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gget 생명정보 데이터베이스 조회

유전자 정보부터 BLAST, AlphaFold 구조, 발현·질병 데이터까지 20개 이상 생명정보 DB를 CLI/Python 한 줄로 조회하게 해주는 스킬.

데이터·분석중급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 7/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

gget은 Ensembl, UniProt, PDB, AlphaFold, Enrichr, OpenTargets, COSMIC, CELLxGENE 등 20개 이상의 생명정보 데이터베이스를 하나의 일관된 명령 체계로 묶은 도구입니다. 이 스킬은 Claude가 gget의 23개 모듈을 여섯 갈래(참조·유전자 정보, 서열 분석/정렬, 구조·단백질, 발현·질병 데이터, 바이러스·마우스 특이성, 부가 도구)로 이해하고 상황에 맞는 명령을 골라주도록 안내합니다.

  • CLI와 Python 양쪽 사용법, 공통 플래그(-o, -q, -csv)를 정리
  • 모듈별 파라미터·반환 형태는 references/ 문서로 연결
  • 재현성을 위한 버전 고정(gget==0.30.5), 가상환경 사용, 대량 쿼리 시 rate limit 같은 실무 주의사항 포함
  • COSMIC·OpenAI 자격증명은 환경변수/대화형 입력으로 처리하도록 권고

이런 분께 추천

  • 유전자·단백질 정보를 빠르게 확인해야 하는 생명과학 연구자, 대학원생
  • 스크립트를 길게 쓰지 않고 대화형으로 데이터베이스를 탐색하고 싶은 분
  • 단일세포·발현·질병 연관 데이터를 여러 DB에서 교차 확인해야 하는 분
  • 반대로 대량 배치 처리나 고급 BLAST가 목적이라면 biopython 쪽이 더 적합합니다

활용 예시

  1. 유전자 특성 파악: "BRCA1의 Ensembl ID, 전사체 목록, 단백질 서열을 가져와 줘" → gget search → gget info → gget seq 흐름으로 정리.
  2. 구조 확인 후 예측: "이 서열의 구조가 PDB에 있는지 먼저 보고, 없으면 AlphaFold로 예측해 줘" → gget pdb로 검색 후 gget setup alphafold + gget alphafold.
  3. 발현·기능 분석: "이 유전자 목록으로 GO 농축 분석을 하고 조직별 발현도 같이 보여 줘" → gget enrichr와 gget archs4를 조합해 CSV로 저장.

· · · 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/gget 폴더를 내 ~/.claude/skills/gget/ 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 && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/gget ~/.claude/skills/

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

  1. 터미널을 열고 스킬 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. gget 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/gget ~/.claude/skills/
  4. Python 3.9 또는 3.10 환경을 준비하고 가상환경을 만듭니다: python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
  5. gget을 설치합니다: pip install "gget==0.30.5"
  6. 설치를 확인합니다: gget --version
  7. alphafold, cellxgene, elm 모듈을 쓸 계획이면 먼저 gget setup <모듈명>을 한 번 실행합니다.
  8. Claude Code를 다시 시작하고 "gget으로 BRCA1 유전자 정보를 찾아 줘"처럼 요청하면 스킬이 동작합니다.
  9. COSMIC이나 gpt 모듈을 쓸 경우 자격증명은 환경변수로 넣고, 코드나 로그에 직접 적지 않도록 주의하세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT