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wheatomics-query

WheatOmics 平台（wheatomics.sdau.edu.cn）数据查询技能。当用户需要查询小麦/麦族基因信息、表达谱、共表达、蛋白互作、同源与共线性、序列获取、BLAST、GO/KEGG 富集、变异数据、文献检索或引物设计时使用。

peacezha/HPClaw

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含まれるファイル（2）

SKILL.md35.5 KB
scripts/wheatomics.py45.5 KB

SKILL.md（原文）

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

WheatOmics 数据查询

WheatOmics（https://wheatomics.sdau.edu.cn）是小麦多组学数据平台，提供 REST API（前缀 /api，交互式文档 https://wheatomics.sdau.edu.cn/api/docs）。本技能提供：

本文件：全部 17 个模块、64 个端点的参数/返回/示例说明；
零依赖 CLI：scripts/wheatomics.py（仅 Python 标准库，3.8+），覆盖各模块主要端点。

统一约定：

响应信封：多数端点返回 {"success": true, "data": ...}；CLI 默认把 data 部分 pretty-print 到 stdout，success=false 时打印错误并以非零码退出。
平台地址覆盖：CLI --base 参数或环境变量 WHEATOMICS_BASE。
超时：CLI 默认 30 秒，--timeout 覆盖；网络错误给出中文报错。
退出码：0 成功；1 接口返回错误（success=false / HTTP 错误）；2 网络或用法错误；4 异步作业等待超时。

使用铁律（必须遵守，优先级最高）

铁律 1：实时核实，禁止臆测

凡回答涉及具体基因 ID（如 TraesCS...）、通路 ID（GO:... / KEGG map...）、引用文献（PMID / DOI）时，必须实际调用本技能提供的接口实时核实，严禁凭模型记忆、训练数据印象或"大概是这样"作答。

没有真正调用接口并拿到返回结果之前，任何基因 ID、通路 ID、文献信息都不得当作既成事实写进结论、报告或对用户的回复；
接口返回为空（如 records: []、genes_not_found 非空）或报错时，如实告知"查询无结果 / 接口异常"，绝不允许编造补全基因名、通路名、PMID 或 DOI；
本文档中的示例 ID（如 TraesCS5A02G391700）来自官方 API 文档，但用于正式回答前仍须实时调用验证其当前有效性。

铁律 2：结果自动落地保存

凡产生可供用户后续引用或复现的查询结果（基因详情、表达谱、共表达、BLAST、富集分析、变异、文献条目等），必须默认使用 -o 参数写入本地文件，不得只停留在对话上下文中：

python scripts/wheatomics.py gene TraesCS5A02G391700 -o wheatomics_results/gene_TraesCS5A02G391700.json

保存内容为接口返回的完整 JSON 原始结果（写盘后 CLI 会打印一行 已保存: <绝对路径>）；如需 Markdown 报告，可在 JSON 落地后另行整理生成；
输出目录约定：对话中的临时查询 → 当前工作目录下 wheatomics_results/；在 HPClaw 流程运行目录（RUN 目录）内执行 → 该 RUN 目录下的 results/；
写盘后把文件路径一并告知用户，便于后续引用与复现。

CLI 速览

python scripts/wheatomics.py <子命令> [参数] [-o 输出文件] [--timeout 秒] [--base 平台地址]

GET 类子命令：必填项多为位置参数或命名参数，另支持 --param KEY=VALUE 附加任意 query 参数（可重复）；
POST 类子命令：用命名参数（如 --genes、--padj）或 --json '<JSON>' / --json @文件 构造 JSON body；
异步作业（BLAST / PrimerServer2）：submit → status → result 三个动作；submit --wait 自动轮询直到完成（上限 --wait-timeout 秒，默认 600）；
完整子命令列表见文末「CLI 子命令速查表」，或运行 python scripts/wheatomics.py --help。

1. Known Genes 克隆基因检索（4 端点）

已知功能克隆基因数据库的搜索与详情。

方法	路径	用途
GET	`/api/genes/known/search`	按关键词模糊搜索克隆基因
GET	`/api/genes/known/all`	获取全部已知功能基因列表（约 850 条）
GET	`/api/genes/known/by-chromosome/{chromosome}`	列出指定染色体上的克隆基因
GET	`/api/genes/known/{gene_id}`	单个克隆基因完整信息

关键参数：

searchid（query，必填）：搜索关键词，在 gene_id / gene_name / chrom_pos / gene_phenotype / gene_species / paper_doi 多字段中部分匹配；
chromosome（path，必填）：支持 5A、chr5A、Chr5A 等常见格式；
gene_id（path，必填）：如 TraesCS5A02G391700。

返回结构：

search：{query, total, records: [{gene_id, gene_name, chrom_pos, phenotype, species, dois: [...]}]}
详情：{gene_id, gene_name, chrom_pos, phenotype, species, paper_title: [...], references: [{doi, title}], key_result: [...], author, submission_date}

示例：

python scripts/wheatomics.py known-search VRN1
python scripts/wheatomics.py known-gene TraesCS5A02G391700 -o wheatomics_results/known_VRN-A1.json
curl "https://wheatomics.sdau.edu.cn/api/genes/known/search?searchid=VRN1"

2. GeneHub 基因详情（1 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/genes/detail/{gene_id}`	基因标准化详细信息

关键参数：gene_id（path，必填），支持 IWGSC v1/v2/v3 三种版本格式，如 TraesCS5A02G391700、TraesCS5A02G391700.1、TraesCS5A03G1158600。

返回结构：{query_gene, gene_ids: [v1/v2/v3 对应ID], description, genome, chromosome, start, end, strand, protein_length, molecular_weight, isoelectric_point, functions, jbrowse_links, external_links}（含 JBrowse 基因组浏览器链接与 Ensembl 外链）。

示例：

python scripts/wheatomics.py gene TraesCS5A02G391700 -o wheatomics_results/gene_detail.json

3. PfamSearch 结构域检索（1 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/genes/functions/pfam`	按 PFAM 结构域搜索基因（gene family）

关键参数：

ID（query，必填）：PFAM 结构域 ID，以 PF 开头，如 PF00319；
table（query，可选，默认 Genefunc_table）：查询表，可选 Genefunc_IWGSC03G_table。

返回结构：{table, domain, count, records: [{chromosome, start_mb, end_mb, gene_primary, ...}]}。

示例：

python scripts/wheatomics.py pfam PF00319 -o wheatomics_results/pfam_PF00319.json
curl "https://wheatomics.sdau.edu.cn/api/genes/functions/pfam?ID=PF00319"

注意：

对应网页工具 https://wheatomics.sdau.edu.cn/tools/proteinfamily.html ；
实测提醒（2026-08）：文档默认表 Genefunc_table 在当前线上服务已不存在（报 Unknown gene function table）。使用前先用 genefunc-tables / genefunc-registry 查看当前可用表名（中国春如 Genefunc_CS_IWGSCv1.0_table、Genefunc_CS_IWGSC03G_table），再用 --table 显式指定。

4. IntervalTool 区间工具（4 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/genes/functions/interval`	按染色体区间搜索基因
GET	`/api/genes/functions/tables`	Genefuncdb 全部表名、行数与字段列表
GET	`/api/genes/functions/examples`	各基因组的示例 Region/Gene ID/Pfam ID
GET	`/api/genes/functions/registry`	已注册基因功能表的元数据

关键参数（interval）：

ID（query，必填）：染色体区间，格式 chr5A:587000000..587200000；
table（query，可选，默认 Genefunc_table）。

返回结构（interval）：{table, region, count, records: [{chromosome, start_mb, end_mb, gene_primary, ...}]}；registry 返回 {count, records: [{table_name, display_name, Subgenome, Polyploidy, chromosome_level, Doi, title, Abstract, example_chr, example_id, ...}]}。

示例：

python scripts/wheatomics.py interval "chr5A:587000000..587200000" --table Genefunc_CS_IWGSCv1.0_table
python scripts/wheatomics.py genefunc-registry

注意：

对应网页工具 https://wheatomics.sdau.edu.cn/tools/intervalTools.html ；
服务端表名大小写敏感（Linux MySQL lower_case_table_names=0），查询表名须与 registry 中的 table_name 完全一致；
实测提醒（2026-08）：文档默认表 Genefunc_table 在当前线上服务已不存在（报 Unknown gene function table）。使用前先用 genefunc-tables / genefunc-registry 查看当前可用表名（中国春如 Genefunc_CS_IWGSCv1.0_table、Genefunc_CS_IWGSC03G_table），再用 --table 显式指定。

5. Expression 表达谱（2 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/expression/projects`	获取可用表达谱项目列表
GET	`/api/expression/query`	查询基因在指定项目中的表达量

关键参数（query）：

gene_ids（query，必填）：逗号分隔的基因 ID 列表；
project（query，可选，默认 PRJEB5314_paired_tbl）：表达项目表名，如 PRJEB25639_tbl、ABA_JA_6BA_DMSO3h_mean_tbl。

返回结构：{project, genes_found, genes_not_found, genes_converted, results: [{gene_id, project, points: [{label, value, std, error_bar}]}]}（points 为各实验条件下的表达量点数据，含误差棒）。

⚠️ 基因 ID 版本说明（重要）：

表达量数据基于中国春 IWGSC v2.1 注释（基因 ID 含 02G 格式）；
输入 v1（01G）或 v3（03G）格式的 ID 时，API 自动转换为 v2 后再查询，转换结果记录在响应的 genes_converted 字段；
转换失败则按原始 ID 查询，大概率返回"基因未找到"（出现在 genes_not_found）。

示例：

python scripts/wheatomics.py expr-projects -o wheatomics_results/expr_projects.json
python scripts/wheatomics.py expr-query --genes TraesCS5A02G391700 --project PRJEB5314_paired_tbl
curl "https://wheatomics.sdau.edu.cn/api/expression/query?gene_ids=TraesCS5A02G391700&project=PRJEB5314_paired_tbl"

6. Coexpression 共表达（4 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/coexpression/databases`	可用共表达数据库列表
GET	`/api/coexpression/query`	查询基因的共表达关系对
GET	`/api/coexpression/projects`	bioproject 元数据列表
GET	`/api/coexpression/projects/{accession}`	单个 bioproject 元数据（不存在则 404）

关键参数（query）：

gene_ids（query，必填）：逗号分隔的基因 ID 列表；
database（query，可选，默认 CO_PRJEB25639）：共表达数据库 ID，来自 databases 端点（如 CO_result2、CO_PRJEB25639）；
filter_value（query，可选，默认 300）：两种筛选模式——小数（如 0.8）按 PCC 筛选，返回 |PCC| >= filter_value；整数（如 5）按 MR（Mutual Rank）筛选，返回 MR <= filter_value。

projects 参数：source（可选，NCBI/ENA/CNGB 过滤）、q（可选，标题/描述/物种子串模糊搜索）。

示例：

python scripts/wheatomics.py coexpr-databases
python scripts/wheatomics.py coexpr-query --genes TraesCS5A02G391700 --database CO_PRJEB25639 --filter 0.9   # PCC 模式
python scripts/wheatomics.py coexpr-query --genes TraesCS5A02G391700 --filter 5                              # MR 模式
python scripts/wheatomics.py coexpr-project PRJNA976214

7. PPI 蛋白互作（1 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/ppi/query`	查询蛋白质互作关系（wheatPPI）

关键参数：

gene_ids（query，必填）：逗号分隔的转录本 ID（基因 ID 加 .1 后缀），如 TraesCS6D02G084800.1；
table（query，可选，默认 PPI_result）；
min_score（query，可选，默认 0.5）：CF-MS 互作得分阈值，0.5 中等置信度、0.2 低置信度、0 不筛选返回全部。

返回结构：互作对记录，含互作双方基因 ID、eggNOG ID、功能注释和互作得分 Score。

⚠️ 注意：本模块基于中国春 IWGSC v2.1 注释；输入不带 .1 后缀的基因 ID 将匹配不到结果。

示例：

python scripts/wheatomics.py ppi --genes TraesCS6D02G084800.1 --min-score 0.5
curl "https://wheatomics.sdau.edu.cn/api/ppi/query?gene_ids=TraesCS6D02G084800.1&table=PPI_result&min_score=0.5"

8. 比较基因组：homologs / synteny / id-conversion / blastp（4 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/homologs/wheat-rice-arabidopsis`	小麦基因在水稻和拟南芥中的同源基因
GET	`/api/synteny/search`	小麦与其他麦族物种的共线性信息
GET	`/api/id-conversion`	旧版本基因 ID 转换为 IWGSC v1.1（02G）
GET	`/api/blastp`	小麦族蛋白预计算 blastp 结果

关键参数：

homologs：gene_id（必填，小麦或其他物种基因 ID）；max_targets（可选，默认 3，范围 1-100，每个物种返回上限）。返回 {query_gene, count, hits: [{target_gene, description, Qcovs, Identity, E-value, Score, ...}]}；
synteny：ID（必填，两种模式：基因组区间 chr5A:100000-200000 或单个基因 ID 精确查找）；table（可选，默认 CSsymaptbl）。结果为每个基因在 Chinese Spring、Durum wheat、Wild emmer、Triticum urartu、Aegilops tauschii 中的共线性对应关系；
id-conversion：ID（必填，转录本 ID 带 .1 后缀，多基因用 URL 编码换行 %0D%0A 分隔，CLI 用 --ids 逗号分隔自动处理）；gene_version（必填，三选一）：MIPS_result（MIPS v2.2，如 Traes_1AS_E6058767A.1）/ TGACv1_result（如 TRIAE_CS42_6BL_TGACv1_501926_AA1621570.1）/ IWGSCv1_result（IWGSC v1.0，如 TraesCS6B01G342500.1）。返回每个基因的映射结果（reference_gene 为 02G 格式、code、length），未找到的列在 not_found；
blastp：gene（必填）；limit（可选，默认 5000）；offset（可选，默认 0）。在 all_protein_blastp 表中同时匹配 query_id 和 subject_id，自动处理带 .1、transcript: 前缀、.cds 后缀等多种 ID 格式，结果按 bit_score 降序、evalue 升序排列。可用于同源基因搜索或不同基因组版本/材料间的基因 ID 转换。

示例：

python scripts/wheatomics.py homologs TraesCS5A02G391700 --max-targets 3
python scripts/wheatomics.py synteny TraesCS5A02G391700
python scripts/wheatomics.py id-conversion --ids TraesCS6B01G342500.1 --version IWGSCv1_result
python scripts/wheatomics.py blastp TraesCS5A02G391700 --limit 100

9. OrthoFinder（3 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/orthofinder/search`	按蛋白 ID / orthogroup ID 搜索，物种目录，OG 成员
GET	`/api/orthofinder/download`	下载基因树（Newick）或多序列比对（FASTA）
GET	`/api/orthofinder/neighborhood`	基因上下游邻居及同源簇信息

关键参数：

search：action（可选，默认 search）：search / species_catalog / members；q（action=search 时的蛋白/基因/OG ID）；og（action=members 必填的 Orthogroup ID）；sub（可选，亚基因组过滤 A/B/D，配合 members）；species（可选，物种过滤）；
download：og（必填，如 OG0001897）；type（可选，默认 tree，可选 alignment）；cluster（可选，1-7，0=完整 OG）；type_tree（可选，type1/type2，仅 cluster 下载）。返回文件内容（非 JSON）；
neighborhood：q（必填，基因 ID，如 TraesCS1A02G219700.1）。返回查询基因 + 上下游各 5 个邻居（共 11 个基因）在 OrthoFinder 分析所有基因组中的 cluster 归属。

