search_molecular_profiles

name substring (e.g.)에 의한 CIViC 분자 프로파일 검색 "BRAF V600E"). 완전히 paginated; id에 의해 정렬.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
name	문자열	필수

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

civic_search_diseases

이름 substring (e.g.에 의해 CIViC 질병 기록 검색 "melanoma"). DOIDs + 표시 이름 반환; 완전히 paginated; id에 의해 정렬.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
name	문자열	필수

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

civic_search_therapies

Name substring (e.g.)에 의한 CIViC 치료 기록 검색 "vemurafenib"). NCIt ids + 이름을 반환; 완전히 paginated; id에 의해 정렬.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
name	문자열	필수

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

open_targets_graphql

Open Targets Platform API (targets, 질병, 약, 표적 질병 협회 점수, 증거, 견인력, 안전, 알려진 약물)에 대한 중재 GraphQL 쿼리를 실행하십시오. schema discovery에 대한 소개 쿼리 작업. Note knownDrugs는 drugAndClinicalCandidates 업스트림으로 이름을 변경했습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
variables	객체	옵션 정보

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

질병 (열려있는 대상 플랫폼)에 대한 알려진 / investigational 약 - 질병 포장.drugAndClinicalCandidates. efo_id는 질병 투과 id (EFO/MONDO/etc., e.g.입니다. "MONDO_0004992").

(주)	유형	필요조건 및 constraints
efo_id	문자열	필수
size	정수	선택 사항; 기본: 25

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

open_targets_disease_targets

질병에 대한 상위 관련 목표, Open Targets 전체 협회 점수에 의해 순위 — Wraps Disease.associatedTargets. efo_id는 질병 투과 id (EFO/MONDO/etc.)입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
efo_id	문자열	필수
size	정수	선택 사항; 기본: 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)의 약물 세부 사항 - 이름, 유형, 최대 임상 단계 및 행동 메커니즘 (target + 행동 유형). chembl_id 예 "CHEMBL1201583" 니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
chembl_id	문자열	필수

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

clinpgx_search_chemicals

약물유전체 주석을 조회하기 전에 ClinPGx accession ID 또는 이름으로 ClinPGx 약물/화학물질 레코드를 확인합니다.

accessionId / name의 최소 하나를 제공합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accessionId	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
name	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
view	문자열	선택 사항; 기본: "base"; 크기: "min", "base", "max"

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

clinpgx_search_genes

약물유전체 주석을 조회하기 전에 ClinPGx accession ID 또는 HGNC 기호로 ClinPGx 유전자 레코드를 확인합니다.

accessionId / symbol의 최소 하나를 제공합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accessionId	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
symbol	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
view	문자열	선택 사항; 기본: "base"; 크기: "min", "base", "max"

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

clinpgx_search_summary_annotations

약물, 유전자 및 변이를 연결하는 ClinPGx 임상 주석을 검색합니다. 근거 수준 1A, 1B, 2A, 2B, 3 또는 4로 필터링하고 원본 기록을 보존합니다.

relatedChemicals.accessionId/relatedChemicals.name/location.genes.symbol/location.fingerprint/id의 적어도 하나 제공하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
id	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
relatedChemicals.accessionId	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
relatedChemicals.name	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
location.genes.symbol	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
location.fingerprint	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
view	문자열	선택 사항; 기본: "base"; 크기: "min", "base", "max"
levelOfEvidence.term	문자열	선택 사항; 크기: " 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

숫자 ClinPGx 레코드 ID로 ClinPGx 임상 주석 하나를 가져옵니다. 연결된 약물, 유전자, 변이, 표현형 및 증거 수준을 포함합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
id	숫자	필수; 최소: 1
view	문자열	선택 사항; 기본: "base"; 크기: "min", "base", "max"

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

clinpgx_search_variant_annotations

유전자 기호 또는 변이 지문(일반적으로 rsID)으로 ClinPGx 변이 주석을 검색합니다.

location.genes.symbol / location.fingerprint의 최소 하나를 제공합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
location.genes.symbol	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
location.fingerprint	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
view	문자열	선택 사항; 기본: "base"; 크기: "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 또는 PharmGKB/PRO의 ClinPGx 약물유전체 용량 지침 주석을 검색합니다.

source / relatedChemicals.accessionId / relatedGenes.accessionId의 최소 1개 제공

(주)	유형	필요조건 및 constraints
source	문자열	위의 조건에 따라; 한국어 (ko)"뚱 베어"· "뚱 베어"· "뚱 베어"·
relatedChemicals.accessionId	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
relatedGenes.accessionId	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
view	문자열	선택 사항; 기본: "base"; 크기: "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 또는 Health Canada의 ClinPGx 규제 약물유전체 약물 라벨을 검색합니다.

source/relatedChemicals.accessionId/relatedChemicals.name/relatedGenes.accessionId/relatedGenes.symbol의 적어도 하나 제공하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
source	문자열	위의 조건에 따라; 모델 번호: ["fda", "ema", "pmda", "hcsc"]
relatedChemicals.accessionId	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
relatedChemicals.name	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
relatedGenes.accessionId	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
relatedGenes.symbol	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
view	문자열	선택 사항; 기본: "base"; 크기: "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 또는 다른 변이 기호로 ClinPGx 약물유전체 변이를 확인합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
symbol	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
view	문자열	선택 사항; 기본: "base"; 크기: "min", "base", "max"

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

clinpgx_get_variant_frequency

rsID와 같은 변이 지문에 대해 ClinPGx가 보고한 집단별 변이 빈도를 가져옵니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
fp	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"

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

clinpgx_get_drug_gene_variant

공유 connection report를 사용하여 두 객체(예: 약물과 유전자) 사이의 ClinPGx 쌍별 연결을 조회합니다. 각 객체에 하나의 식별자를 제공하세요. 약물-유전자-변이 임상 주석에는 summary annotation을 사용하세요.

이 그룹은 적어도 하나의 제공: object1Id / object1Name / object1Type.

이 그룹은 적어도 하나의 제공: object2Id / object2Name / object2Type.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
object1Id	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
object1Name	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
object1Type	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
object2Id	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
object2Name	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
object2Type	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
view	문자열	선택 사항; 기본: "base"; 크기: "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

유전자명으로 DGIdb 약물·유전자 상호작용을 조회합니다. 페이지당 일치 레코드 하나를 반환하고 출처, 버전, 라이선스, 유형, 속성 및 문헌 근거를 보존합니다. 이름이 여러 레코드와 일치할 수 있으므로 next_cursor를 직접 따라가세요.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
name	string	*필수; 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

약물명으로 DGIdb 약물·유전자 상호작용을 조회합니다. 페이지당 일치 레코드 하나를 반환하고 출처, 버전, 라이선스, 유형, 속성 및 문헌 근거를 보존합니다. 이름이 여러 레코드와 일치할 수 있으므로 next_cursor를 직접 따라가세요.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
name	string	*필수; minLength: 1; maxLength: 200
after	string	optional; minLength: 1; maxLength: 500

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

구조 & 관련 기사

작업 및 매개 변수 표시

emdb_get_entries

Fetch는 EMDB cryo-EM 3D 맵 항목에 대한 메타 데이터 레코드를 구조화했습니다. 'EMD-1234', 'emd-1234'로 액세스 권한을 수락 또는 ' 1234'. 각 기록은 제목, 구조 결정 방법 (singleParticle/helical/tomography/subtomogramAveraging/ElectronCrystallography)를, Angstrom에 있는 해결책 나르고십시오 (보고한 해결책, 예를들면 입장을 위한 null. 원시 tomograms) 및 해결책 방법, deposition/release 날짜, 표본 및 macromolecule/supramolecule 이름, 적합했던 PDB 모형 ID (모델이 적합할 때 빈 명부), 1 차적인 인용 (주, 년, 첫번째 저자, DOI, PMID), 지도 차원 및 voxel 크기 및 상태. 사용하지 않는 항목 보고서 is_obsolete=true 플러스 superseded_by 액세스. 알려진 액세스는 {"emdb_id", "error"로 돌아옵니다: "not_found"} — 결코 조용히 떨어졌다. Metadata만; 맵 볼륨은 다운로드되지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
emdb_ids	문자열 배열	필수

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

emdb_search_entries

Solr-style 쿼리와 EMDB 검색; 컴팩트 한 행의 완전한 페이지를 retrieval. 쿼리 예제: 'title:"apoferritin" 해결책: 1.5에 [0] ', 'structure_determination_method: "singleParticle"', 'current_status: "REL" 그리고 release_date:[2024-01-01T00:00:00Z에 *]'. Args: 쿼리 (Solr 쿼리 문자열); max_rows (마력 캡, 기본 1000). 반환 num_found_released (API's 자체 릴리스 기반 조사에서 facet 경로 — 지상 진실), rows_retrieved, rows_by_status (REL 대 OBS — 검색 경로는 사용되지 않은 항목을 반환하지만 그들은 릴리스로 계산되지 않습니다), released_complete (true iff 모든 릴리스 일치는 검색되었습니다; false는 max_rows가 스위프트 또는 카운트가 불명하게 함), 그리고 레코드를 truncated : EMD 액세스에 의해 분류 된 컴팩트 한 per-entry 행 (emdb_id, 제목, 해상도, structure_determination_method, current_status, release_date, fitted_pdbs).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 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 항목에 대한 자세한 메타 데이터 섹션을 Fetch하십시오. 섹션: 'publications' — 완전한 주문한 저자 명부, 보조 인용, 외부 참고 (PMID/DOI/ISSN/CSD);를 가진 1 차적인 인용 '지도' - 파일, 형식, 데이터 유형, 치수, 구명 간격, 기원, 축 순서, 세포, 구명 통계, 윤곽 레벨, 표학; ' 샘플' — per-macromolecule 레코드 (타입, 분자 무게, 복사, EC 번호, 소스 생물 + NCBI 택시, 시퀀스 크로스 레프) 및 per-supramolecule 레코드; 'imaging'에 대 한 - 현미경, 전압, 전자 소스, 검출기, 복용량, 화상 진찰 형태, defocus 범위, 확대, Cs, cryogen, 격자/buffer/vitrification 조건 (microscopy 회의 당 1개의 기록 - 항목은 몇몇을 나르는 수 있습니다). Args: emdb_ids (액세서리 목록, EMD-1234/emd-1234/1234)의 무엇이든; 섹션 (행물 /지도 / 샘플 / 노화 중 하나). 알려진 액세스는 "error" : "not_found"로보고됩니다. emdb_get_entries을 처음 사용하면 헤드 라인 레코드 만 필요합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
emdb_ids	문자열 배열	필수
section	문자열	필수; koum: ["publications", "map", "sample", "imaging"]

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

emdb_get_validation

EMDB 항목에 대한 Fetch numeric validation-analysis 메트릭. 항목 당 (EMDB /analysis 경로에서) : Q-score, 원자 포함, 권장 / 예측 /rawmap 윤곽 레벨, 모델 / 마스크 볼륨, 모델지도 비율, 표면 메트릭스 - 유효성 파이프라인이 그들을 계산 한 곳. available_blocks은 모든 블록의 유효성 검사를 반환합니다. sparse payloads (tomograms, model-free 또는 과거 항목)는 null을 명시했습니다. 검증 분석 보고서 has_validation_analysis=false - 결코 침묵하지 않고.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
emdb_ids	문자열 배열	필수

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

complexportal_get_complexes

CPX 액세스에 의해 Fetch curated Complex Portal 레코드. 각 기록 : 복잡한 AC, 권장 / 체계적인 이름 + 동의어, 종 및 택시, 스니치오메트리 (분 / 최대 사본), 생물학적 역할 및 상호 작용자 유형, 증거 ECO 코드, GO annotations 및 크로스 환경 - 안정적인 매크로 분자 복합의 수동 curated 설명. 기록은 입력 순서에서 뒤로 옵니다; 알 수없는 액세스는 not_found에 거의 침묵하지 않고 나열됩니다. 이진 상호 작용 이름 * (이 실험에서 누가 바인딩) 대신 intact_* 도구를 사용합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
complex_acs	문자열 배열	필수

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

complexportal_search_by_participant

분자를 포함하는 복합물 검색 Complex Portal. accession은 참가자 액세스입니다 - UniProt (e.g. 'P04637'), ChEBI, 또는 RNAcentral. participants_only=true (기본값)로 검색은 field-qualified (pxref:<accession>)이므로 실제로 curated participant로 분자를 포함시키는 복합체 만 반환됩니다. false로 bare accession은 무료 텍스트도 일치합니다 (문서, 이름), over-reports하지만 언급을 잡을 수 있습니다. 모든 결과 페이지는 검색되고 행 카운트는 서비스 허가 총 (total_reported == total_retrieved 또는 전화가 크게 실패)에 대해 확인됩니다. Hits는 컴팩트 한 레코드 (complex_ac, 이름, 종, 상호 작용기) 복잡한 접근으로 분류; complexportal_get_complexes과 함께 전체 세부 사항을 fetch합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수
participants_only	불리언	선택 사항; 기본값: true

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

intact_fetch_interactions

모든 IntAct 바이너리 상호 작용을 검색, MI-score 필터링. query은 UniProt 액세스입니다 (예 :. 'P04637'), 유전자 기호, 무료 텍스트 또는 IntAct Solr 쿼리. Retrieval은 서버가 전체(n_records == total_elements, 또는 FAILS LOUDLY)에 대해 확인된 완전한 paginated 스윕입니다. min_mi_score/max_mi_score 필터 서버 측 IntAct MI 신뢰 점수 (0.45는 일반적인 중간 confidence 바닥입니다); 종 이름 또는 택시로 interactor_species 필터 (예 : g. ["Homo sapiens"] 또는 [" 9606"]). 기록은 호리하고 구조화됩니다 : 상호 작용기 쌍 (IntAct ACs, 데이터베이스 식별자, 분자 이름, 종 / 세금), 상호 작용 유형, 검출 방법 (+MI id), 실험 역할, 호스트 생물, MI 점수, PubMed id, 첫 번째 저자, 소스 데이터베이스 - DESCENDING MI 점수에 의해 분류. 대부분의 max_records_returned 레코드에서 출력 목록 (records_truncated=true 전체 검증된 스윕이 더 크었을 때; n_records는 항상 진실한 합계를 보고합니다. 큰 쿼리 (e.g. CFTR ~10k 상호 작용)는 동안 좁습니다 — min_mi_score 또는 종으로 가능한 경우.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
min_mi_score	숫자	선택 사항; 기본: 0
max_mi_score	숫자	선택 사항; 기본: 1
interactor_species	문자열 배열	옵션 정보
max_records_returned	정수	선택 사항; 기본: 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

IntAct 상호 작용기 기록 (s)에 분자를 해결하십시오. query은 UniProt 액세스, 유전자 기호 또는 IntAct 상호 작용기 AC (예를들면)입니다. 'EBI-7090529'). 명시된 n_matches와 일치하는 모든 상호 작용기 레코드를 반환합니다. UniProt 액세스는 canonical Protein plus chain/isoform 상호 작용기로 해결할 수 있으며이 도구는 결코 침묵으로 하나를 선택하지 않습니다. 각 기록 : interactor_ac, preferred_identifier, 이름, 종, 택시, interactor_type 및 IntAct에 의해 본 interaction_count (intact_fetch_interactions 스윕을 대체).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수

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

intact_get_interaction_details

1개의 IntAct 상호 작용 AC (e.g.를 위한 가득 차있는 curated 세부사항 'EBI-15635490'). 상호 작용 유형, 호스트 유기체, 검출 방법, 간행, 상호 참조, annotations, kinetic/affinity 매개변수 및 신뢰, 플러스 per-participant 기록 (identifier, 종, 생물학 및 실험적인 역할, participant 탐지 방법) include_participants=false 없는. intact_fetch_interactions 레코드 (interaction_ac 필드)에서 상호 작용 AC를 가져옵니다. 알 수없는 ACs 반환 { interaction_ac, 오류: 'not_found' }.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
interaction_ac	문자열	필수
include_participants	불리언	선택 사항; 기본값: true

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

intact_build_network

씨앗 단백질 주변의 깊이-1 IntAct 상호 작용 네트워크 구축. seed_accessions은 UniProt 액세스입니다. 단계 1: 완전한, 종자 당 측정한 MI-score-filtered 상호 작용 청소. 단계 2 : 모든 씨앗 가장자리의 파트너와 씨앗은 노드 세트를 형성합니다. 단계 3 : 파트너 파트너 파트너 인 내장은 파트너에게 자신을 쿼리하여 발견 할 수 있으므로 max_interactors_expanded 파트너가 queried (최초 연결, 식별자에 의한 관계) 및 노드 세트 내부의 BOTH 엔드 포인트와 가장자리가 유지됩니다. 확장 블록은 파트너가 / 확장되지 않은 정확히보고 (expansion.complete=false는 더 많은 파트너 파트너 파트너 인 Edge가 존재 할 수 있음). 출력 : 노드, 가장자리 (MI 점수, 감지 방법, PubMed id), 퍼시드 스위츠 통계. 몇 가지와 min_mi_score > = 0.45를 유지하십시오. 모든 확장은 전체 질의 스윕입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
seed_accessions	문자열 배열	필수
min_mi_score	숫자	선택 사항; 기본: 0.45
max_interactors_expanded	정수	선택 사항; 기본: 25
interactor_species	문자열 배열	옵션 정보

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

속성 필터로 RCSB PDB 항목을 검색; , 모자를 씌우는 + 끌기. 모든 필터와 함께; 적어도 하나 요구됩니다. text는 가득 차있 원본 relevance 조회 ('p53 DNA 바인딩 domain')입니다; organism는 정확한 근원 조직 선량 이름입니다 ('Homo sapiens' — 어떤 선량 수준에 일치, 그래서 'Eukaryota' 일도); taxonomy_id NCBI 택시 (9606); uniprot_accession은 UniProt ('P04637')에 폴리머 엔티티티티 맵이 있는 항목을 찾습니다. -> 각 p53 구조); experimental_method PDB 구급차입니다 ('X-RAY 다이필레이션'· '전자 MICROSCOPY'· '솔루션 NMR', ... — case-insensitive, 전체 목록으로 알려진 값 오류); max_resolution_angstrom는 그 해결책의 밑에 또는 입장을 지킵니다; ligand_comp_id는 화학 COMP ID ('ZN', 'ATP', 'HEM')에 의해 경계 비합성 성분을 요구합니다. include_computed_models=true는 computed 구조 모형을 추가합니다 (예를들면. AlphaFold) 기본 실험 결과에. total_count (API's는 총을 소유합니다 — 지상 진실), n_retrieved, truncated (true iff total_count > n_retrieved; max_rows, 1..1000, 캡 리트리발) 및 리빙 주문에서 [{pdb_id, score}]를 기록합니다. Identifiers only — 메타데이터를 위한 pdb_get_structures에 체인.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
text	문자열	옵션 정보
organism	문자열	옵션 정보
taxonomy_id	정수	옵션 정보
uniprot_accession	문자열	옵션 정보
experimental_method	문자열	옵션 정보
max_resolution_angstrom	숫자	옵션 정보
ligand_comp_id	문자열	옵션 정보
include_computed_models	불리언	선택 사항; 기본값: false
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 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 항목 (배치, 최대 25 ids)에 대한 Fetch Entry-level summaries. 4-character PDB ids를 어떤 경우에든 받아들이십시오 (' 1tup' == ' 1TUP'; 중복은 복제됩니다. 각 기록: 제목, 실험 방법, Angstrom의 해결책 (하나 없는 방법, e.g. NMR), 결심 방법론 (수직 대 computational), 예금/출판/출판 날짜 및 상태, 분자 무게 (kDa), 집합 및 법인 조사 (단백/DNA/RNA 중합체 + 비폴리머), 경계 ligand chem-comp ids, 중합체/비합성 ID 명부 (를 위한 입력) pdb_get_entities / / / pdb_get_ligands), 및 1 차 인용 (제목, 저널, 년, 저자, PubMed ID, DOI). 알려진 아이는 {"pdb_id", "error"로 돌아옵니다: "not_found"} — 결코 조용히 떨어졌다. Metadata만; 좌표 파일은 절대로 다운로드되지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pdb_ids	문자열 배열	필수

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

pdb_get_entities

1개의 PDB 입장을 위한 중합체 법인 세부사항, incl. UniProt 매핑. 으로 entity_ids=null 항목의 모든 폴리머 엔터티가 fetched, capped at 25 truncated=true와 n_polymer_entities가 입력한 후's true count (Ribosomes 같이 큰 집합은 나릅니다 50+ — 전체 ID 목록을 가져옵니다 pdb_get_structures' polymer_entity_ids과 같은 명시된 하위 세트가있는 페이지 [" 26", " 27"]); 명시된 entity_ids과 함께 항목 총을 fetched하지 않습니다. n_polymer_entities는 null입니다. 25 오류보다 더 큰 명시적 인 entity_ids 목록. 각 기록: 묘사, 중합체 유형 (Protein/DNA/RNA), 순서 길이, mutation 조사, 증착된 사본, 사슬 ids (asym + 저자), 과세를 가진 근원 유기물, per-entity 순서 적용 (SIFTS)를 가진 UniProt 접근, 및 UniProt 정렬한 지구 (entity-seq 대 참고 sq 협조). 알려진 엔티티티 ids는 not_found에 나열되어 있습니다. 알 수없는 항목 ID 오류. include_sequences=true는 조직 당 canonical 1-letter 순서를 추가합니다; 결합된 순서가 max_bytes (과태 400000)를 초과하는 경우에 그들은 omitted이고 sequences_omitted는 왜 — metadata가 항상 살아남는지 설명합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pdb_id	문자열	필수
entity_ids	문자열 배열	옵션 정보
include_sequences	불리언	선택 사항; 기본값: false
max_bytes	정수	선택 사항; 기본: 400000

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

pdb_get_ligands

Bound ligands (nonpolymer 구성 요소)의 1 PDB 항목, 화학. 엔트리's 비폴리머 엔티티티를 걸어 각 화학 성분을 해결합니다. 리간드 - 엔티티티드 ID, 화학 COMP ID ('ZN', 'ATP'), 설명, 증착된 복사 수, 저자 체인 ids 및 chem_comp 블록 (이름, 공식, 공식 무게, 형식적 충전, 구성 요소 유형, InChIKey, 스테레오 SMILES). 물은 PDB 자료 모형에 있는 nonpolymer entities가 아니고 결코 나타나지 않습니다. ligands 반환 ligands에 대한 항목 : []. n_nonpolymer_entities 는 엔트리's 진정한 카운트입니다. max_ligands을 초과할 때 truncated=true (1..25에 클램핑 됨) - 결코 조용히 떨어졌다. 엔티티티 / 구성 요소 데이터 API 더 이상 봉사는 "error" : "not_found"와 인라인으로보고되지 않습니다 (출발되지 않은 부분). 알 수없는 항목 ID 오류.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pdb_id	문자열	필수
max_ligands	정수	선택 사항; 기본: 25

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

alphafold_get_prediction

AlphaFold DB 1개의 UniProt 접근을 위한 예측 구조 메타데이터. has_model, n_models 및 per-model 레코드를 반환합니다. 단일 액세스는 Google DeepMind 모노머 파이프라인을 넘어 여러 모델 (캐논ical + isoforms 같은 'P04637-9', 커뮤니티 제공 업체를 수행 할 수 있습니다 - provider_id / tool_used 그들을 식별). 각 모델: 입력 ID, UniProt 주석 (id, description, gene, Biological, taxid, reviewed flag), 순서 좌표 및 길이, 글로벌 pLDDT (global_plddt· 0- - -100) pLDDT 신뢰 궤 당 잔류물의 분수 플러스 (very_low < 50, 낮은 50- - -70, 자 70- - -90· very_high > 90), 모델 버전 정보 및 생성 날짜, 및 다운로드 URL (cif/bcif/pdb 좌표, PAE JSON + 이미지, per-residue pLDDT JSON, MSA, 알파미센스 CSV 어디서 사용 가능) - URL 만, 페이로드는 다운로드되지 않습니다; 필요한 경우 스스로를 잡아라. 예측 반환없이 액세스 has_model=false ( 오류 없음); 변형된 식별자는 명시된 error 필드를 반환합니다. include_sequence=true는 모형 순서 (단백 하나 letter)를 추가합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
uniprot_accession	문자열	필수
include_sequence	불리언	선택 사항; 기본값: false

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

alphafold_check_coverage

배치 AlphaFold DB 적용 검사 (최대 40 고유 UniProt 액세스). 빈 항목 및 중복은 배치 캡이 적용되기 전에 벗겨지고 공개 : n_requested == n_unique + n_blank_skipped + n_duplicate_skipped 항상 reconciles. 입력 순서에서 유일한 접근 당 1개의 조밀한 기록: has_model, n_models 및 1 차 (첫째로 목록으로 만들어지는) model's model_entity_id, latest_version, global_plddt 및 sequence_length. 예측 보고서 has_model=false가없는 액세스; 변형 된 것들은 명시적 인 error 필드를 수행 - 결코 침묵적으로 떨어졌다. 세트의 단백질이 alphafold_get_prediction과 함께 전체 레코드를 끌어 당기 전에 예측 가능한 구조가 있음을 삼는 데 사용됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
uniprot_accessions	문자열 배열	필수

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

pdb_search_sequence

실험적인 PDB 단백질 엔티티티를 한 번 ungapped 단백질 시퀀스 (25..10000 아미노산, 원시 또는 단일 기록 FASTA에서 찾아보세요. 흰색 공간 및 낮은 케이스 허용). Sequence 유사성은 RCSB MMseqs2 순서 ID를 이용합니다: identity_cutoff는 비율이 아닌 분수 0..1입니다; evalue_cutoff은 최대 E-value입니다. min_query_coverage (0..1) 필터를 사용하여 로컬로 정렬 (query_end - query_beg + 1) / 입력 시퀀스 길이; 히트는 컷오프를 만나는 하나의 정렬을 필요로하며, 자격을 갖춘 정렬은 반환됩니다. 이것은 순서 적용, 실험적으로 잔류물 적용을 해결하지 않습니다. 대부분의 max_candidates (과태 100, 최대 1000) 상류에서 반사 순서에 있는 검사, 그 후에 사슬 ID와 일치 미터를 가진 대부분의 max_rows (과태 10, 최대 25) 상류에 돌려보냅니다. total_count는 업스트림 총 BEFORE 적용 필터링; n_ matching은 스캔된 후보자 중에만 자격을 갖는다. truncated는 더 많은 상류 후보자 또는 자격 기록이 남아 있음을 의미합니다. max_candidates을 증가하여 저랭크된 히트를 검사합니다. Chain IDs는 일치하는 사람의 모든 입금 사본을 나열합니다. asym_ids은 라벨 ID, auth_asym_ids은 저자 ID입니다. Metadata 404s는 metadata_error=not_found 및 null 사슬 ID와 일치를 유지합니다. 관련 점수는 순서 정체성이 아닙니다. 실험 구조만; 입력 메타데이터를 위한 pdb_get_structures에 체인. 조정 파일이 다운로드되지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
sequence	문자열	필수; 최소 길이: 25; 최대 길이: 50000
identity_cutoff	숫자	선택 사항; 기본: 0.3; 최소: 0; 최대: 1
evalue_cutoff	숫자	선택 사항; 기본: 0.1; 독점적인Minimum: 0
min_query_coverage	숫자	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1
max_candidates	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 1000
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 10; 최소: 1; 최대: 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

인간의 표준 UniProt accession으로 OmniPath 상류·하류 조절을 조회합니다. 방향, 활성화·억제의 충돌, 복합체 ID를 보존하며 복합체를 추정한 개별 연결로 풀지 않습니다. 제한된 결과는 전체 네트워크나 조직 특이적 인과 증거가 아닙니다.

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

등록된 PDB 사슬로 유사한 실험 구조 사슬을 검색합니다. 저자 사슬 ID가 아닌 label_asym_id를 사용합니다. 상위 서비스 점수를 반환하며 좌표 업로드, 구조 정렬, RMSD 계산은 수행하지 않습니다. 조회 사슬 자체가 포함될 수 있습니다.

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

실험 PDB 항목 하나의 PDBe 품질 점수와 검증 통계를 가져옵니다. 실험 방법과 빈 값을 보존합니다. 결측값은 0점이 아니며 서로 다른 실험 방법 간 순위를 그대로 비교할 수 없습니다.

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"})

주 메뉴

작업 및 매개 변수 표시

compound_search

이름 (과태), ChEMBL ID, 또는 분자 구조에 의해 ChEMBL 화학 화합물을 검색하십시오. name: case-insensitive synonym substring match (더 선호 이름 일치로 돌아가십시오). chembl_id에 의하여: 직접적인 기록 보기. 미소로: similarity_threshold이 설정될 때 Tanimoto 유사성 검색, 다른 하위 구조 검색 (구조 산책은 캡핑되어 walk_truncated/upstream_total)를 공개합니다. 임상 단계별 max_phase 필터 선택. 이름, chembl_id 또는 미소 중 적어도 하나를 통과하십시오. drug_search 대신 치료 표시에 의해 검색 할 때.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
name	문자열	옵션 정보
chembl_id	문자열	옵션 정보
smiles	문자열	옵션 정보
similarity_threshold	정수	선택 사항; 최소: 70; 최대: 100
max_phase	정수	선택 사항; 크기: 0, 1, 2, 3, 4
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 1000

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

drug_search

치료 표시 (EFO 용어, 부분 일치)에 의해 승인 된 의약품 및 임상 후보를 검색하십시오. drug_indication 행에 따라 다른 모체 분자에 들어가고, 그 후 분자 레코드와 인출/블랙 박스 경고로 이동합니다. only_approved은 4을 상속합니다. 선택된 포스트 필터 molecule_chembl_id, drug_name (preferred-name substring) 및 max_phase (>=)는 결합된 세트를 좁힙니다. 이름/id/structure lookups를 위한 compound_search를 사용하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
indication	문자열	필수
drug_name	문자열	옵션 정보
molecule_chembl_id	문자열	옵션 정보
max_phase	정수	선택 사항; 크기: 0, 1, 2, 3, 4
only_approved	불리언	선택 사항; 기본값: false
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 1000

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

get_admet

ChEMBL은 1개의 분자 (ALogP, 분자량, PSA, HBA/HBD, rotatable 유대, 방향성 반지, 무거운 원자, 규칙의 5 위반, 규칙의 3 통행, QED의 분자 공식)의 약 유사성/ADMET 평가를 위한 분자 재산을 산출했습니다. 이들은 구조에서 계산되어 실험적인 측정이 아닙니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
molecule_chembl_id	문자열	필수

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

get_bioactivity

합성 표적 상호 작용을 위한 ChEMBL 생물성 측정 (IC50, Ki, Kd, EC50, ...)를 만회하십시오. molecule_chembl_id, target_chembl_id 및 / 또는 assay_chembl_id, activity_type (standard_type), pChEMBL 바닥 (min_pchembl), standard_value 범위 (min_value / max_value) 및 단위 (standard_units) 필터. activity_id에 의해 주문 한 페이지가 페이지의 가장 중요한 요약을 반환합니다. 1,000 레코드를 계속하려면 동일한 필터로 오프셋으로 next_offset을 통과하십시오. has_more이 false일 때 중지합니다. 측정을 비교하기 전에 실험적인 상황을 검사하는 get_assay를 사용하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
molecule_chembl_id	문자열	옵션 정보
target_chembl_id	문자열	옵션 정보
assay_chembl_id	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 패턴: "^CHEMBL[0-9]+$"
activity_type	문자열	선택 사항; 모델 번호: "IC50", "EC50", "Ki", "Kd", "AC50", "GI50", "ED50", "Potency"
min_pchembl	숫자	선택 사항; 최소: 0; 최대: 14
min_value	숫자	옵션 정보
max_value	숫자	옵션 정보
unit	문자열	선택 사항; 크기: "nM", "uM", "mM", "pM", "M"
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 1000
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 9007199254740991

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

get_mechanism

승인 된 의약품 및 임상 후보에 대한 ChEMBL 메커니즘의 반응 레코드를 검색합니다. molecule_chembl_id, target_chembl_id 및/또는 action_type에 의해 필터링. 분자 ID는 아무것도 수율 할 때, 부모 분자에 대한 retries so salt-form ids 해결. mec_id에 의해 주문 한 페이지가 액션 유형 요약으로 반환합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
molecule_chembl_id	문자열	옵션 정보
target_chembl_id	문자열	옵션 정보
action_type	문자열	선택 사항; 한국어 (ko)"채용 정보"· "제품정보"· "회사연혁"· "블럭러"· "모듈"· "(주)이엔텍"· "ACTIVATOR 소개"· "POSITIVE ALLOSTERIC 모듈"· "NEGATIVE ALLOSTERIC 모듈"· "관련 기사"· "채용 정보"·
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 1000

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

target_search

검색 ChEMBL 생물학 대상 (단백, 복합체, 가족, 유기체). target_chembl_id, gene_symbol (exact Components-synonym match), target_name (preferred-name substring), 유기 (substring) 및 / 또는 target_type에 의한 필터. 각 결과는 UniProt Accessions, gene_symbol 및 교차 설정 목록과 함께 구성 요소를 운반합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
target_name	문자열	옵션 정보
gene_symbol	문자열	옵션 정보
target_chembl_id	문자열	옵션 정보
organism	문자열	옵션 정보
target_type	문자열	선택 사항; 한국어 (ko)"SINGLE 프로틴"· "프로틴 COMPLEX"· "PROTEIN 가족"· "오존스M"· "팟캐스트"· "CELL 라인"· "NUCLEIC-ACID의 특징"· "수탁업체"·
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 1000

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

get_assay

생물성 기록에서 assay_chembl_id에 의해 ChEMBL 분석실험을 만회하십시오. 실험적인 설명, 분석실험 유형 및 체재, 생물, 세포/조직 상황, 분석실험 모수, 할당된 표적 및 표적 할당 신뢰를 돌려보내십시오. Confidence는 표적 할당, 측정 질 아닙니다 묘사합니다; IC50/Ki 값을 결합하기 전에 assay 조건을 비교하십시오. get_bioactivity과 같은 assay_chembl_id을 사용하여 측정을 검색합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assay_chembl_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴: "^CHEMBL[0-9]+$"

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

BioRxiv 소개

작업 및 매개 변수 표시

get_categories

모든 27 BioRxiv 주제 카테고리 및 API 호환 슬러그 (예를들면) "cancer 생물학" -> "cancer_biology"). search_preprints 이전에 사용해서 유효한 카테고리 값을 발견하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
—	기타 제품	아니 분야; 빈 객체를 전달합니다.

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

search_preprints

검색 bioRxiv/medRxiv preprints 로 날짜와 (선택) 카테고리. 정확히 하나의 검색 방법을 사용합니다: date_from+date_to, recent_days (마지막 N 일), 또는 recent_count (90 일 창 내에서 가장 최근의 N); 아무도, 마지막 60 일. 키워드/텍스트 검색이 없습니다. cursor 질. DOI, 제목, 저자, 날짜, 범주, 버전 및 200-char 요약 미리보기를 반환합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
server	문자열	선택 사항; 기본: "biorxiv"; koum : ["biorxiv", "medrxiv"]
category	문자열	선택 사항; 한국어 (ko)"동물의 행동과 인식"· "바이오화학"· "Bioengineering의 장점"· "생물 정보학"· "생명 물리학"· "암 생물학"· "세포 생물학"· "임상시험"· "개발 biology"· "학회소개"· "학회소개"· "진화 생물학"· "학회소개"· "genomics의 장점"· "면역학"· "미생물학"· "분자 생물학"· "신경 과학"· "고추학"· "학회소개"· "약리학 및 독성학"· "생리학"· "식물 생물학"· "과학 통신 및 교육"· "합성 생물학"· "시스템 생물학"· "zoology의"·
date_from	문자열	옵션 정보
date_to	문자열	옵션 정보
recent_days	정수	선택 사항; 최소: 1
recent_count	정수	선택 사항; 최소: 1
limit	정수	선택 사항; 기본: 10; 최소: 1; 최대: 100
cursor	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0

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

get_preprint

DOI (bare " 10.1101/..." 또는 전체 https://doi.org/ URL). 최신 버전 사용. 제목, 저자, 해당 저자 + 기관, 전체 추상, 범주, 라이센스, 버전, JATS XML, 자금, 출판 저널 DOI (연결되는 경우), PDF 및 웹 URL 및 버전 카운트를 반환합니다. Preprints는 동료 리뷰가 아닙니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
doi	문자열	필수
server	문자열	선택 사항; 기본: "biorxiv"; koum : ["biorxiv", "medrxiv"]

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

search_published_preprints

나중에 피어드리스 저널 (preprint ->)에서 출판 된 사전 인쇄물을 찾으십시오. 학술 링크). search_preprints (date_from+date_to/recent_days/recent_count)와 같은 1개의 검색 방법. include_details=false는 컴팩트한 요약을 반환합니다. 저널 DOI 접두사 필터 (예 : g. "10.1038" 자연을 위해) bioRxiv 전용 /publisher 노선을 통해.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
server	문자열	선택 사항; 기본: "biorxiv"; koum : ["biorxiv", "medrxiv"]
publisher	문자열	옵션 정보
include_details	불리언	선택 사항; 기본값: true
date_from	문자열	옵션 정보
date_to	문자열	옵션 정보
recent_days	정수	선택 사항; 최소: 1
recent_count	정수	선택 사항; 최소: 1
limit	정수	선택 사항; 기본: 10; 최소: 1; 최대: 100
cursor	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 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, e.g.에 의해 확인 된 펀처를 태우십시오. " 021nxhr62"의 NIH를 위해; 전체 https://ror.org/ URL도 허용됩니다. 명시된 date_from + date_to를 요구합니다; 펀처 메타데이터는 2025-04-10를 시작합니다. 옵션 카테고리 필터. cursor 질. search_preprints과 같은 컴팩트한 결과 모양.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
funder_ror_id	문자열	필수
date_from	문자열	필수
date_to	문자열	필수
server	문자열	선택 사항; 기본: "biorxiv"; koum : ["biorxiv", "medrxiv"]
category	문자열	선택 사항; 한국어 (ko)"동물의 행동과 인식"· "바이오화학"· "Bioengineering의 장점"· "생물 정보학"· "생명 물리학"· "암 생물학"· "세포 생물학"· "임상시험"· "개발 biology"· "학회소개"· "학회소개"· "진화 생물학"· "학회소개"· "genomics의 장점"· "면역학"· "미생물학"· "분자 생물학"· "신경 과학"· "고추학"· "학회소개"· "약리학 및 독성학"· "생리학"· "식물 생물학"· "과학 통신 및 교육"· "합성 생물학"· "시스템 생물학"· "zoology의"·
limit	정수	선택 사항; 기본: 10; 최소: 1; 최대: 100
cursor	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 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

BioRxiv 제출 통계 모든 역사 — 새로운 대 개정된 종이 카운트 기간 당, 실행 누적 총. 간격은 "monthly"입니다 (과태) 또는 "yearly".

(주)	유형	필요조건 및 constraints
interval	문자열	선택 사항; 기본: "monthly"; koum: ["monthly", "yearly"]

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

get_usage_statistics

모든 역사상 생물 자원 사용 / 환경 통계 - 요약보기, 전체 텍스트보기, 및 PDF은 기간 당 다운로드, 실행 누적 총. 간격은 "monthly"입니다 (과태) 또는 "yearly".

(주)	유형	필요조건 및 constraints
interval	문자열	선택 사항; 기본: "monthly"; koum: ["monthly", "yearly"]

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

의약품 규제

작업 및 매개 변수 표시

search_drug_applications

정확한 아세테이트 필터 (브랜드, 일반, active_ingredient, 스폰서, marketing_status, dosage_form, 루트, pharm_class)의 조합에 의해 약품을 검색하십시오. 일반 및 pharm_class은 해동된 openfda 블록을 쿼리합니다 (이전 응용 프로그램에 일관성, 그래서 조용히 거기 건너 뛰기). 넓은 검색은 진정한 합계와 truncated=true와 함께 첫 번째 max_records을 반환; ~26,000 레코드를 초과하는 페이지, submission_date_from/to로 좁은.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
brand	문자열	옵션 정보
generic	문자열	옵션 정보
active_ingredient	문자열	옵션 정보
sponsor	문자열	옵션 정보
marketing_status	문자열	선택 사항; enum: ["Prescription", "Over-the-counter", "Discontinued", "None (Tentative 승인) "]
dosage_form	문자열	옵션 정보
route	문자열	옵션 정보
pharm_class	문자열	옵션 정보
pharm_class_type	문자열	선택 사항; 크기: "epc", "moa", "cs", "pe"]
search_type	문자열	선택 사항; 기본: "and"; koum : ["and", "or"]
submission_date_from	문자열	옵션 정보
submission_date_to	문자열	옵션 정보
raw_search	문자열	옵션 정보
max_records	정수	선택 사항; 기본: 50

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

get_drug_application

그 숫자로 한 Drugs@FDA 신청 (예를 들어. "NDA020702", "ANDA076543", "BLA125514"). 전체 기록 반환 — 스폰서, 제품 (브랜드, 활성 성분 + 힘, 복용량 형태, 경로, 마케팅 상태, TE 코드), 전체 제출 기록, 및 현재 할 때 조화 된 openfda 필드.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
application_number	문자열	필수

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

count_drug_applications

Aggregate Drugs@FDA Bucket은 search_drug_applications과 같은 필터에 의해 선택적으로 좁아집니다. count_field는 친절한 이름 (sponsor_name, application_number, dosage_form, 노선, marketing_status, te_code, pharm_class_epc/moa/cs/pe) 또는 익지않는 openFDA 분야 경로 (분석한 분야를 위해 .exact 자신을 추가하십시오)를 받아들입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
count_field	문자열	필수
brand	문자열	옵션 정보
generic	문자열	옵션 정보
active_ingredient	문자열	옵션 정보
sponsor	문자열	옵션 정보
marketing_status	문자열	옵션 정보
dosage_form	문자열	옵션 정보
route	문자열	옵션 정보
pharm_class	문자열	옵션 정보
pharm_class_type	문자열	선택 사항; 크기: "epc", "moa", "cs", "pe"]
search_type	문자열	선택 사항; 기본: "and"; koum : ["and", "or"]
submission_date_from	문자열	옵션 정보
submission_date_to	문자열	옵션 정보
raw_search	문자열	옵션 정보
max_buckets	정수	선택 사항; 기본: 100

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

get_drug_statistics

Corpus-level Drugs@FDA 통계 한 통화 — 총 응용 프로그램, 마케팅 통계 분할, 최고 복용량 형태 및 경로 (별도 조사), 및 응용 프로그램 조사에 의해 최고 스폰서.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
—	기타 제품	아니 분야; 빈 객체를 전달합니다.

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

list_pharmacologic_classes

응용 프로그램 카운트와 약리학 클래스를 계산, 조화 openfda.pharm_class_<type>에 계산 블록. Counts는 블록을 운반하는 유일한 애플리케이션을 반영합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
class_type	문자열	선택 사항; 기본: "epc"; 크기: "epc", "moa", "cs", "pe"]
max_buckets	정수	선택 사항; 기본: 100

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

get_generic_equivalents

브랜드 약물의 일반적인 동등물을 찾아보세요: 참조 응용 프로그램에 브랜드를 해결하고, 정확한 활성-유효한 이름 세트 (들)을 추출하고, 활성-유효한 세트 경기 (TE 코드 및 마케팅 상태 포함) 제품을 가진 모든 Drugs@FDA 응용 프로그램을 반환합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
brand	문자열	필수

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

search_drug_labels

표적으로 하는 단면도 적출을 가진 성분/name/route에 의하여 FDA 약 제품 상표 (SPL)를 만회하십시오. 필터 (active_ingredient, generic_name, brand_name, 루트, product_type)는 openfda 라벨 블록을 명중; non-analyzed .exact 변형을 쿼리하기 위해 정확한 설정. 기본 구조화 레코드 대신 원시 openFDA 라벨 섹션을 추출하려면 섹션을 통과하십시오. raw_search은 mapped 필터와 상호 전용입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
active_ingredient	문자열	옵션 정보
generic_name	문자열	옵션 정보
brand_name	문자열	옵션 정보
route	문자열	옵션 정보
product_type	문자열	선택 사항; koum: ["HUMAN 구조 DRUG", "HUMAN OTC DRUG"]
exact	불리언	선택 사항; 기본값: false
raw_search	문자열	옵션 정보
sections	문자열 배열	옵션 정보
max_records	정수	선택 사항; 기본: 25

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

search_drug_adverse_events

검색 FAERS는 drug_name (medicinalproduct), 조화 된 브랜드 / 일반 / 과도, 반응, 심각성 (1=serious, 2=non-serious), 국가 또는 초기 영수증 날짜보고. 날짜 항상 다른 필터를 제약; raw_search은 맵핑 필터를 교체하지만 날짜를 유지합니다. 보고서는 여러 약물과 반응을 나열 할 수 있으며 카우스레이션 또는 불균형을 설정하지 않습니다. 결과는 26000에서 모자를 씌우고 있습니다; 더 큰 cohorts를 위한 좁은 여과기.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
drug_name	문자열	옵션 정보
brand_name	문자열	옵션 정보
generic_name	문자열	옵션 정보
ingredient	문자열	옵션 정보
reaction	문자열	옵션 정보
country	문자열	옵션 정보
serious	문자열	옵션 정보
received_date_from	문자열	옵션 정보
received_date_to	문자열	옵션 정보
receipt_date_from	문자열	옵션 정보
receipt_date_to	문자열	옵션 정보
search_type	문자열	선택 사항; 기본: "and"; koum : ["and", "or"]
raw_search	문자열	옵션 정보
sort	문자열	옵션 정보
max_records	정수	선택 사항; 기본: 25; 최소: 1; 최대: 26000

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

count_drug_adverse_events

반응, 약, 결과, 국가 또는 영수증 날짜에 의해 일치하는 FAERS 보고를 집계하십시오. 조사는 보고를, incidence 또는 causation 아닙니다 반영합니다; 멀티 값 버킷 오버랩과 그들의 합계는 독특한 보고서가 아닙니다. 날짜 필드 반환 시간/계절 대신에/계절. raw_search는 날짜 제약을 유지합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
count_field	문자열	필수
drug_name	문자열	옵션 정보
brand_name	문자열	옵션 정보
generic_name	문자열	옵션 정보
ingredient	문자열	옵션 정보
reaction	문자열	옵션 정보
country	문자열	옵션 정보
serious	문자열	옵션 정보
received_date_from	문자열	옵션 정보
received_date_to	문자열	옵션 정보
receipt_date_from	문자열	옵션 정보
receipt_date_to	문자열	옵션 정보
search_type	문자열	선택 사항; 기본: "and"; koum : ["and", "or"]
raw_search	문자열	옵션 정보
max_buckets	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 1000

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

search_drug_recalls

회사, 제품, 리콜 이유, 분류, 상태, 위치, 또는 보고서 날짜에 의해 openFDA에서 FDA 약물 시행 보고서 (제품 리콜)를 검색하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
recalling_firm	문자열	옵션 정보
product_description	문자열	옵션 정보
reason_for_recall	문자열	옵션 정보
status	문자열	옵션 정보
classification	문자열	옵션 정보
city	문자열	옵션 정보
state	문자열	옵션 정보
country	문자열	옵션 정보
report_date_from	문자열	옵션 정보
report_date_to	문자열	옵션 정보
search_type	문자열	선택 사항; 기본: "and"; koum : ["and", "or"]
raw_search	문자열	옵션 정보
sort	문자열	옵션 정보
max_records	정수	선택 사항; 기본: 25; 최소: 1; 최대: 26000

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

list_faers_bulk_files

openFDA 공식 drug/event 일괄 JSON 분할 목록을 읽습니다. 공식 URL만 제공하며 파일 다운로드, 로컬 작업, 분석 DB를 만들지 않습니다. 보고서는 발생률 추정치가 아닙니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
offset	integer	선택; default: 0; minimum: 0; maximum: 100000
limit	integer	선택; default: 20; minimum: 1; maximum: 200

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

인간 유전학

작업 및 매개 변수 표시

gwas_associations_for_variant

GWAS 카탈로그 협회는 1개의 변종 (rsID), 가장 뜻깊은 첫번째를 위해 보고했습니다. 아르그: rs_id (dbSNP rsID e.g. rs7412 APOE 또는 rs699 AGT; 카탈로그's 현재 rsID이어야한다 - 합병 / 은퇴 ID는 오류보다 0 행을 반환 할 수있다; max_records (출력 모자 과태 500; trait-hub 변형은 1000 + 협회를 수행 할 수 있습니다. 행은 p-value ascending에 의해 서버 추측됩니다, 그래서 캡핑 된 결과는 top-signal prefix입니다). {rs_id, api_total, 리턴, truncated, 협회}를 반환합니다. api_total는 카탈로그's 자신의 합계입니다; truncated 플래그는 캡핑 된 fetch를 나타냅니다. 각 협회 행: {association_id, p_value, pvalue_mantissa· pvalue_exponent· pvalue_description· or_value, 베타, ci_lower· ci_upper, 범위, risk_frequency· snp_effect_alleles· rs_ids, 위치, 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 및 베타는 행당 상호적으로 독점적입니다 (양적 대 양적); 0.0의 p_value는 p <을 의미합니다. ~1e-308 (사용 mantissa/exponent).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
rs_id	문자열	필수
max_records	정수	선택 사항; 기본: 500

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

gwas_associations_for_gene

GWAS 카탈로그 협회의 변형은 MAPPED 유전자 (catalog's Ensembl 파이프라인 매핑, 아니 저자 승인), 가장 중요한 첫 번째. Args: gene_symbol (HGNC 기호, 정확한 일치, 예를들면. PCSK9의 APOE; case-sensitive upstream – canonical uppercase를 통과; flanking 유전자에 intergenic 변종 지도, 그래서 행은 유전자 몸 밖에 앉을 수 있습니다); max_records (캡 기본 500; p-value ascending에 의해 서버 정렬). {gene_symbol, api_total, 반환, truncated, 협회} 반환 gwas_associations_for_variant과 같은 행 모양으로. 비판적 인 기호는 api_total = 0을 반환하며 오류가 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_symbol	문자열	필수
max_records	정수	선택 사항; 기본: 500

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

gwas_associations_for_trait

GWAS 카탈로그 협회는 하나의 EFO trait에 할당, 가장 중요한 첫 번째. Args: efo_id ( 카탈로그, e.g.에 의해 사용되는 종양학 용어 짧은 형태. MONDO_0005010, EFO_0004340, HP_0003124; 카탈로그는 많은 역사적인 EFO ids를 MONDO/HP에 마이그레이션 - gwas_search_traits과 함께 현재 ids를 해결; efo_id/efo_trait의 정확하게 하나 통과하십시오); efo_trait (정확한 trait LABEL 대안); max_records (캡 기본 500; p-value ascending을 행합니다. {efo_id 반품|efo_trait, api_total, 반품, truncated, Associations} gwas_associations_for_variant과 같은 행 모양으로. 알 수없는 ID / 라벨은 api_total = 0, 오류가 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
efo_id	문자열	옵션 정보
efo_trait	문자열	옵션 정보
max_records	정수	선택 사항; 기본: 500

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

gwas_search_traits

검색 GWAS 카탈로그 EFO trait annotations by label substring — 질병/phenotype 이름을 해결하기위한 항목 gwas_associations_for_trait / gwas_search_studies 가져 오기. Args : 쿼리 (태트 라벨의 케이스 민감성 하위 문자열, e.g. "코로니어" 관상 동맥 무질서 MONDO_0005010 등 일치하십시오; 카탈로그는 EFO, MONDO, HP 및 OBA ids를 혼합합니다. - don't는 EFO_ 접두사를 가정합니다. max_records (캡 기본 500). 반환 {query, api_total, 반환, truncated, efo_traits}; 각 행 {efo_id, efo_trait, uri} 상표에 의해 분류하는. 카탈로그에 대한 카운트 인증's는 캡핑하지 않을 때 총을 소유합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
max_records	정수	선택 사항; 기본: 500

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

gwas_search_studies

검색 GWAS 카탈로그 연구 trait annotation 또는 간행물. Args: efo_id (내과 짧은 모양, 예를들면. MONDO_0005010, gwas_search_traits을 통해 해결; 필터 결합 및 — 일반적으로 한을 통과); efo_trait (정확한 trait 상표 대안); pubmed_id (search's 출판물의 PubMed ID, 예. 38714703); max_records (캡 기본 500). {filters, api_total, 반환, truncated, study}; 각 연구 행 {accession_id, disease_trait, efo_traits, bg_efo_traits, pubmed_id, initial_sample_size, replication_sample_size, discovery_ancestry, replication_ancestry, genotyping_technologies, 플랫폼, cohort, full_summary_stats_available, imputed, gxe, gxg}. 카탈로그에 대한 계산은 캡핑되지 않을 때 합계합니다. 적어도 하나의 필터가 필요합니다 (필터링 카탈로그는 ~90k 연구입니다).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
efo_id	문자열	옵션 정보
efo_trait	문자열	옵션 정보
pubmed_id	문자열	옵션 정보
max_records	정수	선택 사항; 기본: 500

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

gwas_get_study

GCST 액세스에 의해 하나의 GWAS 카탈로그 연구를 Fetch. Args: accession_id (study accession, 예를 들어) GCST90841394; study_accession_id과 연구 검색 결과로 각 협회 행에 나열됩니다. {found, accession_id, Study}를 반환합니다. gwas_search_studies과 같은 행 모양 (근처가 알 수 없을 때 null).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession_id	문자열	필수

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

gwas_get_variant

Ftch one GWAS 카탈로그 변형 기록 (위치, mapped genes, result) by rsID - 협회를 당기는 것보다 더 가벼운. 아르그: rs_id (dbSNP rsID e.g. rs7412). {found, rs_id, 변형}를 반환합니다; 변형은 {rs_id, 합병, functional_class, most_severe_consequence, Alleles (예를들면) "C/T (앞으로) "), mapped_genes, 위치:[{chromosome, 위치, region}], last_update_date} - GRCh38 - 또는 rsID가 카탈로그에 있지 않을 때 null 위치. merged=1은 rsID가 다른 레코드 업스트림으로 합병되었다는 것을 의미합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
rs_id	문자열	필수

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

eqtl_list_datasets

eQTL 카탈로그 데이터셋 리스트(one dataset = one study xissue/cell type x quantification method). Args: study_label (확실한 연구 이름, 예를들면. GTEx, Alasoo_2018, BLUEPRINT; _ 에이치엘슈 tissue_label (확장 조직/cell 유형 상표, 예를들면. 간, macrophage, LCL — 카탈로그에 있는 더 낮은 케이스); quant_method (ge=gene expression, exon, tx, txrev, microarray, leafcutter, aptamer=plasma 단백질; 기존 유전자 수준 eQTLs 사용 ge에 대 한); max_records (캡 기본 1000; 완전 필터링 카탈로그는 ~760 데이터 세트입니다. {filters, 반환, truncated, datasets} 반환 정렬 dataset_id; 각 {dataset_id (QTD...), study_id (QTS...), study_label, sample_group, tissue_id, tissue_label, condition_label, quant_method, sample_size}. API는 총 수를 게시하지 않습니다; truncated=false는 목록이 완료됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
study_label	문자열	옵션 정보
tissue_label	문자열	옵션 정보
quant_method	문자열	옵션 정보
max_records	정수	선택 사항; 기본: 1000

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

eqtl_associations

분자 QTL 협회는 하나의 eQTL 카탈로그 데이터 세트에서 열리고, 유전자, 변형 또는 지역으로 필터링합니다. Args: dataset_id (eqtl_list_datasets, e.g.에서 QTD 액세스. QTD000266; gene_id (unversioned Ensembl 유전자 ID e.g. ENSG00000130203 APOE; gene_id/rsid/variant/pos의 적어도 하나는 요구됩니다; rsid (dbSNP rsID); 변형 (eQTL 카탈로그 변형 문자열 chr19_44908822_C_T, chr-prefixed underscore GRCh38); pos (genomic 창 크롬:start-end GRCh38 chr prefix, e.g. 19:44900000-44920000); nlog10p_min (신호층: -log10(p) >=이로만 행할 수 있으며, 업스트림을 적용할 수 있습니다); max_records (캡 기본 1000 = 한 페이지). {dataset_id, 필터, 리턴, truncated, 협회}; 각 행 {molecular_trait_id, gene_id, 변종, rsid, 염색, 위치, ref, alt, 유형, 베타, se, pvalue, nlog10p, maf, ac, an, r2, median_tpm}. 줄은 즉시 창을 만듭니다 (각 유전자의 ±1 Mb); 빈은 "not 테스트 / Not Present"을 의미한다. 총 카운트가 게시되지 않습니다 : truncated = false는 소진을 입증, truncated = true는 캡이 히트를 의미한다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
dataset_id	문자열	필수
gene_id	문자열	옵션 정보
rsid	문자열	옵션 정보
variant	문자열	옵션 정보
pos	문자열	옵션 정보
nlog10p_min	숫자	옵션 정보
max_records	정수	선택 사항; 기본: 1000

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

phewas_instances

공개 PheWeb PheWAS 포털 목록이 서버는 genome 빌드 및 기능 레지스트리와 함께 쿼리 할 수 있습니다. 반환 {instances:{key:{label, base_url, genome_build, 기능, 메모}}}. 함수는 endpoints를 각각 노출시킵니다: 변형 (phewas_variant), 유전자 (phewas_finngen_gene), 페형 (phewas_list_phenotypes), 자동 완성 (phewas_search_phenotypes). 빌드 분할 참고 : FinnGen R12 변형 ID는 GRCh38입니다. BioBank Japan (pheweb.jp)는 GRCh37/hg19입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
—	기타 제품	아니 분야; 빈 객체를 전달합니다.

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

phewas_variant

1개의 변종을 위한 PheWAS: biobank PheWeb 포털의 모든 페형에 대한 협회 통계, 가장 중요한 첫 번째. Args: 인스턴스 (finngen FinnGen R12 GRCh38 또는 bbj BioBank 일본 GRCh37; 변형 coords MUST는 인스턴스's 빌드에있을 수 있습니다. 변형 (chrom-pos-ref-alt, :/_ 분리기 및 chr 접두사 tolerated, 예를 들어. 19-44908822-C-T APOE rs7412 GRCh38/finngen 또는 1-55505647-G-T PCSK9 rs11591147 GRCh37/bbj); max_phenos (캡 기본 200; FinnGen은 ~ 2470 행을 반환합니다. 캡핑하기 전에 p-value ascending에 의해 정렬 됨). {instance, genome_build, 변형, variant_meta, 총, 반환, truncated, 페형}; variant_meta {chrom, pos, ref, alt, rsids, nearest_genes, gnomad (FinnGen 전용) }. 각 페니 타입 행 {phenocode, 페니스트, 카테고리, pval, mlogp, 베타, sebeta, af|maf, maf_case, maf_control, n_cases, n_controls, n_samples} (unpublished 필드 null; BBJ 행에는 af, FinnGen 행에는 maf 트리플 + mlogp가 있습니다. 알 수없는 변형은 잘못된 오류를 제기합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
instance	문자열	필수; koum : ["finngen", "bbj"]
variant	문자열	필수
max_phenos	정수	선택 사항; 기본: 200

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

phewas_finngen_gene

FinnGen R12의 Gene-level PheWAS : 모든 질병의 끝점, 유전자 영역에서 가장 중요한 첫 번째. Args: gene_symbol (HGNC 기호 e.g. PCSK9의 APOE; 알 수없는 기호는 잘못된 오류를 제기합니다. max_phenos (캡 기본 200; FinnGen은 2470 엔드 포인트, 각 행; 캡핑하기 전에 p-value ascending에 의해 정렬 됨). {instance: "finngen", genome_build: "GRCh38", gene_symbol, 총, 반환, truncated, 페형}; 각 행은 phewas_variant 줄 모양 플러스 변종입니다: {chrom, pos, ref, alt, varid, rsids} -이 gene's 영역에서 그 endpoint에 대한 최고 변형 (region != 유전자 몸; PheWeb 패드 유전자 경계). 대부분의 행은 null 결과입니다 (pval1) - per-endpoint BEST 변형은 여전히보고; 필터에 의해 pval 자신에 대 한 중요 한 조회.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_symbol	문자열	필수
max_phenos	정수	선택 사항; 기본: 200

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

phewas_list_phenotypes

PheWeb 인스턴스의 완전한 phenotype (disease endpoint) 카탈로그, case/control counts. Args: 인스턴스 (현재 finngen만 이 endpoint를 노출; BBJ는 사용하지 않습니다 - phewas_search_phenotypes을 사용하십시오); max_records (캡 기본 3000 > FinnGen's ~2470 엔드포인트이므로 기본은 완전한 카탈로그를 반환합니다. {instance, 총, 반환, truncated, 페니 타입} 반환 에 의해 정렬 페덱스; 각 행 {phenocode (e.g. "T2D"), 페스트링, 범주, num_cases, num_controls, num_gw_significant (그 엔드 포인트에 대 한 게놈 폭 넓은 신호의 수) }.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
instance	문자열	선택 사항; 기본: "finngen"; enum: ["finngen"]
max_records	정수	선택 사항; 기본: 3000

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

phewas_search_phenotypes

PheWeb 인스턴스를 검색's 페형 (및 엔티티티티티) 이름 - 페니코드에 질병 이름을 해결하기위한 항목 포인트. Args: 쿼리 (free-text 페인 타입 쿼리 e.g. "diabetes", "asthma"; 페니타입 이름/코드 일치; 일부 인스턴스는 유전자 이름과 rsIDs도 일치합니다. 인스턴스 (finngen default 또는 bbj — 모두 autocomplete 노출); max_records (캡 기본 500; autocomplete 응답은 짧은 명부, 거의 capped입니다). {instance, 쿼리, 총, 반환, truncated, match}; 각 경기 {display, 페니코드, url}. phewas_list_phenotypes 행 또는 인스턴스 웹 사이트와 페인코드를 사용하십시오. BBJ 디스플레이 문자열은 부모의 코드에 포함.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
instance	문자열	선택 사항; 기본: "finngen"; koum : ["finngen", "bbj"]
max_records	정수	선택 사항; 기본: 500

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

gwas_get_summary_statistics

잠재적으로 거대한 데이터 파일을 다운로드하지 않고 하나의 GCST 액세스를위한 완벽한 GWAS 카탈로그 요약 통계 패키지를 검사합니다. accession이 FTP 디렉토리가없는 경우 find=false를 반환합니다. 그렇지 않으면 HTTPS FTP 디렉토리, 원래 및 조화 된 파일 목록, 파싱 -meta.yaml 레코드, genome 어셈블리 및 조화 참조는 그 레코드에 의해 선언, 그리고 현재 GWAS-SSF 표준 열 정의. 열 정의는 압축 된 데이터 파일에서 관찰 된 헤더가 아닌 표준을 설명합니다. 선택한 전체 데이터셋을 다운로드하려면 반환된 파일 URL을 사용하십시오. Args: accession_id (GCST 액세스, 예. GCST90000123); metadata_file (선택적인 정확한 YAML 파일명은 메타데이터 파싱을 제한하고 둘 다 참고 summaries; 파일 목록은 완료 남아 있습니다). FTP 디렉토리는 액세스의 수천 건의 버킷에서 파생됩니다. YAML 또는 읽을 수없는 기존 디렉토리는 업스트림 오류가 남아 있습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession_id	문자열	필수
metadata_file	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1

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

패스워드

작업 및 매개 변수 표시

gtex_tissue_sites

핀 GTEx 릴리스 (54 gtex_v8)에 대한 메타 데이터가있는 모든 조직 사이트 목록 : 샘플 수, eGene / sGene 카운트, 색상 코드 및 UBERON 투과 ids.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
dataset_id	문자열	선택 사항; 기본: "gtex_v8"

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

gtex_dataset_info

metadata: datasetId, GENCODE version, genome build, dbSNP build 및 sample/subject/tissue count로 모든 GTEx dataset 릴리스를 나열합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
dataset_id	문자열	옵션 정보
organization_name	문자열	옵션 정보

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

gtex_sample_info

pinned GTEx 릴리스에 대 한 샘플 및 donor 메타 데이터, 선택적으로 tissue_site_detail_id에 의해 필터링, data_type (e.g. RNASEQ, WGS), 또는 subject_id. 페이지 및 카운트 인증; unfiltered 호출은 수천의 표본, 그래서 여과기 또는 세트 max_samples의 일치합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
tissue_site_detail_id	문자열	옵션 정보
data_type	문자열	옵션 정보
subject_id	문자열	옵션 정보
max_samples	정수	옵션 정보
dataset_id	문자열	선택 사항; 기본: "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

GENCODE ids 버전으로 된 Ensembl ids 또는 unversioned Ensembl ids를 해결했습니다. GAPDH -> - 무료 온라인 게임 ENSG00000111640.14입니다. 표현 / eQTL 도구에 ids를 먹이는.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
genes	문자열 배열	필수
dataset_id	문자열	선택 사항; 기본: "gtex_v8"

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

gtex_median_expression

TPM(Median gene expression, TPM)는 조직 전체에 걸쳐 1개 이상의 VERSIONED GENCODE ids (모든 조직에 대한 미미트 조직)입니다. (진, 조직) 행을 통해 페이지 및 계산.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gencode_ids	문자열 배열	필수
tissue_site_detail_ids	문자열 배열	옵션 정보
dataset_id	문자열	선택 사항; 기본: "gtex_v8"

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

gtex_expression_summary

median TPM을 내려받은 모든 조직의 유전자의 표현을 요약합니다. 기호 또는 Ensembl ID를 받아들이고 자동 용해는 GENCODE ID로 먼저 해결합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene	문자열	필수
dataset_id	문자열	선택 사항; 기본: "gtex_v8"

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

gtex_gene_expression

샘플 수준 (집합되지 않음) 표식 TPM arrays for one VERSIONED GENCODE id, 티슈 당 (모든을위한 미트 조직). 각 조직에 대한 전체 per-sample TPM 배열과 n_samples를 반환합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gencode_id	문자열	필수
tissue_site_detail_ids	문자열 배열	옵션 정보
dataset_id	문자열	선택 사항; 기본: "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

API 측면 순위를 사용하여 한 조직에서 미디어 TPM에 의해 상위 N 유전자. filter_mt_gene (과태 true)는 순위에서 mitochondrial 유전자를 떨어뜨립니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
tissue_site_detail_id	문자열	필수
n	정수	선택 사항; 기본: 100
filter_mt_gene	불리언	선택 사항; 기본값: true
dataset_id	문자열	선택 사항; 기본: "gtex_v8"

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

gtex_eqtl_genes

모든 eGenes (작성 ≥1 뜻깊은 cis-eQTL) 조직. 걷기 페이지 별 페이지 및 개수 (예를들면) Pancreas gtex_v8 = 9,660). max_genes 캡 얼마나 많은 행이 반환되는지.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
tissue_site_detail_id	문자열	필수
max_genes	정수	옵션 정보
dataset_id	문자열	선택 사항; 기본: "gtex_v8"

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

gtex_single_tissue_eqtls

단일 조직은 유전자 및 / 또는 변종 (precomputed)에 대한 cis-eQTL 협회. gencode_id 및/또는 variant_id 제공; 선택적으로 좁은 tissue_site_detail_id. 페이지 및 카운트 인증.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gencode_id	문자열	옵션 정보
variant_id	문자열	옵션 정보
tissue_site_detail_id	문자열	옵션 정보
max_results	정수	옵션 정보
dataset_id	문자열	선택 사항; 기본: "gtex_v8"

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

gtex_multi_tissue_eqtls

다중 조직 cis-eQTL 메타 분석 (METASOFT) VERSIONED GENCODE ID. variant_id는 선택적으로 1개의 변종에 좁힙니다. per-tissue m-values, NES, p-values 및 SE를 가진 per-variant 행을 반환합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gencode_id	문자열	필수
variant_id	문자열	옵션 정보
dataset_id	문자열	선택 사항; 기본: "gtex_v8"

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

gtex_calculate_eqtl

비 서명 쌍을 포함하여 한 조직에 있는 어떤 유전자 변형 쌍을 위한 비행에 eQTL를 산출하십시오. p-value, NES, t-statistic, MAF 및 per-sample genotype/expression 배열을 반환합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gencode_id	문자열	필수
variant_id	문자열	필수
tissue_site_detail_id	문자열	필수
dataset_id	문자열	선택 사항; 기본: "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 건강한 야생 유형 표식 아틀라스에서 사용 가능한 종 목록, 또는 NCBI 세토니티 ID로 한 종을 검색하십시오. 반환된 taxon_id은 종을 식별, 심지어 참조 게놈 다른 종에 속한다. 목록 요청은 데이터 소스 메타 데이터를로드하지 않기 때문에 has_expression_data: null을 반환합니다. 특정 species_id을 쿼리하여 가용성 확인; 누락 된 메타 데이터는 null, false이 아닙니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
species_id	정수	선택 사항; 최소: 1; 최대: 2147483647

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

bgee_expression_calls

Bgee 현재/absent expression 호출 및 1 종에서 한 유전자에 대한 정상화 된 표현 점수를 검색하고 원자성 및 세포 유형 컨텍스트를 보존합니다. 결과는 건강한 야생 유형 기본 전화이고 max_calls로 모자를 씌워질 수 있습니다. 미스링 또는 비정형 셀 타입은 null로 반환됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_id	문자열	필수
species_id	정수	필수; 최소: 1; 최대: 2147483647
max_calls	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 500
expression_type	문자열	선택 사항; 기본: "EXPRESSED"; 한국어 (ko)"구매하기"· "공지사항"·

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

bgee_sparql_expression

한 유전자에 대한 경계 Bgee SPARQL 쿼리를 실행, 하나의 NCBI 종과 하나의 조직 / 원자성. 모든 3개의 여과기는 요구됩니다; 생성 된 쿼리는 단단한 LIMIT를 포함 하 고 호출은 자신의 타임 아웃을 있다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 128
species_id	정수	필수; 최소: 1; 최대: 2147483647
tissue	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 128
limit	정수	선택 사항; 기본: 25; 최소: 1; 최대: 100

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

bgee_download_links

한 종에 대한 공식 Bgee 다운로드 링크 구축 : 요약 된 현재 / 긴급 통화 또는 처리 된 표현 가치 감독. 이 URL을 반환하고 큰 파일을 다운로드하지 마십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
species	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 128
file_kind	문자열	선택 사항; 기본: "calls_simple"; 모델 번호: ["calls_simple", "calls_advanced", "processed_rna_seq", "processed_affymetrix", "processed_sc_full_length", "processed_sc_droplet_based"]
all_conditions	불리언	선택 사항; 기본값: false

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

단백질 Annotation

작업 및 매개 변수 표시

get_domain_architecture

한 개 이상의 UniProt 단백질에 대한 InterPro 도메인 아키텍처를 완료 (모든 일치하는 항목, 구성원-DB 서명, 조각 좌표), API 카운트에 대해 검증 된 pagination.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accessions	문자열 배열	필수

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

search_interpro_entries

InterPro 또는 회원 데이터베이스 항목 (Pfam, SMART, PROSITE, PANTHER, CDD)를 통해 키워드 검색, API 카운트에 대한 확인을 완료하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	옵션 정보
entry_type	문자열	옵션 정보
source_db	문자열	선택 사항; 기본: "interpro"
go_term	문자열	옵션 정보

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

get_interpro_entry

InterPro 항목 (IPRxxxxxx) 또는 Pfam 가족 (PFxxxxx)에 대한 세부 기록 - 액세스 접두사에 의해 선택된 경로.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수

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

search_pfam_clans

Pfam Kinds (InterPro set, Accessions CLxxxx)에서 키워드 검색.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	옵션 정보

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

get_pfam_clan

Pfam Kind는 완전한 분류된 회원 가족 목록을 포함하여 세부 정보를 제공합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
clan_accession	문자열	필수

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

get_pfam_family_proteins

Pfam 가족의 회원 단백질 (완전한 카운트 검증된 도보 또는 계산 전용). 아주 큰 가족을 위한 count_only를 사용하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pfam_accession	문자열	필수
reviewed_only	불리언	선택 사항; 기본값: false
tax_id	정수	옵션 정보
count_only	불리언	선택 사항; 기본값: false

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

get_pfam_family_proteomes

Pfam 가족 구성원을 포함하는 Proteomes. count_only 기본적으로 true — upstream proteome cursor pagination은 깊은 산책을 위해 결함이 있습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pfam_accession	문자열	필수
count_only	불리언	선택 사항; 기본값: true

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

get_protein_atlas_gene

인간 단백질 아틀라스 per-gene 기록 (출판 25.x): 조직/subcellular/pathology/blood/brain 표식과 항체 정보. Ensembl 유전자 ID 또는 유전자 기호를 수락합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene	문자열	필수
full	불리언	선택 사항; 기본값: false

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

search_protein_atlas

인간 단백질 아틀라스 (search_download)에서 열 선택된 대량 수색.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
columns	문자열	선택 사항; 기본: "g, g, gd, up, chr, chrp, scl"

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

map_string_ids

맵 유전자 기호 / 별표 STRING 단백질 식별자 (v12.0). 모든 입력 기호는 맵핑 또는 unmapped에 나열되어 있습니다. 두 개의 파티션 입력.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
symbols	문자열 배열	필수
species	정수	선택 사항; 기본: 9606

