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Biopython 분자생물학 툴킷

서열 처리부터 NCBI 조회, BLAST, 단백질 구조, 계통수까지 Biopython 작업을 Claude가 정확한 코드로 처리하도록 돕는 스킬.

개발·코딩중급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 9/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

Biopython(1.87 기준) 사용법을 도메인별로 정리한 스킬입니다. Claude가 요청 내용을 보고 references/ 안의 해당 문서(서열 I/O, 정렬, NCBI Entrez, BLAST, 구조, 계통학, 고급 기능)를 읽은 뒤 실제 동작하는 파이썬 코드를 작성합니다.

  • FASTA/GenBank/FASTQ/PDB/mmCIF 파싱 및 포맷 변환
  • Bio.Entrez로 PubMed·GenBank·Protein·Gene 검색과 배치 다운로드(레이트 리밋 준수)
  • 웹/로컬 BLAST 실행 및 XML 결과 필터링
  • Bio.PDB로 구조 탐색, 거리·RMSD 계산, DSSP 이차구조
  • Bio.Phylo로 계통수 생성·조작·시각화, 모티프·집단유전학·제한효소 분석
  • 1.86 이후 제거된 모듈(Bio.Application 등)과 gap score 변경 같은 호환성 함정 안내

이런 분께 추천

  • 대량 서열 데이터를 반복 처리하는 연구자·대학원생
  • 자체 바이오인포매틱스 파이프라인을 파이썬으로 짜는 개발자
  • NCBI 데이터 수집을 자동화하고 싶은 데이터 분석가
  • 강의·실습용으로 검증된 Biopython 예제 코드가 필요한 분

활용 예시

  1. "이 폴더의 GenBank 파일 전부를 FASTA로 변환하고 각 서열의 GC 함량 표를 만들어줘" → SeqIO.convert + gc_fraction 스크립트 생성
  2. "PubMed에서 특정 키워드 논문 200건의 제목·초록을 API 키로 안전하게 내려받아 CSV로 저장해줘" → Entrez esearch/efetch 배치 코드
  3. "정렬된 FASTA로 이웃결합(NJ) 계통수를 만들고 뉴윅 파일과 아스키 트리로 출력해줘" → DistanceCalculator + DistanceTreeConstructor 파이프라인

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/biopython 폴더를 내 ~/.claude/skills/biopython/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/scientific-agent-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/scientific-agent-skills/skills/biopython ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. Python 3.10 이상과 Claude Code가 설치되어 있는지 확인합니다.
  2. 터미널에서 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 복사합니다: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/biopython ~/.claude/skills/
  4. Biopython을 설치합니다: pip install "biopython==1.87" (uv 사용 시 uv pip install "biopython==1.87")
  5. NCBI 기능을 쓸 경우 환경변수를 설정합니다: export NCBI_EMAIL="your@email.com", 필요하면 export NCBI_API_KEY="..."
  6. 로컬 BLAST나 MUSCLE 예시를 쓰려면 해당 CLI 도구를 별도로 설치합니다.
  7. Claude Code를 다시 시작하고 "biopython으로 이 FASTA 파일 통계 내줘"처럼 요청해 스킬이 로드되는지 확인합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT