Към всички skills

biology-biopython

aiming-lab · Бази данни

Bioinformatics with Biopython for sequence manipulation, file parsing, BLAST, and phylogenetics. Use when working with DNA/RNA/protein sequences or biological databases.

Оригинален текст · няма потвърден превод на български

Теми: autonomous-research · citation-verification · llm-agents · metaclaw · multi-agent-debate · openclaw · paper-generation · scientific-discovery · self-evolving

Първо прочетете инструкцията.

Файлът се зарежда от посочения източник само по ваше действие. Можете да го прочетете тук, да го копирате или да го запазите като .md.

Оригинален SKILL.md
GitHub хранилище
Звезди на репото
14 488
Лиценз
MIT
Последна проверка на записа
20.09.2026 г.

Добавете в своя инструмент.

Командата отваря избора на skills от репозитория. Прочетете файла и условията на автора преди изпълнение.

npx skills add aiming-lab/AutoResearchClaw

Страницата копира текст. Не инсталира и не изпълнява нищо на устройството ви.

Откъс от SKILL.md

Началото на файла на автора, без превод.

Biopython Bioinformatics Best Practice

Sequence Manipulation

  1. Create sequences: from Bio.Seq import Seq; seq = Seq("ATGCGA")
  2. Complement: seq.complement(); Reverse complement: seq.reverse_complement()
  3. Transcription: seq.transcribe() (DNA to RNA)
  4. Translation: seq.translate() (DNA/RNA to protein)
  5. GC content: from Bio.SeqUtils import gc_fraction; gc_fraction(seq)
  6. Molecular weight: from Bio.SeqUtils import molecular_weight

File Parsing (SeqIO)

  1. Read FASTA: for rec in SeqIO.parse("file.fasta", "fasta"): ...
  2. Read GenBank: for rec in SeqIO.parse("file.gb", "genbank"): ...
  3. Read single record: rec = SeqIO.read("file.fasta", "fasta")
  4. Write sequences: SeqIO.write(records, "output.fasta", "fasta")
  5. Convert formats: SeqIO.convert("input.gb", "genbank", "output.fasta", "fasta")
  6. Index large files: idx = SeqIO.index("large.fasta", "fasta") for random access

BLAST Operations

  1. Online BLAST: from Bio.Blast import NCBIWWW; result = NCBIWWW.qblast("blastn", "nt", seq)
  2. Parse results: from Bio.Blast import NCBIXML; records = NCBIXML.parse(result)
  3. Local BLAST: run via subprocess, parse XML output with NCBIXML
  4. Always set Entrez.email before any NCBI access
  5. Filter results by e-value (typically < 1e-5) and coverage

NCBI Database Access (Entrez)

  1. Always set email: Entrez.email = "your@email.com"
  2. Search: handle = Entrez.esearch(db="pubmed", term="query")
  3. Fetch records: handle = Entrez.efetch(db="nucleotide", id="ID", rettype="fasta")
  4. Use API key for higher rate limits (10 req/s vs 3 req/s)
  5. Respect NCBI rate limits; add delays between batch requests

Phylogenetics (Bio.Phylo)

  1. Read trees: from Bio import Phylo; tree = Phylo.read("tree.nwk", "newick")
  2. Draw trees: Phylo.draw(tree) or Phylo.draw_ascii(tree)
  3. Supported formats: newick, nexus, phyloxml
  4. Traverse clades: for clade in tree.find_clades(): ...
  5. Calculate distances: tree.distance(clade1, clade2)

Structure Analysis (Bio.PDB)

  1. Parse PDB: parser = PDBParser(); structure = parser.get_structure("id", "file.pdb")
  2. Hierarchy: Structure > Model > Chain > Residue > Atom
  3. Get atoms: iterate through structure.get_atoms()
  4. Calculate distances: use atom coordinate vectors
  5. For mmCIF files: use MMCIFParser() instead of PDBParser()

Целият SKILL.md в GitHub