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

get_string_network

신뢰 임계 값에서 유전자 목록 (v12.0)에 대한 STRING 단백질 - 단백질 상호 작용 네트워크. 지도 기호 첫번째 (보고되지 않은), 다음 검색 노드, 가장자리, 요약 및 입증. 단일 맵 입력 요청 10 상호 작용 이웃, 일치 STRING; 여러 맵핑 입력이 확장되지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
symbols	문자열 배열	필수
species	정수	선택 사항; 기본: 9606
required_score	정수	선택 사항; 기본: 700

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

get_string_similarity_scores

Smith-Waterman 단백질 유사성 비트 코어 (STRING /homology). Sparse: STRING's 자료에서 absent 쌍은 목록이 아닙니다 (absence는 기록한 유사성을, 제로하지 않습니다).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
symbols	문자열 배열	필수
species	정수	선택 사항; 기본: 9606

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

get_string_best_similarity_hits

표적 종 (STRING /homology_best)에 입력 단백질 당 제일 균질 명중. target_species=null은 모든 종들에서 최고의 히트를 요청합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
symbols	문자열 배열	필수
species	정수	선택 사항; 기본: 9606
target_species	정수	옵션 정보

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

get_string_ppi_enrichment

STRING 단백질 단백질 단백질 상호 작용은 유전자 명부 (v12.0)를 위해 풍부하게 합니다. 맵핑 된 단백질이 STRING 배경 배포에서 예상보다 더 많은 상호 작용을 가지고 있는지 테스트, STRING 단백질 ID의 옵션 배경 세트와.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
symbols	문자열 배열	필수
species	정수	선택 사항; 기본: 9606
required_score	정수	선택 사항; 기본: 400
background_string_ids	문자열 배열	옵션 정보

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

암 모델

작업 및 매개 변수 표시

cbioportal_list_studies

cBioPortal 암 연구 목록은, 선택적으로 자유로운 원본 키워드 (이름/description/cancer 유형) 및/또는 정확한 암 유형 ID에 의해 거르는; 연구 ID, 이름, 암 유형, 참고 genome, 인용 및 per-data-type 표본 조사를 반환하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
keyword	문자열	옵션 정보
cancer_type_id	문자열	옵션 정보
max_records	정수	선택 사항; 기본: 500

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

cbioportal_get_study

id : metadata, per-data-type sample counts, true sample/patient counts (연구 컬렉션에서 표시 필드가 아닌) 및 그 분자 프로파일에 의해 cBioPortal 암 연구를 가져옵니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
study_id	문자열	필수

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

cbioportal_mutations_in_gene

cBioPortal 연구에서 한 유전자 (HUGO 기호)의 모든 mutations, 재발성 골재 : 총 mutations, mutated-sample count, mutation-type 및 단백질 교환 배포 및 가장 재발성 단백질 변화.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_symbol	문자열	필수
study_id	문자열	필수
max_records	정수	선택 사항; 기본: 100

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

cbioportal_mutation_frequency

여러 cBioPortal 연구 (1–12)에서 한 유전자의 돌연변이 빈도 : 선택한 돌연변이 프로필 및 샘플 목록에서 유전자를 위해 프로파일을 샘플로 구분 된 고유의 돌연변이 샘플; 가장 빠른 첫 번째 순위.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_symbol	문자열	필수
study_ids	문자열 배열	필수; 최소품목: 1; 최대품목: 12

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 연구에서 한 유전자의 분리 사본 번호 변경, 이벤트 유형에 의해 필터링 (기본적으로 deletion / amplification), 전체 per-sample 변경 배포.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_symbol	문자열	필수
study_id	문자열	필수
event_type	문자열	선택 사항; 기본: "HOMDEL_AND_AMP"; 한국어 (ko)"HOMDEL_AND_AMP의 특징"· "제품정보"· "AMP의 장점"· "인기 카테고리"· "HETLOSS의 장점"· "사이트맵"· "의 모든 것"·
max_records	정수	선택 사항; 기본: 100

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

cbioportal_clinical_attributes

cBioPortal 연구 (특허 및 샘플 수준 필드)에서 정의 된 임상 속성은 생존 엔드 포인트를 강조하고 전체 생존 데이터가 현재 있는지 여부를 강조합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
study_id	문자열	필수
max_records	정수	선택 사항; 기본: 200

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

cbioportal_get_samples

상세한 샘플과 환자 식별자를 가진 학문에 있는 cBioPortal 표본을 목록으로 만드십시오. 선택적인 sample_ids는 반환 줄을 제한합니다; max_records는 진정한 연구 조사를 보존하면서 응답을 캡으로합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
study_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
sample_ids	문자열 배열	선택 사항; 최소품목: 1; 최대품목: 1000
max_records	정수	선택 사항; 기본: 500; 최소: 1; 최대: 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

cBioPortal 환자를 상세 식별자와 연구합니다. 선택적인 patient_ids는 반환 줄을 제한합니다; max_records는 진정한 연구 조사를 보존하면서 응답을 캡으로합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
study_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
patient_ids	문자열 배열	선택 사항; 최소품목: 1; 최대품목: 1000
max_records	정수	선택 사항; 기본: 500; 최소: 1; 최대: 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

명시된 patient_ids 또는 sample_ids 일치 수준에 대한 Fetch cBioPortal 임상 데이터 값은 attribute_ids에 따라 선택적으로 제한됩니다. 임상 값은 누락값 마커를 포함한 문자열을 유지한다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
study_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
level	문자열	선택 사항; 기본: "SAMPLE"; koum : ["SAMPLE", "PATIENT"]
attribute_ids	문자열 배열	선택 사항; 최대품목: 1000
sample_ids	문자열 배열	선택 사항; 최소품목: 1; 최대품목: 1000
patient_ids	문자열 배열	선택 사항; 최소품목: 1; 최대품목: 1000
max_records	정수	선택 사항; 기본: 1000; 최소: 1; 최대: 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

Fetch numeric mRNA 또는 명시된 연구 분자 프로파일에서 단백질 표현 값. cbioportal_get_study과 프로필을 발견; 측정/정상화 deliberately를 선택하십시오. gene_symbol 또는 entrez_gene_ids을 공급하고 sample_ids 또는 sample_list_id의 정확히 하나. 미스링 행은 0개의 표현이 아닙니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
study_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
molecular_profile_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
gene_symbol	문자열	옵션 정보
entrez_gene_ids	정수 배열	선택 사항; 최대품목: 1000
sample_ids	문자열 배열	선택 사항; 최소품목: 1; 최대품목: 1000
sample_list_id	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 패턴 : " \ S"
max_records	정수	선택 사항; 기본: 1000; 최소: 1; 최대: 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

이름 부분 일치나 정확한 ACH ModelID로 DepMap/CCLE 모델을 검색합니다. 서로 다른 ModelID, 계통, 질병, RRID를 보존하며 전체 카탈로그를 다운로드하지 않습니다.

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

정확한 유전자 기호로 DepMap Chronos gene-effect를 조회하고 ModelID로 제한할 수 있습니다. 최대 50개 모델이며 음수는 의존 확률이 아니고 결측값은 0이 아닙니다. 데이터 버전을 보존합니다.

Field	Type	Requirement and constraints
gene	string	required; pattern: "^[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._-]{0,59}$"
model_ids	지원하다	선택 사항; 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

정확한 DPC ID나 화합물 전체 이름으로 PRISM 이차 스크린 AUC를 최대 50개 모델에서 조회합니다. AUC는 IC50나 생존율이 아닙니다. PRISM과 모델 메타데이터의 버전을 따로 보존합니다.

Field	Type	Requirement and constraints
compound	string	required; minLength: 2; maxLength: 100; pattern: "\S"
model_ids	지원하다	선택 사항; 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

정확한 유전자 기호로 DepMap/CCLE RNA 발현을 최대 50개 모델에서 조회합니다. 척도는 log2(TPM+1)이며 원래 TPM이나 z 점수가 아닙니다. ModelID와 데이터 버전을 보존합니다.

Field	Type	Requirement and constraints
gene	string	required; pattern: "^[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._-]{0,59}$"
model_ids	지원하다	선택 사항; 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 유전자 복제수를 배수성 대비 상대값으로 최대 50개 모델에서 조회합니다. 절대 복제수, log2 값, 이산적인 증폭·결실 판정이 아닙니다. ModelID와 데이터 버전을 보존합니다.

Field	Type	Requirement and constraints
gene	string	required; pattern: "^[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9._-]{0,59}$"
model_ids	지원하다	선택 사항; 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 소개

작업 및 매개 변수 표시

get_family

접근 (RF00005) 또는 가족 ID (tRNA)에 대한 Rfam 가족 메타 데이터 — 모두 해결. "raw"의 전체 업스트림 JSON 플러스 평평한 기록.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
family	문자열	필수

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

get_seed_alignment

스톡홀름의 Rfam 가족의 씨앗 정렬 (기본, consensus 이차 구조 라인과) 또는 aligned gapped FASTA.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
family	문자열	필수
fmt	문자열	선택 사항; 기본: "stockholm"; koum : ["stockholm", "fasta"]
max_bytes	정수	선택 사항; 기본: 400000

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

get_covariance_model

Rfam 가족의 Infernal covariance 모델 (CM 파일), cmsearch / cmscan과 직접 사용, 및 패시드 헤더 필드.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
family	문자열	필수
max_bytes	정수	선택 사항; 기본: 400000

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

get_tree

Rfam 가족의 씨앗 phylogenetic 나무 (NHX / Newick 텍스트).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
family	문자열	필수

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

get_sequence_regions

순서 데이타베이스(parsed TSV)를 통해 Rfam 제품군의 모든 Full-region 조회. get_family을 통해 num_full을 먼저 확인 — rfam.org 403s 이 경로는 매우 큰 가족 (예를 들어. RF00005).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
family	문자열	필수

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

get_structure_mapping

PDB 잔류물 수준 구조 Rfam 가족의 매핑, deterministically 분류.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
family	문자열	필수

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

accession_to_id

Rfam Accession을 가족 ID로 변환하십시오 (예를 들어. RF00005 - > "tRNA").

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수

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

id_to_accession

Rfam 가족 ID를 그것의 접근 (예를들면. "tRNA"의 특징 -> RF00005).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
family_id	문자열	필수

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

search_sequence

공식 Rfam 일괄 처리 엔드포인트를 통해 RNA 시퀀스를 검색합니다. 반환된 작업 정체성을 유지하면서; unfinished 응답은 0-hit 결과가 아닙니다. 완료된 경기 및 소스 정보를 검사합니다. 실패한 응답 후에, 반복적으로 제출하기 보다는 오히려 기존 일을 진단하거나 재시작하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
sequence	문자열	필수
max_wait_s	숫자	선택 사항; 기본: 300
poll_interval_s	숫자	선택 사항; 기본: 5

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

get_rnacentral_record

API v1에서 URS 등록번호로 RNAcentral 서열을 가져옵니다. 서열, MD5, 활성 상태, 생물종 및 RNA 유형 메타데이터를 유지합니다.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
urs	string	*필수

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

get_rnacentral_xrefs

RNAcentral URS 등록번호에 대응하는 전문 데이터베이스 ID 한 페이지를 가져옵니다. 출처 데이터베이스, 분류군, 등록번호 버전, 활성 상태, 최초·최종 확인 날짜를 유지합니다. 자동으로 다음 페이지를 가져오지는 않습니다.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
urs	string	*필수
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 아카이브

작업 및 매개 변수 표시

ena_query_runs

NCBI tax_id (하단 세나 포함), library_strategy 및 / 또는 연구, 실험 또는 샘플 제목에 키워드를 검색하고 설명을 실행하십시오. 공급 필터와 결합; 적어도 하나 요구됩니다. 세법은 미생물이 미생물이 아닌 미생물이 미생물의 주인이 아닌 것을 설명합니다. 키워드는 ENA 쿼리 구문이 아닌 리터의 하위 문자열입니다. 두 배 인용, backslashes, wildcards 및 통제 특성은 거절됩니다. public metagenome 레코드를 포함합니다. 반환 경계 메타 데이터 만, truncated 때 완전한 cohort. 작은 세트를 검색 할 수있는 좁은 필터; 반복된 호출은 질이 아닙니다. 알려진 INSDC 액세스 사용 ena_search_runs.

적어도 1개의 목록으로 만들어진 검색 필터 공급; 완전한 조합 규칙을 위한 다운로드 가능한 schema를 상담하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
tax_id	정수	선택 사항; 최소: 1; 최대: 2147483647
library_strategy	문자열	선택 사항; 제품 이름: ["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	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200; 패턴 : "^(?=[\\s\\S]*\\S)[^\"\\\\*?\\u0000-\\u001f\\u007f]+$"
limit	정수	선택 사항; 기본 : 100; 최소: 1; 최대: 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

ENA가 노출되면 BAM, CRAM 또는 FASTQ를 포함하여 한 ERR / SRR / DRR 실행에 대한 원본 제출 파일 목록. FTP 위치, 제출 된 형식, 바이트 크기 및 MD5 체크섬을 메타데이터로 반환합니다. 다운로드하지 않고 형식을 변환하고, 참조 게놈을 검색하거나 체크섬을 확인합니다. 이 파일은 ena_get_run_files에 의해 반환 아카이브 생성 FASTQ가 아닌 아카이브 생성 된 SRA 컨테이너의 목록이 아닙니다. CRAM은 분석에 대한 일치하는 참조가 필요할 수 있습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
run_accession	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 64

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

ena_search_runs

ENA / INDC 연구, 실험, 샘플 또는 액세스와 관련된 공공 sequencing 실행을 찾으십시오. PRJ/ERP/SRP/DRP, ERX/SRX/DRX, SAM/ERS/SRS/DRS 및 ERR/SRR/DRR 식별자를 수락하십시오; GEO GSE/GSM, ArrayExpress E-MTAB 및 MGnify MGYS 식별자는 연결되는 INSDC 접근을 첫째로 필요로 합니다. Accession lookup 만 키워드 검색하지 않습니다. 데이터 파일을 fetching하지 않고 유기 및 라이브러리 메타데이터를 반환합니다. 결과는 1000 실행에서 캡핑됩니다; truncated result는 완전한 cohort가 아니고, 반복된 호출은 오프셋 또는 continuation 토큰을 제공하지 않기 때문에 pagination 아닙니다. 완전한 적용이 요구될 때 더 좁은 표본 또는 실험 접근을 사용하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 64
limit	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 1000

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

ena_get_run_files

아카이브 생성 FASTQ 다운로드 URL, 바이트 크기 및 업스트림 MD5 체크섬 한 ERR / SRR / DRR 실행. 파일 재고 만 반환; 다운로드 또는 체크섬 검증 없음. 보고 순서에 있는 각 파일을, unpaired 또는 오래 견딘 파일을 포함하여 유지합니다; library_layout=PAIRED는 정확히 두 개의 파일을 무시하지 않습니다. file_index은 위치 만이며 R1/R2 또는 mate 식별자가 아닙니다. 일부 실행 (일부 단일 셀/native-format 제출 포함)에는 아카이브 생성 된 FASTQ가 없습니다. 제출된 BAM/CRAM/SRA 파일은 이 도구 밖에 있습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
run_accession	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 64

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

arrayexpress_search_experiments

검색 ArrayExpress 기능-genomics 실험 (BioStudies) 완료, 총 업데이트 된 검색; 필터 (query, 유기, study_type, 기술, 릴리스 날짜 범위, 추가 facets)와 결합.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	옵션 정보
organism	문자열	옵션 정보
study_type	문자열	옵션 정보
technology	문자열	옵션 정보
released_after	문자열	옵션 정보
released_before	문자열	옵션 정보
extra_facets	객체	옵션 정보
max_records	정수	선택 사항; 기본: 50

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

arrayexpress_get_experiment

Fetch one ArrayExpress experiment (BioStudies) as a flattened analyst record - 연구 유형, 생물, assay/sample counts, design/factors, 저자, 간행물, 프로토콜, 어레이 디자인 및 파일 요약.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수

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

arrayexpress_get_experiment_files

다운로드 URL을 사용하여 ArrayExpress 실험 (이름, 크기, 유형, 형식, 설명)의 모든 파일을 나열하고, /info endpoint 파일 수가 비교에 따라 수행됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수

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

arrayexpress_get_experiment_samples

ArrayExpress 실험을 위한 경로로 분류된 최초의 SDRF 파일에서 Fetch 관계 행은, 그 파일에 있는 모든 샘플/assay/file 관계를 보존합니다 (trimmed MAGE-TAB 헤더, 반복 suffixed #2/#3). 샘플/출원 식별자, 독립적인 생물학 복제, 소스 이름에 있는 샘플 이름 사용. SDRF 반품 {"error":"no_sdrf"}과 경험.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수
max_rows_returned	정수	선택 사항; 기본: 200

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

geo_search_series

검색 NCBI GEO DataSets (db=gds) 및 반환 시리즈 레벨 레코드 (trimmed esummary docs). term는 가득 차있는 E-utilities 구문입니다; gse[ETYP]를 시리즈에 제한합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
term	문자열	필수
retmax	정수	선택 사항; 기본: 500

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

geo_get_series

샘플 포함 된 GEO 시리즈 (GSE 액세스)에 대한 Fetch 구조화된 메타 데이터 - 시리즈 제목 / 요약 / 디자인, 플랫폼, 특성 및 라이브러리 정보 샘플 및 보조 파일 URL. 데이터 테이블을 다운로드하지 않습니다. geo_get_matrix_files을 사용하여 시리즈 매트릭스와 NCBI 생성 된 RNA-seq 카운트 파일을 발견 한 다음 geo_preflight_matrix는 이러한 샘플에 대한 압축 된 데이터를 확인합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accessions	문자열 배열	필수

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

metabolights_list_studies

API's의 모든 공개 MetaboLights 연구 accession(numerically sorted)를 나열합니다. 서버 측 연구 검색이 없습니다. - 제목 / 설명자에 의한 필터 fetched 후보가 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
—	기타 제품	아니 분야; 빈 객체를 전달합니다.

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

metabolights_get_studies

MetaboLights 연구 (MTBLSxxx)에 대한 Fetch 구조화 된 메타 데이터는 ISA 페이로드 - 제목, 상태, 년, 유기체, 분석실험, 요소, descriptors, 샘플 수, 프로토콜; ISA 열 주문 및 협회를 보존하는 유일한 열 열쇠를 가진 선택적인 각 표본 테이블. 알 수없는 / 개인 액세스는 not_found에서 이동합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accessions	문자열 배열	필수
include_samples	불리언	선택 사항; 기본값: false
max_sample_rows_returned	정수	선택 사항; 기본: 200

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

metabolights_get_study_files

공공 MetaboLights 연구를위한 전체 파일 재고 - 최상위 연구 폴더 (ISA-Tab, MAF, 폴더 항목) 및 기본으로, 반복 파일 데이터 폴더.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수
include_data_files	불리언	선택 사항; 기본값: true

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

metabolights_search_data_files

MetaboLights 연구's raw-data 폴더 (FILES 트리)를 통해 Glob 검색. pattern 파일명은 glob (e.g. '.mzML', '.raw'); 모든 데이터 파일을 나열하는 omit.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수
pattern	문자열	옵션 정보

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

mgnify_search_studies

MGnify metagenomics 연구 무료 텍스트 또는 biome lineage (특히 한 것을 제공). 전체 목록은 API에 대한 완료 및 계산에 질화됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	옵션 정보
biome_lineage	문자열	옵션 정보

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

mgnify_get_studies

MGnify 연구에 대한 Fetch 구조화 된 레코드 (MGYS Accessions). include_analyses과 함께, 각 연구는 또한 그것의 완전한 분석 명부작성 플러스 by-pipeline/by-experiment 고장을 나릅니다. 알 수없는 액세스가 누락되었습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accessions	문자열 배열	필수
include_analyses	불리언	선택 사항; 기본값: false

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

mgnify_get_study_analyses

한 MGnify 연구의 모든 분석 목록 (완료, 카운트 검증 된 pagination) - 파이프라인 버전, 실험 유형, 상태 및 실행 / 조립 / 샘플 액세스와 MGYA 분석 당 하나의 레코드.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수

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

pride_get_project_files

PXD 또는 PRD 액세스에 대한 공공 PRIDE 프로젝트 파일의 한 페이지 목록, 파일 카테고리, 바이트 크기, 업스트림 체크섬 및 다운로드 위치 (FTP, HTTP 또는 Aspera). Metadata만 다운로드하지 않거나 체크섬을 확인하지 않습니다. 페이지는 0 기반입니다. page_size을 변경하고 next_page을 null까지 따르십시오. 주문은 PRIDE에 의해 제공되며 스냅 샷이 아닙니다. 빈 목록은 프로젝트가 존재하는지 또는 공개 여부를 설정하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
project_accession	문자열	필수; 최대 길이: 32; 패턴 : "^(?:PXD|PRD)[0-9]{6,}$"
page	정수	선택 사항; 기본 : 0; 최소: 0; 최대: 1000000
page_size	정수	선택 사항; 기본 : 100; 최소: 1; 최대: 100

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

pride_search_projects

PRIDE Archive proteomics 프로젝트 검색 (완전한, api_total-verified retrieval); 필터 (키워드, 유기, 악기, 질병, extra_filters)과 결합. Accession ASC에 의해 정렬 - 경계 산책은 안정적인 접두사입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
keyword	문자열	옵션 정보
organism	문자열	옵션 정보
instrument	문자열	옵션 정보
disease	문자열	옵션 정보
extra_filters	객체	옵션 정보
max_records_returned	정수	선택 사항; 기본: 50

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

pride_get_projects

액세스에 의해 PRIDE 프로젝트를위한 완벽한 메타 데이터 (e.g. PXD010154) — pride_search_projects와 동일한 정상화한 기록 모양, 그래서 2는 직접 비교할 수 있습니다. 알 수없는 액세스는 not_found에서 이동합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accessions	문자열 배열	필수

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

pride_search_project_proteins

1개의 PRIDE affinity-proteomics 프로젝트를 위한 단백질 증거 줄 목록 (배출에 페이지). 참고 : 만 친화 - 전문 프로젝트가 여기에 제공됩니다. 고전적인 MS (PXD) 프로젝트는 대신 pride_find_projects_for_protein를 사용합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
project_accession	문자열	필수
keyword	문자열	옵션 정보

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

pride_find_projects_for_protein

단백질 (MS-archive direction)을 포함하는 PRIDE 프로젝트를 찾으십시오. protein_accession은 UniProt 액세스입니다 (예 :. P04637). 전체 메타데이터에 대한 pride_get_projects에 대한 반환된 프로젝트 접근을 피드.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
protein_accession	문자열	필수

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

mgnify_get_analysis_files

API v2를 사용하여 하나의 MGnify 분석을위한 결과 파일 메타데이터 : 파일 유형, 카테고리,보고 할 때 바이트 크기, 업스트림 다운로드 URL. 파일 바이트가 다운로드되지 않습니다. 크기 또는 URL이 null을 남깁니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수; 최대 길이: 32; 본: "^MGYA[0-9]{ 8, }$"

const result = await host.mcp("omics-archives", "mgnify_get_analysis_files", {"accession": "MGYA00639970"})

workbench_search_compounds

레지스트리 번호, 공식, InChIKey, 또는 PubChem, HMDB, KEGG, ChEBI, LIPID MAPS 또는 MetaCyc 크로스 참조로 Metabolomics Workbench 화합물을 찾습니다. 유효한 SMILES, 구조 식별자, 공식, 정확한 질량 및 교차점 반환. 합성 이름은 지원된 입력이 아닙니다; PubChem의 이름을 먼저 해결하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
field	문자열	필수; 한국어 (ko)"토토사이트"· "...."· "inchi_key"· "lm_id"· "pubchem_cid"· "hmdb_id"· "kegg_id"· "chebi_id"· "metacyc_id"·
query	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
limit	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 1000

const result = await host.mcp("omics-archives", "workbench_search_compounds", {"field": "pubchem_cid", "query": "5793"})

workbench_search_studies

검색 Public Metabolomics Workbench 제목 하위 문자열 또는 기관에 의해 요약. 연구 ID 및 사용 가능한 종, 샘플 수, 분석 유형 및 라이센스 메타 데이터. 선택된 연구의 샘플, 실험적인 요인, 분석 또는 대사 산물에 대한 workbench_get_study을 사용하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
field	문자열	선택 사항; 기본: "study_title"; koum: ["study_title", "institute"]
query	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
limit	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 1000

const result = await host.mcp("omics-archives", "workbench_search_studies", {"query": "Diabetes", "limit": 20})

workbench_get_study

1개의 공개 Metabolomics Workbench 연구 (ST는 6개의 손가락에 의해 뒤로 잽니다). 연구 기록에 대한 요약 선택; 샘플, 샘플 소스 및 실험 변수에 대한 요인; 계기와 실험적인 metadata를 위한 분석; 측정된 대사 산물 annotations 및 교차점에 대 한 대사 산물. 업스트림 필드 및 인자 텍스트를 보존합니다. 원시 파일 또는 측정 매트릭스를 다운로드하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
study_id	문자열	필수; 패턴: "^ST[0-9]{ 6}$"
section	문자열	선택 사항; 기본: "summary"; 줌: ["summary", "factors", "analysis", "metabolites"]
limit	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 1000

const result = await host.mcp("omics-archives", "workbench_get_study", {"study_id": "ST000001", "section": "factors"})

geo_get_matrix_files

시리즈 매트릭스 파일 및 NCBI 생성 된 RNA-seq 원시 카운트, FPKM/TPM 및 라이브 NCBI 목록에서 하나의 GSE에 대한 유전자 주석 파일. 광고 된 URL을 반환, 매트릭스 또는 확인 된 파일 내용을 다운로드하지. 샘플 메타데이터를 위한 geo_get_series로 시작. 사용자에 의해 수동 다운로드에 대한 공식 URL을 제공, 다음 로컬에서 geo_preflight_matrix을 사용하여 텍스트를 해독. host.mcp를 원시 HTTP로 우회하지 마십시오. 미스링 또는 실패 목록은 데이터의 부재를 증명하지 않습니다; 또한 일련의 보충 파일을 검사합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수; 패턴: "^GSE[1-9][0-9]*$"

const result = await host.mcp("omics-archives", "geo_get_matrix_files", {"accession":"GSE164073"})

geo_preflight_matrix

Preflight decompressed dense TSV 또는 시리즈 모체 텍스트 (최대 8 MiB) 네트워크 또는 파일 시스템 액세스없이. geo_get_series (accession, title, platform_id)의 공급 샘플은 GSM의지도 열에, 위치에 의해 결코. 일반 TSV는 고유한 정확한 제목 일치를 지원합니다; GSM 모양 란은 제목으로 결코 뒤떨어지지 않습니다. 시리즈 매트릭스는 정확히 하나의 !Sample_geo_accession 헤더를 사용하여 유효한 GSM 액세스는 샘플 열 카운트와 주문에 일치하고, 일치하는 제목으로 다시 떨어지지 않습니다. 더 큰 파일 사용은 완료:false 및 분석 환경에서 전체 검증을 수행합니다. 일반 TSV 미리보기의 경우 테이블 헤더를 완전히 미리보기 행을 전달합니다. 시리즈 매트릭스 미리보기를 위해, 또한 !Sample_geo_accession 및 !Sample_platform_id 헤더 및 !series_matrix_table_begin을 포함한 전신 메타 데이터를 보존합니다. 테이블 또는 fabricate만 제출하지 마십시오!series_matrix_table_end. 완전한 설정:true 만 텍스트가 전체 파일을 포함 할 때. 일반 TSV의 경우, 완전성은 독립적으로 검증되지 않는 콜러 선언됩니다. 미리보기는 총 크기를 설정할 수 없습니다. 비소 매트릭스 시장, 아카이브, HDF5 또는 멀티 라인 TSV 필드를 처리하지 않습니다. 분석 매트릭스를 준비할 때 보존 sample_mapping 열 순서.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
text	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 8388608
complete	불리언	선택 사항; 기본값: false
matrix_kind	문자열	선택 사항; 기본: "unknown"; 크기: "series_matrix", "raw_counts", "normalized_counts", "unknown"
samples	객체 배열	선택 사항; 최대품목: 10000

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"}]})

사업소개

작업 및 매개 변수 표시

get_cell_type_info

CellGuide(CELLxGENE) Cell Ontology id 또는 name: name, synonyms, tology description, curated/GPT description의 셀 타입 정보.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
cell_type	문자열	필수

const result = await host.mcp("cellguide", "get_cell_type_info", {"cell_type": "acinar cell"})

search_cell_types

셀 가이드 셀 유형 검색 이름과 동의어를 통해 무료 텍스트 (CDN에는 검색 엔드 포인트가 없습니다, 그래서 celltype_metadata.json 필터링 클라이언트 측).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
limit	정수	선택 사항; 기본: 25

const result = await host.mcp("cellguide", "search_cell_types", {"query": "T cell", "limit": 25})

get_marker_genes

CellGuide 마커 유전자 (id 또는 name) : computational (data-derived, scored) 또는 canonical (literature-curated).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
cell_type	문자열	필수
marker_type	문자열	선택 사항; 기본: "computational"; enum: ["computational", "canonical"]
limit	정수	선택 사항; 기본: 25

const result = await host.mcp("cellguide", "get_marker_genes", {"cell_type": "CL:0000084", "marker_type": "computational", "limit": 25})

get_source_data

CellGuide 소스 데이터 세트 및 간행물은 세포 유형 (id 또는 이름)에 공헌합니다: 수집 이름/url, 간행물 및 조직/분산물/조직 각 덮개.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
cell_type	문자열	필수

const result = await host.mcp("cellguide", "get_source_data", {"cell_type": "CL:0000622"})

get_cell_tissues

세포 유형 (id 또는 name)이 관찰 된 원자 조직, CellGuide 소스 컬렉션의 전체 (deduplicated).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
cell_type	문자열	필수

const result = await host.mcp("cellguide", "get_cell_tissues", {"cell_type": "T cell"})

인증 및 인증

작업 및 매개 변수 표시

encode_search_experiments

ENCODE 기능 게놈 실험 검색 (ChIP-seq, ATAC-seq, ...). 필터: assay_title (e.g. "TF ChIP-seq"), 대상 (단백 라벨, 예). "CTCF"), 생물 (과학적인 이름), 상태 (과태 "released"), date_released_before (ISO 날짜 — 닫히는 창), 플러스 extra_filters를 통해 임의 포털 필드 필터. 전체 결과 세트는 페이지화되고 계산됩니다; accessions은 모든 경기를 나열하며 대부분의 max_rows 행 요약은 반환됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assay_title	문자열	옵션 정보
target	문자열	옵션 정보
organism	문자열	옵션 정보
status	문자열	선택 사항; 기본: "released"
date_released_before	문자열	옵션 정보
extra_filters	객체	옵션 정보
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 100

const result = await host.mcp("regulation", "encode_search_experiments", {"target": "CTCF", "assay_title": "TF ChIP-seq", "max_rows": 50})

encode_search_biosamples

ENCODE Biosamples 검색 (cell line, 조직, 주요 세포). 필터: term_name (병리학 용어, 예). "K562"), 분류 ("cell line", "tissue", ...), 생물 (과학적인 이름), 상태 (과태 "released"), date_created_before (ISO 날짜), extra_filters를 통해 중재 포털 필드 필터 플러스. 완료, 카운트 인증: accessions은 대부분의 max_rows 행 요약에서 전체 일치 목록입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
term_name	문자열	옵션 정보
classification	문자열	옵션 정보
organism	문자열	옵션 정보
status	문자열	선택 사항; 기본: "released"
date_created_before	문자열	옵션 정보
extra_filters	객체	옵션 정보
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 100

const result = await host.mcp("regulation", "encode_search_biosamples", {"term_name": "K562", "classification": "cell line", "max_rows": 25})

encode_list_files

ENCODE 데이터 파일 목록 형식으로 / assay / biosample. 필터: file_format ("fastq", "bam", "bigWig", "bed", ...), assay_term_name (학술 용어 e.g. "ChIP-seq"의 특징 - "TF ChIP-seq"와 같은 디스플레이 assay_title이 아닌, 아무것도 일치; extra_filters={"assay_title": ...}), biosample_term_name (e.g.를 통해 제목을 전달하십시오. "K562, 중국"), 상태 (과태 "출시 예정"), date_created_before, arbitrary 포털 필드 필터를 통해 extra_filters... 파일 쿼리는 수백만의 행 필터링을 일치 — 항상 여러 필터를 결합합니다. 완전 + 계산 검증; 대부분의 max_rows 행 요약이 반환됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
file_format	문자열	옵션 정보
assay_term_name	문자열	옵션 정보
biosample_term_name	문자열	옵션 정보
status	문자열	선택 사항; 기본: "released"
date_created_before	문자열	옵션 정보
extra_filters	객체	옵션 정보
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 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

Accession (e.g.에 의해 하나의 인코딩 실험을 가져옵니다. "ENCSR000AKP"). 안정된 필드 레코드를 반환: 분석실험, 표적, 생물 표본 투과 + 요약, 묘사, 실험실, 수상 프로젝트, 방출/보류 날짜, 집합, 복제 조사, 복제 유형, dbxrefs, DOI 및 uuid. 휘발성 포털 필드 (audits, 분석, 내부 상태)는 제외됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수

const result = await host.mcp("regulation", "encode_get_experiment", {"accession": "ENCSR000AKP"})

encode_get_file

Accession (e.g.에 의해 하나의 인코딩 파일을 가져옵니다. "ENCFF002JUR"). 안정적인 필드 레코드를 반환 : 형식, 출력 유형 / 카테고리, assay, 어셈블리, 부모 데이터 세트, 생물학 복제, 파일 크기, md5sums, 실행 유형, 읽기 길이, 실험실, 생성 날짜, 다운로드 href 및 uuid.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수

const result = await host.mcp("regulation", "encode_get_file", {"accession": "ENCFF002JUR"})

encode_get_biosample

Accession (e.g.에 의해 하나의 ENCODE 바이오 샘플 가져 오기 "ENCBS013JZP"). 안정된 필드 레코드를 반환: 투과율 + 분류, 생물, 요약/출문, 소스, 기부자, 치료, 유전적인 수정, 수명 단계, 나이, 성별, 실험실, 생성 날짜, 상태 및 uuid.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수

const result = await host.mcp("regulation", "encode_get_biosample", {"accession": "ENCBS013JZP"})

jaspar_get_matrix

VERSIONED matrix id (e.g.에 의해 하나의 JASPAR TF 바인딩 프로파일을 가져옵니다. "MA0002.2"). 전체 레코드를 반환: 위치 주파수 매트릭스 (pfm), TF 이름 / 클래스 / 가족, 종, 데이터 유형, 문학 참조 (pubmed/medline), 순서 로고 URL. 버전 ID ("MA0002.2", "MA0002")가 필요합니다. - 버전에 jaspar_matrix_versions를 사용하십시오. Versioned matrices 이다 immutable, 그래서 결과 reproducible 이다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
matrix_id	문자열	필수

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_get_matrix", {"matrix_id": "MA0002.2"})

jaspar_matrix_versions

JASPAR Base matrix id의 모든 버전 목록 (예를 들어. "MA0002"). matrix_id, 이름, 수집 및 URL로 모든 릴리스 버전을 반환합니다. - 카운트 인증. jaspar_get_matrix 이전의 정확한 버전을 핀으로 사용하거나, 릴리스에서 프로필이 변경되는 방법을 추적 할 수 있습니다. 버전 ID ("MA0002.2")는 기본으로 허용되고 감소됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
base_id	문자열	필수

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_matrix_versions", {"base_id": "MA0002"})

jaspar_list_matrices

Search/list JASPAR TF 바인딩 프로파일 (전체 프로필 카탈로그). 필터 (모든 선택): 수집 ("CORE", "UNVALIDATED"), tax_group (" 척추", "plants", ...), tax_id (NCBI 세노 이드, 예. 인간을위한 9606 — 이것은 당신이 종에 의해 필터링하는 방법입니다; jaspar_list_species와 함께 에이즈를 삽입), 이름 (exact TF 이름, e.g. "FOXA1"), 검색 (무료 텍스트), version="latest" (최신 버전에만 제한). 전체 필터링 카탈로그는 paginated 및 count-verified; 대부분의 max_rows 요약 행이 반환됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
collection	문자열	옵션 정보
tax_group	문자열	옵션 정보
tax_id	정수	옵션 정보
name	문자열	옵션 정보
search	문자열	옵션 정보
version	문자열	옵션 정보
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 1000

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_matrices", {"tax_id": 9606, "collection": "CORE", "version": "latest", "max_rows": 200})

jaspar_list_species

JASPAR 프로필과 모든 종 목록 (NCBI tax_id + 이름); 계산된 전체 목록. tax_id 값을 사용하여 jaspar_list_matrices 필터 (예: 9606 = Homo sapiens, 10090 = Mus musculus).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
—	기타 제품	아니 분야; 빈 객체를 전달합니다.

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_species", {})

jaspar_list_taxa

모든 JASPAR 세노믹 그룹 목록 (척추, 식물, 곰팡이, 곤충, ...); 계산된 전체 목록. jaspar_list_matrices의 tax_group 필터로 그룹 이름을 사용합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
—	기타 제품	아니 분야; 빈 객체를 전달합니다.

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_taxa", {})

jaspar_list_collections

모든 JASPAR 컬렉션 목록 (CORE, UNVALIDATED, ...); 계산된 전체 목록. jaspar_list_matrices (CORE = curated, non-redundant profiles)의 수집 필터로 수집 이름을 사용하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
—	기타 제품	아니 분야; 빈 객체를 전달합니다.

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_collections", {})

jaspar_list_releases

모든 JASPAR 데이터베이스 릴리스 목록 (년, 릴리스 번호, 활성 플래그); 계산된 전체 목록. 재현성에 대한 motifs를 선택하거나 JASPAR 버전의 결과를 비교하기 전에 릴리스 역사를 확인하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
—	기타 제품	아니 분야; 빈 객체를 전달합니다.

const result = await host.mcp("regulation", "jaspar_list_releases", {})

unibind_search_tfbs

UniBind ChIP-seq datasets를 사용하여 높은 confidence TFBS 예측 (unibind.uio.no, 2021 릴리스; 9 종의 ~10k 데이터셋에서 직접 TF-DNA 상호 작용. 각 dataset는 1입니다 (experiment, 세포 유형, TF) 트리플. 필터 (모든 선택, 그리고 결합, 하지 않는 한 정확한 매치): tf_name (진 기호, 예를들면. "CTCF"), cell_line (버블로스 유니버셜 타이틀 - 퓨지 매칭 search를 선호), 종 (과학적인 이름), 수집 ("Robust" = 최고의 모델 / 높은 신뢰, 또는 "Permissive"), jaspar_id (버전, 예. "MA0139.1"), 검색 (무료 텍스트). total는 API's 정확한 조사입니다; 대부분의 max_rows 행은 반환됩니다 (정밀한 접두사).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
tf_name	문자열	옵션 정보
cell_line	문자열	옵션 정보
species	문자열	옵션 정보
collection	문자열	선택 사항; koum : ["Robust", "Permissive"]
jaspar_id	문자열	옵션 정보
search	문자열	옵션 정보
max_rows	정수	선택 사항; 기본: 200

const result = await host.mcp("regulation", "unibind_search_tfbs", {"tf_name": "CTCF", "collection": "Robust", "max_rows": 50})

unibind_get_dataset

UniBind dataset's 자세히 보기: per-model TFBS counts + 파일 URL. tf_id는 dataset 열쇠 "<identifier>.<cell_line>.<TF>"입니다 unibind_search_tfbs에 의해 반환되는 것과 같이 (예를들면. "ENCSR000AUE.A549_lung_carcinoma.CTCF"). TF 이름, 소스 식별자 (ENCODE/GEO/GTRD), 셀 라인, 생물학적 조건, JASPAR 매트릭스 ids, ChIP-seq 피크 카운트 및 TFBS 예측 모델 (DAMO/PWM/...) total_tfbs, 점수/거리 임계값, 조정 CentriMo p-value 및 직접 BED/FASTA 다운로드 URL을 반환합니다. (MCP 호출되지 않음) 사이트 전체 목록.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
tf_id	문자열	필수

const result = await host.mcp("regulation", "unibind_get_dataset", {"tf_id": "ENCSR000AUE.A549_lung_carcinoma.CTCF"})

unibind_tfbs_in_region

TF 바인딩 사이트는 게놈 지역을 겹쳐 쌓입니다 (UniBind 2021 지도), UniBind에 대한 UCSC 허브Api를 통해 제공'등록 된 공공 트랙 허브 (UniBind)'s 자신의 REST API 지역 엔드포인트가 없습니다. 좌표는 0 기반 반 오픈입니다. genome : UCSC 어셈블리 - 튼튼한 허브 : hg38, mm10, ce11, dm6, danRer11, sacCer3, rn6, araTha1; Permissive는 spo2 (hg19 없음 — 첫째로 들어갑니다)를 추가합니다. 크롬: "chr"로 연락처 시작/끝: 간격, 끝 시작 <= 1,000,000 bp. HONEST-CAP: 대부분의 20,000 항목은 통화당 스캔됩니다. region_scan_complete=false는 지역이 더 많은 사이트가 스캔되었는지 의미합니다 (창을 화살표) 그리고 tf_name 세트와 함께, 경기가 누락 될 수 있습니다. n_matching는 필터를 전달하는 스캔 된 사이트를 계산합니다; 반환/truncated는 max_sites 모자를 설명합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
genome	문자열	필수
chrom	문자열	필수
start	정수	필수
end	정수	필수
tf_name	문자열	옵션 정보
collection	문자열	선택 사항; 기본: "Robust"; koum : ["Robust", "Permissive"]
max_sites	정수	선택 사항; 기본: 2000

const result = await host.mcp("regulation", "unibind_tfbs_in_region", {"genome": "hg38", "chrom": "chr1", "start": 1000000, "end": 1010000, "collection": "Robust"})

연구 자료

작업 및 매개 변수 표시

search_grants

Search2 API (complete, count-verified retrieval)를 통해 Grants.gov 자금 조달 기회를 검색하십시오. 적어도 하나의 선명도가 필요합니다 (keyword, opportunity_number, aln/CFDA, 기관, eligibilities, funding_categories 또는 funding_instruments). opportunity_statuses ["forecasted","posted"] (현재 기회); 추가 "closed"/"archived" 역사적인 것들. 기관은 ["HHS-NIH11"] (NIH), ["HHS-FDA"], ["NSF"]와 같은 코드가 걸립니다. count_only 을 입력하면 히트 카운트 + 페이스트를 설정합니다. max_records 모자는 기록 (도보는 아직도 완전한 세트 및 깃발을 truncated)를 retrieves 반환했습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
keyword	문자열	옵션 정보
opportunity_number	문자열	옵션 정보
aln	문자열	옵션 정보
agencies	문자열 배열	옵션 정보
opportunity_statuses	문자열 배열	옵션 정보
eligibilities	문자열 배열	옵션 정보
funding_categories	문자열 배열	옵션 정보
funding_instruments	문자열 배열	옵션 정보
count_only	불리언	선택 사항; 기본값: false
max_records	정수	선택 사항; 기본: 100
include_facets	불리언	선택 사항; 기본값: true

const result = await host.mcp("research-resources", "search_grants", {"keyword": "cancer", "agencies": ["HHS-NIH11"], "max_records": 25})

search_antibodies

전체 텍스트 검색 항체 레지스트리 (antibodyregistry.org, ~3.2M 레코드). 항체 이름/target/catalog 텍스트에 대한 토큰 기반 매칭 ("TP53" 으로 "p53의" 다른 쿼리입니다). 페이지 omitted로, 모든 페이지는 max_records 또는 익명의 깊이 캡으로 걸어 (500을 초과하는 것은 인증 업스트림을 필요로, anonymous_limit_hit로 떨어 뜨립니다 - 결코 침묵으로 떨어졌다). 단일 페이지 검색에 대한 1 기반 페이지를 통과하십시오 (page*page_size는 < = 500).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수
page	정수	옵션 정보
page_size	정수	선택 사항; 기본: 100
max_records	정수	선택 사항; 기본: 500

const result = await host.mcp("research-resources", "search_antibodies", {"query": "CD4", "max_records": 100})

get_antibody

Fetch Antibody Registry 세부 기록 (s) 한 항체 액세스 / RRID. 일반 번호 (" 3643095"), "AB_3643095" 또는 "RRID:AB_3643095"를 허용한다. 업스트림 루트는 목록값(accession은 여러 개의 curated 레코드, e.g로 맵을 할 수 있습니다. 멀티벤더 중복). 비효율적인 ID는 record_count 0, 오류가 없습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
antibody_id	문자열	필수

const result = await host.mcp("research-resources", "get_antibody", {"antibody_id": "RRID:AB_3643095"})

find_antibodies_by_catalog

납품업자 카탈로그 번호 (exact, case-insensitive)에 의하여 항체를 찾아내십시오. 전체 텍스트 검색 및 카탈로그 번호 (또는 나열된 대안)에 대한 클라이언트 측 정확한 일치로 구현, 상류 열 필터 경로가 HTTP 500을 반환하기 때문에. 더 좁은 경기에 선택적인 납품업자 이름 (exact, case-insensitive)를 통과하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
catalog_number	문자열	필수
vendor	문자열	옵션 정보
page_size	정수	선택 사항; 기본: 100

const result = await host.mcp("research-resources", "find_antibodies_by_catalog", {"catalog_number": "ab32572"})

get_antibody_registry_stats

Antibody Registry 통계: 총 항체 수와 최신 날짜. 상류 /api/datainfo 페이로드를 반환합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
—	기타 제품	아니 분야; 빈 객체를 전달합니다.

const result = await host.mcp("research-resources", "get_antibody_registry_stats", {})

BioMart 소개

작업 및 매개 변수 표시

list_marts

Ensembl BioMart marts (데이터베이스)를 사용할 수 있습니다. BioMart는 MART ->로 데이터를 구성합니다. DATASET -> - 차트 ATTRIBUTES/필터; 마트 이름 피드 list_datasets.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
—	기타 제품	아니 분야; 빈 객체를 전달합니다.

const result = await host.mcp("biomart", "list_marts", {})

list_datasets

주어진 마트 (e.g.에서 사용할 수있는 데이터 세트 목록 인간 유전자의 hsapiens_gene_ensembl). dataset 이름은 속성/filter/query 도구를 공급합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
mart	문자열	필수

const result = await host.mcp("biomart", "list_datasets", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL"})

list_common_attributes

dataset에 대한 통용되는 속성을 나열합니다 (높은 신호 subset). get_data의 속성을 선택하기 위해 list_all_attributes 전에 이것을 사용하십시오. mart은 서명 패리티를 위해 허용되지만 무시; dataset에서 쿼리 키입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
mart	문자열	필수
dataset	문자열	필수

const result = await host.mcp("biomart", "list_common_attributes", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl"})

list_all_attributes

dataset, minus dynamiclogs 및 microarray probes에 사용할 수 있는 모든 속성을 나열합니다. 큰 수 있습니다; list_common_attributes을 먼저 선호합니다. mart은 서명 패리티를 위해 허용되지만 무시; dataset에서 쿼리 키입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
mart	문자열	필수
dataset	문자열	필수

const result = await host.mcp("biomart", "list_all_attributes", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl"})

list_filters

dataset에 사용할 수있는 필터 목록. 필터 좁은 get_data 쿼리 (예를 들어. chromosome_name, 바이오 타입) 필터로 get_data로 전달됩니다. mart은 서명 패리티를 위해 허용되지만 무시; dataset에서 쿼리 키입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
mart	문자열	필수
dataset	문자열	필수

const result = await host.mcp("biomart", "list_filters", {"mart": "ENSEMBL_MART_ENSEMBL", "dataset": "hsapiens_gene_ensembl"})

get_data

BioMart 쿼리를 실행: dataset에 대한 요청된 속성을 검색, 선택적으로 필터에 의해 축소. 이것은 주요 자료-retrieval 도구입니다. mart은 서명 패리티를 위해 허용되지만 무시; dataset에서 쿼리 키입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
mart	문자열	필수
dataset	문자열	필수
attributes	문자열 배열	필수
filters	객체	옵션 정보

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

하나의 속성 유형에서 다른 (예를 들어,)에 단일 식별자를 번역하십시오. HGNC는 데이터셋 내에서 Ensembl 유전자 ID에 대한 상징입니다. mart은 서명 패리티를 위해 허용되지만 무시; dataset에서 쿼리 키입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
mart	문자열	필수
dataset	문자열	필수
from_attr	문자열	필수
to_attr	문자열	필수
target	문자열	필수

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

하나의 속성 유형에서 다른 하나의 쿼리로 변환하는 많은 식별자를 번역 — 반복 get_translation 통화보다 더 효율적으로. mart은 서명 패리티를 위해 허용되지만 무시; dataset에서 쿼리 키입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
mart	문자열	필수
dataset	문자열	필수
from_attr	문자열	필수
to_attr	문자열	필수
targets	문자열 배열	필수

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"]})

사이트맵

작업 및 매개 변수 표시

zinc_search_by_id

ZINC 식별자에 의해 ZINC22/ZINC20에 있는 순차할 수 있는 화합물을 보십시오 — 대답 "what는 이 화합물이고 그것"를 판매하는 누구. Batched: 100 ids를 하나의 통화로 전달합니다. 동기화 업스트림 (submit + poll); timeout_s 초까지 걸릴 수 있습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
zinc_ids	['string', 'array']	필수
max_results	정수	선택 사항; 기본: 50
timeout_s	숫자	선택 사항; 기본: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_search_by_id", {"zinc_ids": ["ZINC000000000012"]})

zinc_search_by_smiles

ZINC22's는 구조에 의하여 믿을 수 있는 화학 공간을 찾아냅니다 — 이 SMILES" 같이 믿을 수 있는 화합물 보기 "what 대답. 이것은 정확한 매치 및 아날로그 발견 (similarity) 도구입니다: CartBlanche22는 dist 매개 변수가 다양한 통해 정확하게 경간하는 하나의 구조 연구 엔드 포인트를 노출하므로 별도의 유사성 조사 도구가 없습니다. 가장 느린 ZINC 쿼리 - 느슨한 시작보다 dist을 점차적으로 올리십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
smiles	문자열	필수
dist	정수	선택 사항; 기본: 0
adist	정수	옵션 정보
max_results	정수	선택 사항; 기본: 50
timeout_s	숫자	선택 사항; 기본: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_search_by_smiles", {"smiles": "CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O", "dist": 2})

zinc_search_by_supplier

ZINC 화합물에 납품업자 카탈로그 수를 해결하십시오 — "에 ZINC 물질이 공급자 부호이고, what's 그것의 Structure"는 대답합니다. Batched: 전화 당 100 공급자 부호까지. 동기화 업스트림 (submit + poll).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
supplier_codes	['string', 'array']	필수
max_results	정수	선택 사항; 기본: 50
timeout_s	숫자	선택 사항; 기본: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_search_by_supplier", {"supplier_codes": ["MCULE-2311834287"]})

zinc_random_sample

ZINC22에서 순차적 화합물의 무작위 샘플을 그릴 — 건물 검열 갑판, 재산 기본, 또는 decoy 세트를 위해. count 이 tool's max_results로 두 배; re-calling는 신선한 표본을 그립니다. 동기화 업스트림 (submit + poll).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
count	정수	선택 사항; 기본: 50
subset	문자열	옵션 정보
timeout_s	숫자	선택 사항; 기본: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_random_sample", {"count": 25, "subset": "lead-like"})

zinc_get_3d

ZINC 화합물을 위한 docking-ready 3D 구조를 찾아내십시오. ZINC22는 3D 컨퍼런스 (DOCK .db2.gz, .mol2.gz, .sdf.gz)를 파일 저장소에 미리 생성한 3D 컨퍼런스 (DOCK .db2.gz, .mol2.gz, .sdf.gz)를 배포합니다. 전화당 최대 50 ids (3D retrieval은 per-compound 일입니다). 동기화 업스트림 (submit + poll).

(주)	유형	필요조건 및 constraints
zinc_ids	['string', 'array']	필수
timeout_s	숫자	선택 사항; 기본: 25

const result = await host.mcp("zinc", "zinc_get_3d", {"zinc_ids": ["ZINC000000000012"]})

예제 응답 기록

예 응답 기록은 정확한 입력, 캡핑 응답 발췌 및 작동 결과가 포함되어 있습니다. 반환된 기록, 빈 경기 및 실패한 요청을 Distinguish. 결과는 메타 데이터, 스키마 또는 식별자가 될 수 있습니다. 당신의 연구에서 그들을 사용하기 전에 소스 필드와 완성 플래그를 확인합니다.

GDC 소개

작업 및 매개 변수 표시

gdc_list_projects

GDC 암 프로젝트 및 사례/파일 요약 목록. 필터는 명시 적이고 및 경계; 이것은 메타 데이터 발견, 데이터 다운로드 작업이 아닙니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
project_ids	문자열 / 배열	옵션 정보
disease_type	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
primary_site	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000
page_size	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100

const result = await host.mcp("gdc", "gdc_list_projects", {"project_ids": "TCGA-BRCA", "page_size": 5})

gdc_list_cases

GDC 증례(검체 제공자)를 프로젝트, 질환, 검체·분주 검체 메타데이터와 함께 나열합니다. 증례 식별 결과이며 제한 데이터의 공개나 다운로드는 수행하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
project_ids	문자열 / 배열	옵션 정보
submitter_ids	문자열 / 배열	옵션 정보
case_ids	문자열 / 배열	옵션 정보
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000
page_size	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100

const result = await host.mcp("gdc", "gdc_list_cases", {"project_ids": ["TCGA-BRCA"], "page_size": 5})

gdc_search_files

프로젝트, 증례 UUID, 검체 유형, 분석 워크플로 유형으로 GDC 파일 목록을 검색합니다. 필터 안은 OR, 필터 사이는 AND입니다. 파일별 open/controlled 상태를 표시합니다. 메타데이터 검색은 다운로드 권한을 부여하지 않으며 제한 파일에는 GDC 승인이 필요합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
project_ids	문자열 / 배열	옵션 정보
case_ids	string / array	옵션 정보
sample_types	string / array	옵션 정보
workflow_types	string / array	옵션 정보
access	string	optional; default: "all"; enum: ["all", "open", "controlled"]
data_category	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
data_type	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
data_format	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 50
file_name	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 500
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000
page_size	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 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

오픈/제어된 액세스 분류를 포함한 GDC 파일 UUID에 대한 메타데이터를 검색합니다. 이 파일은 파일 다운로드가 수행되지 않으며 목록 파일이 현재 사용자를위한 다운로드 할 수 없다는 주장하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
file_id	문자열	필수; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]1- - -5₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 3}-[89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89ab] - [89ab] - [89abAB] - [89ab] - [89ab] - [89abAB] - [89abAB] - [89abAB] - [89ab] - [89abAB] - [89ab] - [89ab] - [89abAB] - [89abAB] - [89ab] - [89abAB] - [89abAB] - [89ab] - [89ab] - [89ab] - [89ab] - [89ab] - [89ab] - [89ab] - [89ab] - [89ab] - [89ab] - [89ab] - [89ab0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 3}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"

const result = await host.mcp("gdc", "gdc_get_file", {"file_id": "cb92f61d-041c-4424-a3e9-891b7545f351"})

gdc_get_manifest

최대 100 파일 UUIDs에 대한 GDC 데이터 전송 도구가 나타납니다. 반환된 표시는 재고가 한정된 것입니다; 파일 또는 우회 제어 액세스 권한 부여를 다운로드하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
file_ids	문자열 배열	필수; 최소품목: 1; 최대품목: 100; uniqueItems: 사실

const result = await host.mcp("gdc", "gdc_get_manifest", {"file_ids": ["cb92f61d-041c-4424-a3e9-891b7545f351"]})

젠도

작업 및 매개 변수 표시

search_records

Zenodo 쿼리 문자열 구문을 사용하여 공공 Zenodo 레코드 (datasets, 소프트웨어 및 출판물)를 검색하십시오. 예. 제목 : "climate"또는 doi : "10.5281 / zenodo.8435696". 인증없이 25 레코드까지 한 페이지에 Fetches. 기본적으로 최신 버전만 나열되어 있습니다. all_versions에는 이전 버전이 포함되어 있습니다. 다음 페이지의 경우 쿼리, page_size, 정렬 및 all_versions 변경되지 않습니다. 검색 창은 10,000 결과에 제한됩니다: (페이지 - 1) * page_size는 10,000 보다는 더 적은이어야 합니다; 마지막 페이지는 부분 일 수 있습니다. pagination_limited이 true인 경우 쿼리를 축소합니다. Public metadata는 파일을 열지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 1000; 패턴 : " \ S"
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000
page_size	정수	선택 사항; 기본: 10; 최소: 1; 최대: 25
sort	문자열	선택 사항; 기본: "bestmatch"; koum : ["bestmatch", "mostrecent"]
all_versions	불리언	선택 사항; 기본값: false

const result = await host.mcp("zenodo", "search_records", {"query": "title:climate", "page_size": 5})

get_record

public Zenodo metadata 및 레코드 엔드포인트에 노출 된 파일 재고를 검색합니다. 소수 기록 ID를 전달, DOI 또는 URL이 아닙니다. 개념 ID는 최신 버전으로 해결할 수 있습니다; requested_record_id, record_id 및 concept_record_id는 명백하게 남아 있습니다. 반환된 버전-특정 record_id을 사용하여 reproducible lookup. description_html는 강화되지 않는 상류 HTML입니다. 파일 링크 및 체크섬은 메타데이터 만: 다운로드, 체크섬 검증 또는 액세스 프로브가 수행되지 않습니다. 제한 또는 embargoed 레코드는 접근 가능한 파일없이 공공 메타 데이터를 가질 수 있습니다; 빈 파일 목록은 보증금이 파일이 없다는 것을 설정하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
record_id	문자열	필수; 최대 길이: 20; 패턴: "^[1-9][0-9]*$"

const result = await host.mcp("zenodo", "get_record", {"record_id": "8435696"})

HMMER의 장점

작업 및 매개 변수 표시

search

1개의 비동기 EMBL-EBI HMMER3 수색 제출 프로그램 선택 phmmer (순서 데이터베이스에 대한 단백질 순서), hmmscan (Pfam 프로파일에 대한 단백질 시퀀스), hmmsearch (시퀀스 데이터베이스에 대한 HMM / 정렬), 또는 jackhmmer (성능 원격 Homolog 검색). 입력은 FASTA 순서, 단면도 HMM, 또는 그 프로그램에 의해 받아들여지는 정렬 원본입니다. 데이터베이스는 공급자 데이터베이스 이름입니다. 선택적인 문턱은 HMMER 모수 이름 (incE/incdomE, E/domE, incT/incdomT, T/domT);를 이용합니다 iterations는 jackhmmer 둥근을 통제합니다. 제출은 완료되지 않습니다 : 반환된 job_id 및 상태와 오염을 유지합니다. 이 서비스는 응답이 잃어버린 경우에도 작업을 수락 할 수 있습니다. 절대로 자동적으로 불확실한 제출을 재조정합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
program	문자열	필수; 모델 번호: ["phmmer", "hmmscan", "hmmsearch", "jackhmmer"]
database	문자열	필수; 한국어 (ko)"관련 제품"· "뚱 베어"· "스카프"· "뚱 베어"· "rp15's 수색"· "rp35'실제 이름입 rp35니다."· "rp55'실제 이름입 rp55니다"· "rp75's 수색"· "뚱 베어"·
input	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200000
incE	숫자	선택 사항; 독점적인Minimum: 0; 최대: 10
incdomE	숫자	선택 사항; 독점적인Minimum: 0; 최대: 10
incT	숫자	선택 사항; 독점적인Minimum: 0
incdomT	숫자	선택 사항; 독점적인Minimum: 0
E	숫자	선택 사항; 독점적인Minimum: 0; 최대: 10
domE	숫자	선택 사항; 독점적인Minimum: 0; 최대: 10
T	숫자	선택 사항; 독점적인Minimum: 0
domT	숫자	선택 사항; 독점적인Minimum: 0
popen	숫자	선택 사항; 최소: 0
pextend	숫자	선택 사항; 최소: 0
mx	문자열	선택 사항; 줌: ["BLOSUM45", "BLOSUM62", "BLOSUM90", "PAM30", "PAM70"]
iterations	정수	선택 사항; 최소: 1; 최대: 9

const result = await host.mcp("hmmer", "search", {"program":"hmmscan","database":"pfam","input":">query\nMKTIIALSYIFCLVFADYKDDDDK"})

status

한 번 HMMER 일을 체크, 오염 또는 재조정없이. SUCCESS는 결과를 사용할 수 있음을 의미합니다. PENDING/RUNNING는 다시 검사하기 전에 기다리는 것을 의미합니다; ERROR/FAILURE/NOT_FOUND는 맨끝 결과이고 결코 0개의 안타깝지 않습니다. 정확한 job_id을 지키십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
job_id	문자열	필수; 최대 길이: 36; 패턴 : "^[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}$ 1,900 원"

const result = await host.mcp("hmmer", "status", {"job_id":"8ebb1d5f-4457-4da8-808c-f811105c3654"})

results

한 번 HMMER 작업 결과를 검색합니다. 공급자 상태를 먼저 확인하고 결과를 반환하지 않는 동안 작업이 종료되거나 실패합니다. SUCCESS, 도메인 주석을 포함한 모든 결과 페이지를 검색; jackhmmer iteration 레코드는 공급자 배열 모양에서 반환됩니다. 공급자 보유가 finite이기 때문에 Notebook artifact에서 결과를 보존하십시오; 빈 경기 목록은 완료된 0-hit 결과, 종료 또는 실패한 작업에서 명백합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
job_id	문자열	필수; 최대 길이: 36; 패턴 : "^[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}$ 1,900 원"

const result = await host.mcp("hmmer", "results", {"job_id":"8ebb1d5f-4457-4da8-808c-f811105c3654"})

InterProScan의 장점

작업 및 매개 변수 표시

status

한 번의 InterProScan 작업 확인, 복원 또는 투표하지 않고. 적어도 체크 사이 10 초를 기다리십시오. FINISHED는 결과를 retrieved 할 수 있다는 것을 의미합니다; ERROR/FAILURE는 작업 실패, NOT_FOUND는 알 수 없거나 만료되지 않습니다. 제로치 결과가 없습니다. 정확한 job_id 유지; 이 도구는 결코 재조달하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
job_id	문자열	필수; 최대 길이: 200; 패턴: "^[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

작업을위한 완전한 InterProScan TSV 보고서를 검색, 2 MiB에서 캡핑 (대형 보고서가 실패, 결코 truncate). 먼저 상태 확인, 다음 FINISHED에 TSV를 fetches. retries, polling 또는 resubmission 없음. 공급자 결과가 만료되기 때문에 Notebook artifact에 대한 보고서를 보존합니다. TSV는 서명 일치 당 1개의 줄을 포함합니다; 좌표는 1 기반 포괄적이고 점수는 응용 분야입니다. 선택 열은 InterPro, GO 및 통로 주석을 보유합니다. FINISHED 후에 빈 TSV는 보고한 경기가, 단백질이 기능 부족한 증거를 의미하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
job_id	문자열	필수; 최대 길이: 200; 패턴: "^[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

EMBL-EBI InterProScan에 한 개 이상의 단백질 시퀀스를 동시 도메인 및 가족 할당에 제출하십시오. 대부분의 1,000 레코드에서 원시 단백질 시퀀스 또는 FASTA 입력을 수락하고 기록 당 10,000 잔류물의 지역 제한 및 4 MiB 인코딩 요청 신체 제한. 즉시 job_id을 반환하고 결코 오염되지 않습니다. job_id을 유지하고 상태 체크 사이 최소 10 초를 기다리는 후에 상태를 호출하고 결과를 직접 호출하십시오. 분실된 응답은 받아들일 일을 대표할 수 있습니다; 자동을 재조정하지 마십시오. 유효한 접촉 이메일은 요구됩니다. Settings → Credentials → 문학 액세스에서 연락처 이메일을 설정합니다. 이 이메일은 EMBL-EBI로 전송됩니다. 재시작 후 정확한 job_id을 유지하십시오. 이 연결관은 아무 일 등록도, 결과 캐시 또는 배경 polling를 추가합니다. 취소, 앱 종료 및 로컬 요청을 제거; 이 커넥터는 원격 작업을 취소하거나 삭제할 수 없습니다. 결과 expiry는 EMBL-EBI에 의해 통제됩니다. Sequences와 접촉 이메일은 EMBL-EBI에 보내집니다; 도구 입력 및 출력은 대화 또는 Notebook 지속에 유지될 수 있습니다. 일괄 처리에 30 이상의 일자리를 제출하고 더 많은 제출하기 전에 처리 / 이력서를 기다립니다; 크로스 콜 스로틀링은 시행되지 않습니다. TSV의 대부분의 2 MiB에서 기존 결과 도구가 반환되며 더 큰 보고서를 거부합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
sequence	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 4194304
title	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200

const result = await host.mcp("interproscan", "submit", {"sequence":">query\nMKTIIALSYIFCLVFADYKDDDDK"})

Pathway Commons

작업 및 매개 변수 표시

pathway_commons_search

Gen/protein/pathway 키워드 또는 Lucene 쿼리에 의해 Pathway Commons BioPAX 모델을 검색합니다. 결과는 BioPAX 클래스, URI, 소스 데이터베이스, 생물, 경로 메타 데이터를 포함합니다. 그래프 또는 수출 쿼리에 입력하여 반환 URI를 사용합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
q	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 512
type	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 64
organism	문자열 배열	선택 사항; 최대품목: 20
datasource	문자열 배열	선택 사항; 최대품목: 20
page	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 10000

const result = await host.mcp("pathway-commons", "pathway_commons_search", {"q": "TP53", "type": "ProteinReference", "organism": ["9606"]})

pathway_commons_top_pathways

Reactome과 같은 종이나 소스에 선택적으로 제한되는 키워드 또는 Lucene 쿼리와 일치하는 Pathway Commons의 최고 수준의 통로를 찾으십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
q	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 512
organism	문자열 배열	선택 사항; 최대품목: 20
datasource	문자열 배열	선택 사항; 최대품목: 20

const result = await host.mcp("pathway-commons", "pathway_commons_top_pathways", {"q": "insulin", "datasource": ["reactome"], "organism": ["9606"]})

pathway_commons_graph

Pathway Commons BioPAX 그래프 쿼리를 유전자 영역으로 실행, 유전자 세트 사이의 경로, 대상에 소스에서 경로, 또는 일반적인 업스트림 / 다운 스트림 스트림. SIF 결과는 상호 작용 기록으로 정상화됩니다, TXT 결과는 가장자리와 노드 기록, 및 GSEA/BioPAX/SBGN 수출은 원본으로 유효합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
source	문자열 배열	필수; 최소품목: 1; 최대품목: 100
target	문자열 배열	선택 사항; 최소품목: 1; 최대품목: 100
kind	문자열	선택 사항; 기본: "NEIGHBORHOOD"; 줌: ["NEIGHBORHOOD", "PATHSBETWEEN", "PATHSFROMTO", "COMMONSTREAM"]
format	문자열	선택 사항; 기본: "SIF"; 모델 번호: "BIOPAX", "SIF", "TXT", "GSEA", "SBGN", "JSONLD"]
limit	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10
direction	문자열	선택 사항; 모델 번호: ["UPSTREAM", "DOWNSTREAM", "BOTHSTREAM", "UNDIRECTED"]
limit_type	문자열	선택 사항; 기본: "NORMAL"; 한국어 (ko)"제품 정보"· "SHORTEST_PLUS_K를 만나보세요"·
pattern	문자열 배열	선택 사항; 최대품목: 14
organism	문자열 배열	선택 사항; 최대품목: 20
datasource	문자열 배열	선택 사항; 최대품목: 20
subpathways	불리언	선택 사항; 기본값: false

const result = await host.mcp("pathway-commons", "pathway_commons_graph", {"kind": "NEIGHBORHOOD", "source": ["TP53"], "format": "SIF", "pattern": ["INTERACTS_WITH"]})

pathway_commons_export

BioPAX 하위 모델 하나 이상의 Pathway Commons ID / URI를 가져 와서 BioPAX, GSEA GMT, JSON-LD, SIF, TXT 또는 SBGN로 내보내십시오. URI를 사용하여 검색 / top_pathways에 의해 반환 정확한 경로 수출.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
uri	문자열 배열	필수; 최소품목: 1; 최대품목: 100
format	문자열	선택 사항; 기본: "BIOPAX"; 모델 번호: "BIOPAX", "SIF", "TXT", "GSEA", "SBGN", "JSONLD"]
pattern	문자열 배열	선택 사항; 최대품목: 14
subpathways	불리언	선택 사항; 기본값: false

const result = await host.mcp("pathway-commons", "pathway_commons_export", {"uri": ["R-HSA-201451"], "format": "GSEA"})

Alliance Genome Resources

작업 및 매개 변수 표시

alliance_get_gene

상징, 종, synopsis, genomic 위치 및 상호 참조를 포함하여 게놈 자원의 동맹에서 모델 조직 또는 인간 유전자 요약을 검색합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene", {"gene_id": "MGI:97490"})

alliance_search_genes

Human and model-organism 데이터베이스를 통해 Alliance 생성물 검색, 이름 또는 식별자.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_search_genes", {"query": "pax6", "limit": 10})

alliance_get_gene_orthologs

사형 유전자에 대한 Cross-species orthologs를 검색하고, 정형성 문자열과 예측 방법.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
stringency	문자열	선택 사항; 기본: "stringent"; 줌: ["stringent", "moderate", "all"]
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene_orthologs", {"gene_id": "HGNC:8620", "stringency": "stringent"})

alliance_get_gene_disease_models

질병 협회 및 모델 조직 질병 모델을 검색 Alliance gene.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene_disease_models", {"gene_id": "MGI:97490"})

alliance_get_gene_phenotypes

Alliance model 유기체의 유전자에 대한 현상을 검색합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene_phenotypes", {"gene_id": "HGNC:6081", "limit": 20})

alliance_get_gene_alleles

질병과 페형 깃발을 포함한 동맹 유전자와 관련된 모든 종류의 변형을 검색합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene_alleles", {"gene_id": "MGI:97490"})

alliance_get_gene_expression

개발 단계, 원자 위치, 공급자 및 증거를 포함하여 동맹 유전자에 대한 표현 주석을 검색합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_gene_expression", {"gene_id": "ZFIN:ZDB-GENE-990415-8"})

alliance_get_disease_genes

Alliance Human and model-organism data를 통해 질병 Ontology 용어와 관련된 유전자를 검색합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
disease_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 10000

const result = await host.mcp("alliance", "alliance_get_disease_genes", {"disease_id": "DOID:162", "limit": 20})

CELLxGENE Discover

작업 및 매개 변수 표시

list_collections

공개 CELLxGENE Discover 컬렉션 목록; 이름, 묘사 및 DOI에 선택적인 case-insensitive substring 조회. 필터링과 질은 완전한 API 응답에 클라이언트 측, 각 전화에 fetched; 결과가 호출 사이에 변경 될 수 있습니다. reproducibility를 위한 버전 ID를 저장하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 500; 패턴 : " \ S"
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 1000000
page_size	정수	선택 사항; 기본: 25; 최소: 1; 최대: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "list_collections", {"query":"liver","page_size":10})

get_collection

dataset summaries의 페이지와 함께 canonical collection_id에 의해 최신 공공 컬렉션 메타 데이터를 검색합니다. 필터링과 질은 완전한 API 응답에 클라이언트 측, 각 전화에 fetched; 결과가 호출 사이에 변경 될 수 있습니다. reproducibility를 위한 버전 ID를 저장하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
collection_id	문자열	필수; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 1000000
page_size	정수	선택 사항; 기본: 25; 최소: 1; 최대: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "get_collection", {"collection_id":"9a71db9e-687f-41f0-b88e-544eb1314ef6"})

list_datasets

공공 데이터셋 목록. 쿼리 일치 제목, 수집 이름 또는 DOI case-insensitive substring. 생물, 조직, 질병, 분석실험 및 cell_type는 정확한 투과율 ID 또는 상표 (case-insensitive); 필터는 ANDed입니다. schema_version은 주요/minor/patch schema와 일치하는 최신 간행물 수집 버전을 선정하고 역사적인 datasets를 돌려보낼 수 있습니다. get_dataset_version 또는 list_dataset_files로 각 결과의 dataset_version_id을 사용하여 출판물을 유지하십시오. canonical IDs는 현재 버전에 해결합니다. 필터링과 질은 완전한 API 응답에 클라이언트 측, 각 전화에 fetched; 결과가 호출 사이에 변경 될 수 있습니다. reproducibility를 위한 버전 ID를 저장하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 500; 패턴 : " \ S"
collection_id	문자열	선택 사항; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"
organism	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 500; 패턴 : " \ S"
tissue	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 500; 패턴 : " \ S"
disease	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 500; 패턴 : " \ S"
assay	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 500; 패턴 : " \ S"
cell_type	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 500; 패턴 : " \ S"
schema_version	문자열	선택 사항; 패턴: "^\d+(\\\d+){ 0,2}$"
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 1000000
page_size	정수	선택 사항; 기본: 25; 최소: 1; 최대: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "list_datasets", {"organism":"NCBITaxon:9606","tissue":"liver","page_size":10})

get_dataset

canonical collection_id 및 dataset_id을 사용하여 전체 현재 공공 데이터셋 메타데이터, 투과성, 인용, 자산 및 버전 ID를 검색합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
collection_id	문자열	필수; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"
dataset_id	문자열	필수; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"

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

canonical 컬렉션의 발표 된 버전, 최신 첫 번째, 유지 버전 ID 및 데이터 세트 수. 필터링과 질은 완전한 API 응답에 클라이언트 측, 각 전화에 fetched; 결과가 호출 사이에 변경 될 수 있습니다. reproducibility를 위한 버전 ID를 저장하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
collection_id	문자열	필수; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 1000000
page_size	정수	선택 사항; 기본: 25; 최소: 1; 최대: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "list_collection_versions", {"collection_id":"9a71db9e-687f-41f0-b88e-544eb1314ef6"})

get_collection_version

특정 게시 된 collection_version_id 및 데이터 세트 버전의 페이지를 검색; 최신 컬렉션에 대해 해결하지 않습니다. 필터링과 질은 완전한 API 응답에 클라이언트 측, 각 전화에 fetched; 결과가 호출 사이에 변경 될 수 있습니다. reproducibility를 위한 버전 ID를 저장하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
collection_version_id	문자열	필수; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 1000000
page_size	정수	선택 사항; 기본: 25; 최소: 1; 최대: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "get_collection_version", {"collection_version_id":"46ac9732-ff1c-4f87-86d7-0488d15aecd3"})

list_dataset_versions

목록은 canonical dataset_id, 최신 버전, schema 버전 및 간행 날짜와 함께 발표. 필터링과 질은 완전한 API 응답에 클라이언트 측, 각 전화에 fetched; 결과가 호출 사이에 변경 될 수 있습니다. reproducibility를 위한 버전 ID를 저장하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
dataset_id	문자열	필수; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"
page	정수	선택 사항; 기본: 1; 최소: 1; 최대: 1000000
page_size	정수	선택 사항; 기본: 25; 최소: 1; 최대: 100

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "list_dataset_versions", {"dataset_id":"0bbf93aa-2d3a-420f-95a1-26fe384024cb"})

get_dataset_version

특정 게시 된 dataset_version_id에 대한 전체 메타 데이터 및 파일 자산을 검색합니다. 이 ID는 canonical dataset_id에서 구별됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
dataset_version_id	문자열	필수; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "get_dataset_version", {"dataset_version_id":"8e0fcb64-735c-4fcb-a74b-12a3518683d1"})

list_dataset_files

Public Dataset 자산에서 다운로드 재고를 반환합니다. 고정된 간행물에 대한 dataset_version_id, 또는 collection_id 및 dataset_id를 제공합니다. list_datasets이 schema_version 필터를 사용하여 선택한 출판물을 보존하기 위해 반환된 dataset_version_id를 통과합니다. API-provided H5AD/RDS/ATAC 자산을 사용할 수 있습니다. 바이너리 다운로드, 업로드 나 Census 표현 쿼리.

정확하게 1개의 입력 그룹을 제공하십시오: dataset_version_id/collection_id + dataset_id.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
collection_id	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"
dataset_id	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"
dataset_version_id	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"

const result = await host.mcp("cellxgene-discover", "list_dataset_files", {"dataset_version_id":"8e0fcb64-735c-4fcb-a74b-12a3518683d1"})

IEDB

작업 및 매개 변수 표시

search_epitopes

epitope, 호스트, 항원 소스, MHC 및 증거 필터가있는 IEDB epitopes 검색. Aggregated 필터는 동일한 기록에서 다른 실험과 일치 할 수 있습니다; assay 검색을 사용하여 한 실험에서 co-occurrence를 시행합니다. 적어도 1개의 생물학 또는 증거 여과기는 요구됩니다; 제한 및 오프셋은 필터가 아닙니다. 데이터베이스 관측, 예측하지. 부정적인 결과를 밝히고 누락된 결과가 나타낸다. MHC ligand elution는 의무적인 친화성 측정이 아닙니다; response_measured, 방법 및 단위를 함께 해석하십시오. 부모 항원은 대표 단백질이며, 정확히 curated 항원 또는 epitope 순서와 일치하지 않을 수 있습니다. host.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})를 가진 cross_references.parent_uniprot_accessions 또는 curated_uniprot_accessions를 사용하십시오; cross_references.pdb_ids을 host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]})로 사용합니다. 이 명시된 업스트림 크로스 환경, 순서 파생 된 매핑 하지. 불러 오기 전에 각 매치 커넥터 기술을로드하십시오. antigen_iri 또는 uniprot_accession을 모두 사용하세요.

epitope_id/reference_id/host_taxonomy_id/source_taxonomy_id/antigen_iri/uniprot_accession/mhc_allele/mhc_class/qualitative_measure/assay_iri/pdb_id/sequence의 적어도 하나 제공하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
epitope_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
reference_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
host_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
source_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
antigen_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
uniprot_accession	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[A-Z0-9·{ 6}(?:[A-Z0-)9·{ 4})?(?:-[1- - -9₢ 킹0- - -9]*)?(?![\\\S])"
mhc_allele	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
mhc_class	문자열	위의 조건에 따라; ENum: ["I", "II"]
qualitative_measure	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
assay_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
pdb_id	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\\S])"
sequence	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 1000; 패턴: "^[A-Za-z]+(?![\\\\S])"
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_epitopes", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

search_antigens

epitope, 호스트, 항원 소스, MHC 및 증거 필터와 IEDB 항원 검색. Aggregated 필터는 동일한 기록에서 다른 실험과 일치 할 수 있습니다; assay 검색을 사용하여 한 실험에서 co-occurrence를 시행합니다. 적어도 1개의 생물학 또는 증거 여과기는 요구됩니다; 제한 및 오프셋은 필터가 아닙니다. 데이터베이스 관측, 예측하지. 부정적인 결과를 밝히고 누락된 결과가 나타낸다. MHC ligand elution는 의무적인 친화성 측정이 아닙니다; response_measured, 방법 및 단위를 함께 해석하십시오. 부모 항원은 대표 단백질이며, 정확히 curated 항원 또는 epitope 순서와 일치하지 않을 수 있습니다. host.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})를 가진 cross_references.parent_uniprot_accessions 또는 curated_uniprot_accessions를 사용하십시오; cross_references.pdb_ids을 host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]})로 사용합니다. 이 명시된 업스트림 크로스 환경, 순서 파생 된 매핑 하지. 불러 오기 전에 각 매치 커넥터 기술을로드하십시오. antigen_iri 또는 uniprot_accession을 모두 사용하세요.

epitope_id/reference_id/host_taxonomy_id/source_taxonomy_id/antigen_iri/uniprot_accession/mhc_allele/mhc_class/qualitative_measure/assay_iri/pdb_id/antigen_name의 적어도 하나 제공하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
epitope_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
reference_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
host_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
source_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
antigen_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
uniprot_accession	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[A-Z0-9·{ 6}(?:[A-Z0-)9·{ 4})?(?:-[1- - -9₢ 킹0- - -9]*)?(?![\\\S])"
mhc_allele	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
mhc_class	문자열	위의 조건에 따라; ENum: ["I", "II"]
qualitative_measure	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
assay_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
pdb_id	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\\S])"
antigen_name	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_antigens", {"uniprot_accession": "P01012", "limit": 20})

search_tcell_assays

호스트, 소스 항원, MHC 및 결과 필터로 IEDB T 셀 실험을 검색합니다. tcell_export 측정, 단위, Inequalities, 방법, 주제 수 및 간행물을 포함합니다. 적어도 1개의 생물학 또는 증거 여과기는 요구됩니다; 제한 및 오프셋은 필터가 아닙니다. 데이터베이스 관측, 예측하지. 부정적인 결과를 밝히고 누락된 결과가 나타낸다. MHC ligand elution는 의무적인 친화성 측정이 아닙니다; response_measured, 방법 및 단위를 함께 해석하십시오. 부모 항원은 대표 단백질이며, 정확히 curated 항원 또는 epitope 순서와 일치하지 않을 수 있습니다. host.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})를 가진 cross_references.parent_uniprot_accessions 또는 curated_uniprot_accessions를 사용하십시오; cross_references.pdb_ids을 host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]})로 사용합니다. 이 명시된 업스트림 크로스 환경, 순서 파생 된 매핑 하지. 불러 오기 전에 각 매치 커넥터 기술을로드하십시오. antigen_iri 또는 uniprot_accession을 모두 사용하세요.

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_id의 적어도 하나 제공하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
epitope_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
reference_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
host_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
source_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
antigen_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
uniprot_accession	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[A-Z0-9·{ 6}(?:[A-Z0-)9·{ 4})?(?:-[1- - -9₢ 킹0- - -9]*)?(?![\\\S])"
mhc_allele	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
mhc_class	문자열	위의 조건에 따라; ENum: ["I", "II"]
qualitative_measure	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
assay_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
pdb_id	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\\S])"
sequence	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 1000; 패턴: "^[A-Za-z]+(?![\\\\S])"
assay_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_tcell_assays", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

search_bcell_assays

호스트, 소스 항원, MHC 및 결과 필터로 IEDB B 셀 실험을 검색합니다. bcell_export 측정, 단위, Inequalities, 방법, 주제 수 및 간행물을 포함합니다. 적어도 1개의 생물학 또는 증거 여과기는 요구됩니다; 제한 및 오프셋은 필터가 아닙니다. 데이터베이스 관측, 예측하지. 부정적인 결과를 밝히고 누락된 결과가 나타낸다. MHC ligand elution는 의무적인 친화성 측정이 아닙니다; response_measured, 방법 및 단위를 함께 해석하십시오. 부모 항원은 대표 단백질이며, 정확히 curated 항원 또는 epitope 순서와 일치하지 않을 수 있습니다. host.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})를 가진 cross_references.parent_uniprot_accessions 또는 curated_uniprot_accessions를 사용하십시오; cross_references.pdb_ids을 host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]})로 사용합니다. 이 명시된 업스트림 크로스 환경, 순서 파생 된 매핑 하지. 불러 오기 전에 각 매치 커넥터 기술을로드하십시오. antigen_iri 또는 uniprot_accession을 모두 사용하세요.

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_id의 적어도 하나 제공하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
epitope_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
reference_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
host_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
source_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
antigen_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
uniprot_accession	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[A-Z0-9·{ 6}(?:[A-Z0-)9·{ 4})?(?:-[1- - -9₢ 킹0- - -9]*)?(?![\\\S])"
mhc_allele	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
mhc_class	문자열	위의 조건에 따라; ENum: ["I", "II"]
qualitative_measure	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
assay_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
pdb_id	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\\S])"
sequence	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 1000; 패턴: "^[A-Za-z]+(?![\\\\S])"
assay_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_bcell_assays", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

search_mhc_assays

IEDB MHC 바인딩 및 ligand elution 실험을 호스트, 소스 antigen, MHC 및 outcome 필터로 검색하십시오. mhc_export 측정, 단위, Inequalities, 방법, 주제 수 및 간행물을 포함합니다. 적어도 1개의 생물학 또는 증거 여과기는 요구됩니다; 제한 및 오프셋은 필터가 아닙니다. 데이터베이스 관측, 예측하지. 부정적인 결과를 밝히고 누락된 결과가 나타낸다. MHC ligand elution는 의무적인 친화성 측정이 아닙니다; response_measured, 방법 및 단위를 함께 해석하십시오. 부모 항원은 대표 단백질이며, 정확히 curated 항원 또는 epitope 순서와 일치하지 않을 수 있습니다. host.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})를 가진 cross_references.parent_uniprot_accessions 또는 curated_uniprot_accessions를 사용하십시오; cross_references.pdb_ids을 host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]})로 사용합니다. 이 명시된 업스트림 크로스 환경, 순서 파생 된 매핑 하지. 불러 오기 전에 각 매치 커넥터 기술을로드하십시오. antigen_iri 또는 uniprot_accession을 모두 사용하세요.

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_id의 적어도 하나 제공하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
epitope_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
reference_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
host_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
source_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
antigen_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
uniprot_accession	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[A-Z0-9·{ 6}(?:[A-Z0-)9·{ 4})?(?:-[1- - -9₢ 킹0- - -9]*)?(?![\\\S])"
mhc_allele	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
mhc_class	문자열	위의 조건에 따라; ENum: ["I", "II"]
qualitative_measure	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
assay_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
pdb_id	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\\S])"
sequence	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 1000; 패턴: "^[A-Za-z]+(?![\\\\S])"
assay_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_mhc_assays", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

search_references

epitope, 호스트, 항원 소스, MHC 및 증거 필터와 IEDB 참조를 검색하십시오. Aggregated 필터는 동일한 기록에서 다른 실험과 일치 할 수 있습니다; assay 검색을 사용하여 한 실험에서 co-occurrence를 시행합니다. 적어도 1개의 생물학 또는 증거 여과기는 요구됩니다; 제한 및 오프셋은 필터가 아닙니다. 데이터베이스 관측, 예측하지. 부정적인 결과를 밝히고 누락된 결과가 나타낸다. MHC ligand elution는 의무적인 친화성 측정이 아닙니다; response_measured, 방법 및 단위를 함께 해석하십시오. 부모 항원은 대표 단백질이며, 정확히 curated 항원 또는 epitope 순서와 일치하지 않을 수 있습니다. host.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})를 가진 cross_references.parent_uniprot_accessions 또는 curated_uniprot_accessions를 사용하십시오; cross_references.pdb_ids을 host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]})로 사용합니다. 이 명시된 업스트림 크로스 환경, 순서 파생 된 매핑 하지. 불러 오기 전에 각 매치 커넥터 기술을로드하십시오. antigen_iri 또는 uniprot_accession을 모두 사용하세요.

epitope_id/reference_id/host_taxonomy_id/source_taxonomy_id/antigen_iri/uniprot_accession/mhc_allele/mhc_class/qualitative_measure/assay_iri/pdb_id/pubmed_id의 적어도 하나 제공하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
epitope_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
reference_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
host_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
source_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
antigen_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
uniprot_accession	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[A-Z0-9·{ 6}(?:[A-Z0-)9·{ 4})?(?:-[1- - -9₢ 킹0- - -9]*)?(?![\\\S])"
mhc_allele	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
mhc_class	문자열	위의 조건에 따라; ENum: ["I", "II"]
qualitative_measure	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
assay_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
pdb_id	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\\S])"
pubmed_id	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 12; 패턴: "^[1-9][0-9]*(?![\\\S])"
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_references", {"reference_id": 1023094, "limit": 20})

search_tcrs

epitope, 수용체 CDR3, 주인, 항원, MHC 및 문학 증거에 의하여 IEDB TCR 수용체 그룹을 찾아보십시오. 순서 필터 일치 epitope linear_sequences; chain1_cdr3와 chain2_cdr3 경기 수용체 사슬 CDR3 순서. 체인, curated/calculated 유전자 주석 및 연결 된 분석실험 및 참조와 tcr_export 레코드를 포함합니다. 필터 선택 수용체 그룹; 임베디드 수출 기록은 이러한 기준에 의해 개별적으로 필터링되지 않습니다. 집계된 주인 및 outcome 필터는 동일한 그룹에서 다른 실험과 일치할 수 있습니다. 저장소 수출은 주인 또는 qualitative outcome 분야를 포함하지 않습니다. 실험 수준의 공동 작업에 대해서는 assay__iedb_ids 및 쿼리 search_tcell_assays, search_bcell_assays 또는 search_mhc_assays와 같은 assay_id 및 실험 필터를 따르십시오. 적어도 1개의 생물학 또는 증거 여과기는 요구됩니다; 제한 및 오프셋은 필터가 아닙니다. 데이터베이스 관측, 예측하지. 부정적인 결과를 밝히고 누락된 결과가 나타낸다. MHC ligand elution는 의무적인 친화성 측정이 아닙니다; response_measured, 방법 및 단위를 함께 해석하십시오. 부모 항원은 대표 단백질이며, 정확히 curated 항원 또는 epitope 순서와 일치하지 않을 수 있습니다. host.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})를 가진 cross_references.parent_uniprot_accessions 또는 curated_uniprot_accessions를 사용하십시오; cross_references.pdb_ids을 host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]})로 사용합니다. 이 명시된 업스트림 크로스 환경, 순서 파생 된 매핑 하지. 불러 오기 전에 각 매치 커넥터 기술을로드하십시오.

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_cdr3의 적어도 하나 제공하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
epitope_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
reference_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
host_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
source_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
antigen_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
uniprot_accession	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[A-Z0-9·{ 6}(?:[A-Z0-)9·{ 4})?(?:-[1- - -9₢ 킹0- - -9]*)?(?![\\\S])"
mhc_allele	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
mhc_class	문자열	위의 조건에 따라; ENum: ["I", "II"]
qualitative_measure	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
assay_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
pdb_id	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\\S])"
sequence	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 1000; 패턴: "^[A-Za-z]+(?![\\\\S])"
receptor_group_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
chain1_cdr3	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 1000; 패턴: "^[A-Za-z]+(?![\\\\S])"
chain2_cdr3	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 1000; 패턴: "^[A-Za-z]+(?![\\\\S])"
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_tcrs", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

search_bcrs

epitope, 수용체 CDR3, 주인, 항원, MHC 및 문학 증거에 의하여 IEDB BCR 수용체 그룹을 찾아보십시오. 순서 필터 일치 epitope linear_sequences; chain1_cdr3와 chain2_cdr3 경기 수용체 사슬 CDR3 순서. 체인, curated/calculated 유전자 주석 및 연결 된 분석실험 및 참조와 bcr_export 레코드를 포함합니다. 필터 선택 수용체 그룹; 임베디드 수출 기록은 이러한 기준에 의해 개별적으로 필터링되지 않습니다. 집계된 주인 및 outcome 필터는 동일한 그룹에서 다른 실험과 일치할 수 있습니다. 저장소 수출은 주인 또는 qualitative outcome 분야를 포함하지 않습니다. 실험 수준의 공동 작업에 대해서는 assay__iedb_ids 및 쿼리 search_tcell_assays, search_bcell_assays 또는 search_mhc_assays와 같은 assay_id 및 실험 필터를 따르십시오. 적어도 1개의 생물학 또는 증거 여과기는 요구됩니다; 제한 및 오프셋은 필터가 아닙니다. 데이터베이스 관측, 예측하지. 부정적인 결과를 밝히고 누락된 결과가 나타낸다. MHC ligand elution는 의무적인 친화성 측정이 아닙니다; response_measured, 방법 및 단위를 함께 해석하십시오. 부모 항원은 대표 단백질이며, 정확히 curated 항원 또는 epitope 순서와 일치하지 않을 수 있습니다. host.mcp("genes", "get_uniprot_entries", {accessions:[...]})를 가진 cross_references.parent_uniprot_accessions 또는 curated_uniprot_accessions를 사용하십시오; cross_references.pdb_ids을 host.mcp("structures", "pdb_get_structures", {pdb_ids:[...]})로 사용합니다. 이 명시된 업스트림 크로스 환경, 순서 파생 된 매핑 하지. 불러 오기 전에 각 매치 커넥터 기술을로드하십시오.

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_cdr3의 적어도 하나 제공하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
epitope_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
reference_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
host_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
source_taxonomy_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
antigen_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
uniprot_accession	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[A-Z0-9·{ 6}(?:[A-Z0-)9·{ 4})?(?:-[1- - -9₢ 킹0- - -9]*)?(?![\\\S])"
mhc_allele	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
mhc_class	문자열	위의 조건에 따라; ENum: ["I", "II"]
qualitative_measure	문자열	위의 조건에 따라; 최소 길이: 1; 최대 길이: 300; 패턴 : " \ S"
assay_iri	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9_]:[A-Za-z0-9] [A-Za-z0-9._:-](?![\\\S])"
pdb_id	문자열	위의 조건에 따라; 패턴 : "^[0-9][A-Za-z0-9]{ 3}(?![\\\S])"
sequence	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 1000; 패턴: "^[A-Za-z]+(?![\\\\S])"
receptor_group_id	정수	위의 조건에 따라; 최소: 1; 최대: 9007199254740991
chain1_cdr3	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 1000; 패턴: "^[A-Za-z]+(?![\\\\S])"
chain2_cdr3	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 1000; 패턴: "^[A-Za-z]+(?![\\\\S])"
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000

const result = await host.mcp("iedb", "search_bcrs", {"epitope_id": 25750, "limit": 20})

Monarch Initiative

작업 및 매개 변수 표시

monarch_get_disease_phenotypes

Monarch Canonical CURIEs를 사용하여 질병을 검색하고, 관계 / 범주, 일차 및 집계 소스, 출판물, 증거 코드, 양도, 주파수, 온 세트 및 컨텍스트 질병을 공급할 때. 소스 데이터베이스 ID 및 별명이 Monarch canonical ID로 자동 변환되지 않으며 일치하지 않을 수 있습니다. 제로 합계는 공급한 식별자 및 필터에 대한 일치가 없으며, 페형 증거가 부과되지 않습니다. 직접 식별자는 기본값입니다; 직접 실험적으로 입증되지 않습니다. knowledge_level 및 agent_type를 인페로 학회에 검사합니다. 증거를 미끄러운 것은 부정적인 증거가 아닙니다. OLS term search and Alliance for model-organism record를 위한 Genes & Ontologies를 사용하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
disease_id	문자열	필수; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]*:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-]*(?![\\\S])"
phenotype_id	문자열	선택 사항; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]*:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-]*(?![\\\S])"
primary_knowledge_source	문자열	선택 사항; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]*:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-]*(?![\\\S])"
direct	불리언	선택 사항; 기본값: true
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000

const result = await host.mcp("monarch", "monarch_get_disease_phenotypes", {"disease_id": "MONDO:0007947", "limit": 20})

monarch_get_gene_phenotypes

Monarch canonical CURIEs를 사용하여 유전자 형 협회 증거를 검색, 관계 / 범주, 일차 및 집계 소스, 출판물, 증거 코드, 양도, 주파수, 온 세트 및 컨텍스트 질병을 공급할 때. 소스 데이터베이스 ID 및 별명이 Monarch canonical ID로 자동 변환되지 않으며 일치하지 않을 수 있습니다. 제로 합계는 공급한 식별자 및 필터에 대한 일치가 없으며, 페형 증거가 부과되지 않습니다. 직접 식별자는 기본값입니다; 직접 실험적으로 입증되지 않습니다. knowledge_level 및 agent_type를 인페로 학회에 검사합니다. 증거를 미끄러운 것은 부정적인 증거가 아닙니다. OLS term search and Alliance for model-organism record를 위한 Genes & Ontologies를 사용하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
gene_id	문자열	필수; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]*:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-]*(?![\\\S])"
phenotype_id	문자열	선택 사항; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]*:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-]*(?![\\\S])"
primary_knowledge_source	문자열	선택 사항; 최대 길이: 200; 패턴: "^[A-Za-z][A-Za-z0-9.-]*:[A-Za-z0-9][A-Za-z0-9.:-]*(?![\\\S])"
direct	불리언	선택 사항; 기본값: true
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000

const result = await host.mcp("monarch", "monarch_get_gene_phenotypes", {"gene_id": "HGNC:3603", "limit": 20})

Cellosaurus

작업 및 매개 변수 표시

search_cell_lines

검색 Cellosaurus 권장 이름과 문법을 사용하여 리터의 구문 (not raw Solr syntax). 후보를 반환, unambiguous 정체성 일치하지. get_cell_line을 사용해서 원본, 질병 및 외부 매핑을 위한 선택된 CVCL 접근.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200; 패턴 : " \ S"
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000

const result = await host.mcp("cellosaurus", "search_cell_lines", {"query": "HeLa", "limit": 20})

get_cell_line

Cellosaurus CVCL 접속 또는 RRID:CVCL 식별자를 해결합니다. ID, 종, 조직/셀 유형 기원, 실험실, 기증기 질병/age/sex, 부모 세포 선, curated contamination/misidentification 및 주의 기록, ICLAC 등록 및 외부 데이터베이스 매핑을 만회하십시오. 미끄러운 annotations는 표본 질을 설치하지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
accession	문자열	필수; 최소 길이: 9; 최대 길이: 40; "^\*(?:[Rr][Rr][Ii][Dd]:)?[Cc][Vv][Cc][L]_[A-Za-z0-9]{ 4}\"

const result = await host.mcp("cellosaurus", "get_cell_line", {"accession": "RRID:CVCL_1906"})

get_cell_line_rdf

하나의 Cellosaurus accession에 대한 RDF를 공식 서비스에서 가져옵니다. 텍스트는 응답에 포함되며 전용 파일 저장소나 온톨로지를 만들지 않습니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
accession	string	필수; pattern: "^CVCL_[A-Z0-9]{4}$"
format	string	선택; 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 공식 그래프에 제한된 SPARQL SELECT를 실행합니다. SERVICE, FROM, 갱신이 없는 PREFIX/SELECT만 지원합니다. 쿼리를 중첩하고 행 수를 제한하며 결과가 없어도 범위를 넓히지 않습니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
query	string	필수; minLength: 1; maxLength: 12000
max_rows	integer	선택; 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

지정된 세포주 STR을 공식 CLASTR에 전송하여 비교합니다. 유사도는 좌위와 채점 설정에 따라 달라지며 시료 정체성이나 오염 부재를 인증하지 않습니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
markers	object	필수
species	string	선택; default: "human"; enum: ["human", "mouse", "dog"]
algorithm	integer	선택; default: 1; enum: [1, 2, 3]
scoring_mode	integer	선택; default: 1; enum: [1, 2, 3]
score_filter	integer	선택; default: 70; minimum: 0; maximum: 100
min_markers	integer	선택; default: 8; minimum: 1; maximum: 50
max_results	integer	선택; 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 공식 데이터 파일 링크를 찾습니다. 온톨로지, 파일 또는 데이터셋을 자동 다운로드하거나 영구 저장하지 않습니다.

입력 필드가 없습니다. 빈 객체를 전달합니다.

const result = await host.mcp("cellosaurus", "list_cellosaurus_files", {})

PDC

작업 및 매개 변수 표시

pdc_search_studies

검색 PDC 연구 식별자 및 공공 연구 카탈로그의 버전 이름. 키워드 일치는 case-insensitive 지역 substring 일치, 질병 / 클리닉 필터링하지 않습니다. 키워드가 없다면 카탈로그를 검색하십시오. 모든 버전은 유지됩니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
query	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200; 패턴 : " \ S"
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100

const result = await host.mcp("pdc", "pdc_search_studies", {"query":"CCRCC", "limit":5})

pdc_get_study

PDC 연구 메타데이터, 분석실험 유형, 케이스/aliquot 수, 파일 카테고리 및 유효한 버전을 검색하십시오. pdc_study_id 최신 버전을 선택; study_id은 특정 버전의 UUID입니다. 반환된 study_id을 핀 후속 통화로 사용합니다. 외부 참조 ID는 이름 된 자원에 속합니다. PDC과 GDC UUID가 교환되지 않습니다.

pdc_study_id / study_id의 정확히 하나를 제공합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pdc_study_id	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 9; 패턴: "^PDC[0-9]{ 6}$"
study_id	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 36; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"

const result = await host.mcp("pdc", "pdc_get_study", {"pdc_study_id":"PDC000127"})

pdc_list_biospecimens

지도 PDC는 샘플과 케이스에 aliquots를 연구하고, 제출자 ID, 수영장 깃발 및 CPTAC 멀티 omics 연구를 위한 외부 참고를 보존합니다. 각 행은 aliquot 협회이며, 독특한 환자가 아닙니다. pagination_mode: 로컬 모드의 1000-association 업스트림 캡을 넘어 트스트림; 상류 상쇄 및 제한 카운트 케이스. pdc_study_id 최신 버전을 선택; study_id은 특정 버전의 UUID입니다. 반환된 study_id을 핀 후속 통화로 사용합니다. 외부 참조 ID는 이름 된 자원에 속합니다. PDC과 GDC UUID가 교환되지 않습니다.

pdc_study_id / study_id의 정확히 하나를 제공합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pdc_study_id	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 9; 패턴: "^PDC[0-9]{ 6}$"
study_id	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 36; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
pagination_mode	문자열	선택 사항; 기본: "local"; koum : ["local", "upstream"]

const result = await host.mcp("pdc", "pdc_list_biospecimens", {"pdc_study_id":"PDC000127", "pagination_mode":"upstream", "limit":5})

pdc_list_files

quantitative 보고서 (data_category : Protein Assembly) 및 출판 보충제를 포함한 PDC 연구 파일을 발견하십시오. 필터는 공식 API에 전달됩니다. metadata 및 storage paths를 반환하고, 내용이나 URL을 다운로드하지 않습니다. pdc_study_id 최신 버전을 선택; study_id은 특정 버전의 UUID입니다. 반환된 study_id을 핀 후속 통화로 사용합니다. 외부 참조 ID는 이름 된 자원에 속합니다. PDC과 GDC UUID가 교환되지 않습니다.

pdc_study_id / study_id의 정확히 하나를 제공합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
pdc_study_id	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 9; 패턴: "^PDC[0-9]{ 6}$"
study_id	문자열	위의 조건에 따라; 최대 길이: 36; 패턴 : "₢ 킹0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 8}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 4}-[]0-9a-fA-F] -9a-fA-F 를{ 12}$ 1,900 원"
offset	정수	선택 사항; 기본: 0; 최소: 0; 최대: 1000000
limit	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 100
data_category	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200; 패턴 : " \ S"
file_type	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200; 패턴 : " \ S"
file_format	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 200; 패턴 : " \ S"
file_name	문자열	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 500; 패턴 : " \ S"

const result = await host.mcp("pdc", "pdc_list_files", {"pdc_study_id":"PDC000127", "data_category":"Protein Assembly", "limit":10})

pdc_list_clinical

공개 PDC 증례의 인구통계·진단 메타데이터, 이용 가능한 검체 ID 및 GDC 연결용 외부 참조를 가져옵니다. 원래 형식, null, 비식별 처리 플래그를 유지합니다. pdc_study_id는 최신 버전, study_id는 특정 버전의 UUID를 지정합니다. 후속 호출을 고정하려면 반환된 study_id를 사용하세요. 외부 참조 ID는 명시된 리소스에 속하며 PDC와 GDC UUID는 서로 바꿔 쓸 수 없습니다.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
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

작업 및 매개 변수 표시

query_mirna_targets

Query 공식 miRNA 목표 증거. miRNA를 제한하지 않는 경우 mirna=all을 사용하십시오; cell_type을 정확히 보존합니다. 프로그램은 PITA, RNA22, miRmap, DIANA-microT, miRanda, PicTar 또는 TargetScan의 기념 목록입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assembly	문자열	필수; 크기: "hg38", "mm10"
gene_type	문자열	필수; 줌: ["mRNA", "lncRNA", "pseudogene", "circRNA", "sncRNA"]
mirna	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
clip_exp_num	정수	필수; 최소: 0; 최대: 999
degra_exp_num	정수	필수; 최소: 0; 최대: 999
pancancer_num	정수	필수; 최소: 0; 최대: 32
program_num	정수	필수; 최소: 1; 최대: 7
program	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
target	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
cell_type	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
max_records	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 200
output_dir	['string', 'null']	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 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

Query 공식 RNA–RNA 상호 작용. 제한될 때 cell_type=all를 사용하십시오; 다른 데이터베이스를 대체하지 마십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assembly	문자열	필수; 크기: "hg38", "mm10"
gene_type	문자열	필수; 한국어 (ko)"뚱 베어"· "뚱 베어"· "뚱뚱 베어"· "ღ♥ღ"· "뚱 베어"·
rna	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
inter_num	정수	필수; 최소: 1; 최대: 999
exp_num	정수	필수; 최소: 1; 최대: 999
cell_type	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
max_records	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 200
output_dir	['string', 'null']	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 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

Query 공식 RBP 대상 증거. 모든 RBPs를 위해 rbp=all를 사용하십시오; cell_type을 보존하고 요청 실패에서 0 행을 구분합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assembly	문자열	필수; 크기: "hg38", "mm10", "dm6", "ce10", "sacCer3"]
gene_type	문자열	필수; 줌: ["mRNA", "lncRNA", "pseudogene", "circRNA", "sncRNA"]
rbp	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
clip_exp_num	정수	필수; 최소: 1; 최대: 999
pancancer_num	정수	필수; 최소: 0; 최대: 32
target	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
cell_type	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
max_records	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 200
output_dir	['string', 'null']	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 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

Query 공식 ceRNA 네트워크. 제한될 때 family=all를 사용하십시오. 공식 P 값 및 FDR 보존; 개수에서 가족 이름을 누락하지 마십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assembly	문자열	필수; 크기: "hg38", "mm10"
gene_type	문자열	필수; koum: ["mRNA", "lncRNA", "pseudogene"]
cerna	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
mirna_num	정수	필수; 최소: 1; 최대: 999
family	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
pval	숫자	필수; 최소: 0; 최대: 0.01
fdr	숫자	필수; 최소: 0; 최대: 0.01
pancancer_num	정수	필수; 최소: 0; 최대: 32
max_records	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 200
output_dir	['string', 'null']	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 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

Query 공식 RBP 질병 증거. 조직, 질병 및 대상 필터를 넓히지 않고도 Zero-result queries를 보존합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assembly	문자열	필수; koum : ["hg38"]
rbp	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
tissue	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
disease	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
target	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 256; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
max_records	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 200
output_dir	['string', 'null']	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 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

공식 RBP motif 순위를 검색하십시오. 예약 주문 및 점수. QueryMotif 및 IdentifiedMotif는 독립적 인 필드입니다. 반전 보완이 수행되거나 인화되지 않습니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assembly	문자열	필수; 크기: "hg38", "mm10", "dm6", "ce10", "sacCer3"]
length	문자열	필수; ENum: ["short", "long"]
motif	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 64; 패턴: "^[ACGTUNRYKMSWBDHVacgtunrykmswbdhv]+$"
rank_limit	정수	필수; 최소: 1; 최대: 100
max_records	정수	선택 사항; 기본: 20; 최소: 1; 최대: 200
output_dir	['string', 'null']	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 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_id의 공식 BED 바인딩 사이트를 검색합니다. 파싱된 레코드에서 알려진 SQL 접두사 제거; 정확한 익지않는 바이트를 유지하십시오.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assembly	문자열	필수; 크기: "hg38", "mm10", "dm6", "ce10", "sacCer3"]
dataset_id	문자열	필수; 최소 길이: 1; 최대 길이: 64; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
max_records	정수	선택 사항; 기본: 100; 최소: 1; 최대: 1000
output_dir	['string', 'null']	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 4096

const result = await host.mcp("encori", "get_binding_sites", {"assembly":"hg38","dataset_id":"SBDH2131","max_records":2})

get_reference_tables

온라인 공식 참조 ZIP에서 정확한 테이블 이름을 나열하거나 reference_data/degradome_ref.txt와 같은 하나의 정확한 table_name을 읽으십시오. 각 통화에 ZIP anew를 구합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
table_name	['string', 'null']	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 512; 패턴: "^[^\\n\u0000][^\\u0000] [^\r\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\u0000] [^\n\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\n\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\u0000] [^\n\u0000]\n\u0000] [\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u0000]\u0000]\n\u0000]\n\n\n\u0000]\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\u$"
max_records	정수	선택 사항; 기본: 50; 최소: 1; 최대: 500
output_dir	['string', 'null']	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 4096

const result = await host.mcp("encori", "get_reference_tables", {"table_name":"reference_data/degradome_ref.txt","max_records":2})

list_bulk_datasets

24 문서화 된 공식 대량 데이터 세트 파일 이름 목록. 기본적으로 HEAD 프로브 가용성 및 바이트 크기로, 다운로드 없이 데이터. 무수한 가용성 및 크기는 null입니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
assembly	['string', 'null']	선택 사항; enum: ["hg38", "mm10", null]
data_type	['string', 'null']	선택 사항; 한국어 (ko)"미라_mRNA"· "미라_lncRNA"· "miRNA_조직진"· "미라_sncRNA"· "미라_circRNA"· "RNA_RNA의 특징"· "RBP_mRNA를"· "RBP_lncRNA를"· "RBP_조직"· "RBP_sncRNA의 특징"· "RBP_circRNA를"· "RBP_caRNA를", null] , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
check_availability	불리언	선택 사항; 기본값: true

const result = await host.mcp("encori", "list_bulk_datasets", {"assembly":"hg38","data_type":"miRNA_mRNA"})

download_bulk_dataset

사용자가 다운로드를 요청할 때, 호출기를 실행하는 컴퓨터에서 destination_dir에 하나의 공식 대량 파일을 스트리밍합니다. 기존 파일을 덮지 마십시오. Interrupted .part 파일 ID와 HTTP 범위 검증 후 동일한 파일 이름 / 지시에 이력서. 발행하기 전에 크기와 gzip 무결성을 검증합니다.

(주)	유형	필요조건 및 constraints
filename	문자열	필수; 한국어 (ko)"hg38.miRNA_mRNA.tar.gz의"· "hg38.miRNA_lncRNA.tar.gz의"· "hg38.miRNA_pseudogene.tar.gz의"· "hg38.miRNA_sncRNA.tar.gz의"· "hg38.miRNA_circRNA.tar.gz의"· "hg38.RNA_RNA.tar.gz의"· "hg38.RBP_mRNA.tar.gz의"· "hg38.RBP_lncRNA.tar.gz의"· "hg38.RBP_pseudogene.tar.gz의"· "hg38.RBP_sncRNA.tar.gz의"· "hg38.RBP_circRNA.tar.gz의"· "hg38.RBP_caRNA.tar.gz의"· "mm10.miRNA_mRNA.tar.gz의 경우"· "mm10.miRNA_lncRNA.tar.gz의 경우"· "mm10.miRNA_동작.tar.gz"· "mm10.miRNA_sncRNA.tar.gz의 경우"· "mm10.miRNA_circRNA.tar.gz의"· "모델 번호: mm10.RNA_RNA.tar.gz"· "mm10.RBP_mRNA.tar.gz의 경우"· "mm10.RBP_lncRNA.tar.gz의 경우"· "mm10.RBP_동작.tar.gz"· "mm10.RBP_sncRNA.tar.gz의 경우"· "mm10.RBP_circRNA.tar.gz의"· "mm10.RBP_caRNA.tar.gz의 경우"·
destination_dir	['string', 'null']	선택 사항; 최소 길이: 1; 최대 길이: 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

ORPHAcode로 Orphadata 희귀질환·유전자 연관성을 가져옵니다. 연관 유형·상태, 검증 출처, 유전자 데이터베이스 매핑을 포함합니다.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
orphacode	integer	*필수; minimum: 1; maximum: 2147483647

const result = await host.mcp("orphadata", "get_disease_genes", {"orphacode": 166024})

get_disease_phenotypes

ORPHAcode로 Orphadata 희귀질환의 HPO 표현형과 빈도 범주를 가져옵니다. 진단 기준과 검증 메타데이터를 보존합니다. 빈도 범주는 개별 환자의 확률이 아닙니다.

제품정보	제품정보	요구 사항 및 제약
orphacode	integer	*필수; minimum: 1; maximum: 2147483647

const result = await host.mcp("orphadata", "get_disease_phenotypes", {"orphacode": 58})

TCIA

작업 및 매개변수 표시

search_collections

TCIA 공개 컬렉션을 키워드로 페이지별 검색합니다. 라이선스와 다운로드 조건을 보존합니다. 링크는 매니페스트일 수 있으며 영상 다운로드나 제한 데이터 접근은 수행하지 않습니다.

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

정확한 TCIA 컬렉션 짧은 제목으로 설명, 라이선스, 접근 조건과 다운로드 경로를 조회합니다. 인터페이스별 수록 범위가 다르며 링크 조회는 영상 다운로드가 아닙니다.

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

기존 DICOM SeriesInstanceUID로 공개 NBIA 시리즈 메타데이터를 가져옵니다. 컬렉션, 대상·연구 ID, 모달리티, 영상 수, 크기, 라이선스를 보존하며 영상은 다운로드하지 않습니다.

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

작업 및 매개변수 표시

search_entries

KEGG 경로·KO·화합물·반응 이름을 검색합니다. 결과 수가 제한되며 서버 페이지 처리가 없습니다. 공개 API는 자격을 갖춘 학술 용도로 제한되고 다른 용도에는 적절한 라이선스가 필요합니다.

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 항목 하나의 요약과 잘림 정보를 가져옵니다. 전체 유전자 목록, 서열, 경로 이미지는 가져오지 않습니다. 404는 빈 레코드가 아니며 Connector 활성화는 이용 허가가 아닙니다.

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

종 접두어가 있는 KEGG 유전자 하나를 경로나 UniProt에 매핑합니다. 일대다 대응을 보존하며 표준 단백질을 자동 선택하지 않습니다. 풍부도 분석이 아니며 KEGG 이용 조건을 따라야 합니다.

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

작업 및 매개변수 표시

resolve_name

약물명을 유효한 RxCUI로 확인합니다. 기본값은 정확한 일치입니다. 정규화 일치는 염 형태나 어순을 무시할 수 있으므로 모호한 결과를 모두 보존하세요. 임상적 동등성을 뜻하지 않습니다.

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

RxCUI로 유효한 RxNorm 개념의 이름, 동의어, 유형, 언어 등을 가져옵니다. 현재 유효한 기록이 없다고 과거에도 그 ID가 없었다는 뜻은 아닙니다.

Field	Type	Requirement and constraints
rxcui	string	required; pattern: "^[0-9]{1,12}$"

const result = await host.mcp("rxnorm", "get_concept", {"rxcui": "1191"})

DailyMed

작업 및 매개변수 표시

search_labels

약물명으로 DailyMed SPL 라벨의 ID, 제목, 버전, 공개일을 페이지별로 검색하고 RxCUI로 제한할 수 있습니다. 수록이 FDA 승인을 의미하지 않습니다.

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

정확한 SET ID로 DailyMed SPL 버전 이력을 페이지별로 가져오고 ID와 날짜를 보존합니다. 과거 라벨 본문을 다운로드하지 않습니다.

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

작업 및 매개변수 표시

search_samples

공개 BioSamples 메타데이터를 커서 기반으로 페이지별 검색합니다. 특성, 용어, 외부 참조, 날짜를 보존합니다. next_cursor 사용 시 query와 page_size를 유지하세요.

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

accession으로 공개 BioSamples의 특성, 적용된 수정, 관계, 출처 날짜를 가져옵니다. 링크가 가리키는 자원이나 파일은 가져오지 않습니다.

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

작업 및 매개변수 표시

search_pathways

이름이나 WP ID의 부분 일치로 WikiPathways를 검색하고 정확한 종 학명으로 제한할 수 있습니다. 현재 스냅샷 검색이며 전문·유전자 검색이 아닙니다.

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 ID로 현재 경로 메타데이터를 가져옵니다. 종, 개정 번호, 저자, 설명, 인용을 보존합니다. 경로 그래프, 유전자 매핑, 과거 버전은 가져오지 않습니다.

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

작업 및 매개변수 표시

search_europepmc

Europe PMC를 논리식, 필드, 날짜로 직접 검색하여 기록, 사용 가능한 초록, 페이지 커서를 반환합니다. NCBI 키나 연락처는 필요하지 않습니다. 전문 URL은 취득한 전문이 아니며 PMC 식별자로 기존 전문 도구를 사용합니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
query	string	필수; minLength: 1; maxLength: 12000
page_size	integer	선택; default: 20; minimum: 1; maximum: 100
cursor	string	선택; default: "*"; minLength: 1; maxLength: 4096

const result = await host.mcp("europepmc", "search_europepmc", {"query": "TP53 AND liver fibrosis", "page_size": 5})

Research Datasets

작업 및 매개변수 표시

get_dataset_access

NHANES, CHARLS, CHNS, SEER, MIMIC, eICU, FAERS, GBD의 공식 접근 조건과 경로를 안내합니다. 계정 권한 확인, 승인 또는 데이터 조회가 아닙니다. 취득 전에 최신 공식 조건을 확인합니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
dataset	string	필수; enum: ["nhanes", "charls", "chns", "seer", "mimic", "eicu", "faers", "gbd"]

const result = await host.mcp("research-datasets", "get_dataset_access", {"dataset": "seer"})

list_nhanes_files

주기와 분류에 맞는 NHANES 공식 XPT 및 설명 링크를 반환하고 다운로드하지 않습니다. 변경된 페이지나 인증 페이지는 빈 데이터로 처리하지 않고 오류를 반환합니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
cycle_begin_year	integer	필수; minimum: 1999; maximum: 2100
component	string	선택; 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

공식 MIMIC-IV 2.2 또는 eICU 2.0 공개 데모 파일을 나열합니다. 고정 데모만 지원하며 제한 프로젝트, 임의 URL, 계정 인증 정보를 사용하지 않습니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
dataset	string	필수; enum: ["mimic", "eicu"]
directory	string	선택; default: "root"; enum: ["root", "hosp", "icu"]

const result = await host.mcp("research-datasets", "list_physionet_demo_files", {"dataset": "mimic", "directory": "hosp"})

ChEA3

작업 및 매개변수 표시

rank_transcription_factors

공개 유전자 기호를 ChEA3에 한 번 제출하여 라이브러리별 순위를 반환합니다. 순위와 점수는 가설 근거이지 인과 검증이 아닙니다. 인식된 모든 입력 유전자를 표시하지는 않습니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
genes	array	필수; minItems: 1; maxItems: 2000
query_name	string	선택; default: "query"; minLength: 1; maxLength: 100
top_n	integer	선택; 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 공식 페이지의 GMT 링크를 찾습니다. 주요, 추가, 벤치마크 라이브러리가 다를 수 있으며 온라인 결과의 라이브러리와 같다고 단정하지 않습니다. 파일을 다운로드하지 않습니다.

입력 필드가 없습니다. 빈 객체를 전달합니다.

const result = await host.mcp("chea3", "list_gmt_libraries", {})

bioDBnet

작업 및 매개변수 표시

list_input_types

bioDBnet getinputs로 지원 입력 형식을 확인합니다. 변환 전 이름을 확인하고 미매핑 및 복수 결과를 보존합니다. 누락은 생물학적 대응이 없다는 증거가 아닙니다.

입력 필드가 없습니다. 빈 객체를 전달합니다.

const result = await host.mcp("biodbnet", "list_input_types", {})

list_output_types

bioDBnet getoutputsforinput으로 입력에 지원되는 출력 형식을 확인합니다. 미매핑 및 복수 결과를 보존하고 누락을 생물학적 대응 부재로 해석하지 않습니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
input_type	string	필수; minLength: 1; maxLength: 80; pattern: "^[A-Za-z0-9 _-]+$"

const result = await host.mcp("biodbnet", "list_output_types", {"input_type": "genesymbol"})

convert_ids

bioDBnet db2db로 식별자를 변환합니다. 형식을 먼저 확인하고 미매핑 및 일대다 결과를 보존합니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
input_type	string	필수; minLength: 1; maxLength: 80; pattern: "^[A-Za-z0-9 _-]+$"
values	array	필수; minItems: 1; maxItems: 200
outputs	array	필수; minItems: 1; maxItems: 20
taxon_id	integer	선택; 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 dbfind로 식별자를 인식하고 지정 형식의 결과를 받습니다. 지원 형식을 확인하고 미매핑 및 복수 결과를 보존합니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
values	array	필수; minItems: 1; maxItems: 200
output_type	string	필수; minLength: 1; maxLength: 80; pattern: "^[A-Za-z0-9 _-]+$"
taxon_id	integer	선택; default: 9606; minimum: 1; maximum: 100000000

const result = await host.mcp("biodbnet", "recognize_ids", {"values": ["TP53"], "output_type": "geneid"})

map_orthologs

bioDBnet dbortho로 상동 유전자를 매핑합니다. 형식과 종을 확인하고 일대다 및 미매핑 결과를 보존하며 하나를 임의 선택하지 않습니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
input_type	string	필수; minLength: 1; maxLength: 80; pattern: "^[A-Za-z0-9 _-]+$"
values	array	필수; minItems: 1; maxItems: 200
input_taxon	integer	선택; default: 9606; minimum: 1; maximum: 100000000
output_taxon	integer	선택; default: 10090; minimum: 1; maximum: 100000000
output_type	string	필수; minLength: 1; maxLength: 80; pattern: "^[A-Za-z0-9 _-]+$"

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 getpathways로 경로 목록을 받습니다. 종을 지정할 수 있으며 누락만으로 경로 부재를 증명하지 못합니다.

필드	형식	필수 조건 및 제한
taxon_id	integer	선택; default: 9606; minimum: 1; maximum: 100000000

const result = await host.mcp("biodbnet", "list_pathways", {"taxon_id": 9606})

CTD

작업 및 매개변수 표시

list_ctd_reports

관리되는 CTD 공식 공개 보고서 경로의 일부와 조건을 반환합니다. 정적 목록으로 현재 가용성을 검증하거나 CTD 웹 조회를 수행하지 않습니다. 공식 페이지에서 파일을 받고 사람의 확인을 요구하면 자동 접근을 멈춥니다.

입력 필드가 없습니다. 빈 객체를 전달합니다.

const result = await host.mcp("ctd", "list_ctd_reports", {})