示例：

python scripts/wheatomics.py orthofinder --q TraesCS5A02G391700
python scripts/wheatomics.py orthofinder --action members --og OG0001897 --sub A
python scripts/wheatomics.py orthofinder-download --og OG0001897 --type tree -o wheatomics_results/OG0001897.nwk
python scripts/wheatomics.py orthofinder-neighborhood TraesCS1A02G219700.1

10. SynTeny Viewer（5 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/syntenyview/genomes`	可用基因组列表
GET	`/api/syntenyview/gene-search`	基因搜索
GET	`/api/syntenyview/status`	服务状态
GET	`/api/syntenyview/triticeae`	麦族数据
GET	`/api/syntenyview/neighborhood`	基因邻域共线性

关键参数：

gene-search：q（必填）；limit（可选，默认 20）；
neighborhood：q（必填，基因 ID）；upstream（可选，默认 5）；downstream（可选，默认 5）；targets（可选，逗号分隔的目标基因组标签）；window（可选，默认 5）。

示例：

python scripts/wheatomics.py syntenyview-genomes
python scripts/wheatomics.py syntenyview-gene-search TraesCS5A02G391700
python scripts/wheatomics.py syntenyview-neighborhood TraesCS5A02G391700 --upstream 5 --downstream 5

11. Sequences 序列获取（3 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/sequence/by-gene`	按基因 ID 取基因（CDS）和蛋白序列（FASTA）
GET	`/api/sequence/by-interval`	按染色体区间取基因组 FASTA
GET	`/api/sequence/batch`	批量取多个基因/区间的 FASTA

关键参数：

by-gene：gene_id（必填，如 TraesCS5A02G391700；不以 .1 结尾时自动追加 .1 查找）；gene_db（可选，默认 all_gene）；protein_db（可选，默认 all_protein）。返回 {gene_id, gene_sequence: ">...\nATG...", protein_sequence: ">...\nMAG..."}；
by-interval：region（必填，如 chr1A:200-500）；database（必填，区间查询推荐聚合库 all_genomes；另可选 all_gene / all_protein）。⚠️ 染色体命名随基因组而异：Chr1A_Abo:200-500（Abbondanza）、chr1A:200-500（Chinese Spring）、chr1H_Barley3:200-500（大麦 v3）、chr1D_Aegilops_tauschii_TA1675:200-500、chr1A_Wild_emmer:200-500（野生二粒小麦），完整列表见 https://wheatomics.sdau.edu.cn/doc/getsequence_search.txt ；全部库名见 blast-databases；
batch：ID（必填，空格分隔多个基因 ID 或区间，URL 中可用 %20 或 +；CLI 用 --ids 逗号/空格分隔自动处理）；database（必填）。基因 ID 自动补 .1，区间格式 chr:start-end。返回 {database, records: [{sequence_id, fasta}]}。

示例：

python scripts/wheatomics.py seq-gene TraesCS5A02G391700 -o wheatomics_results/seq_VRN-A1.json
python scripts/wheatomics.py seq-interval --region chr1A:200-500 --database all_genomes
python scripts/wheatomics.py seq-batch --ids "TraesCS5A02G391700,TraesCS5A02G391701" --database all_gene

12. BLAST 异步比对（4 端点）

方法	路径	用途
POST	`/api/blast/search`	提交 BLAST 搜索（表单），结果生成下载链接
GET	`/api/blast/status/{job_id}`	轮询作业状态（wait=false 提交的 job）
GET	`/api/blast/databases`	可用数据库列表（按蛋白/核酸分组）
GET	`/api/blast/status`	检查 BLAST 环境

⚠️ 异步作业说明：所有 job 由独立的 blast daemon 执行，不受 API worker 回收/重启影响。表单字段 wait=true（服务端默认）时提交后由服务端轮询到完成直接返回 download_url；wait=false 立即返回 job_id，再轮询 status。CLI 固定以 wait=false 提交并自行轮询（blast submit ... --wait），避免长任务撑爆单次 HTTP 超时。

提交表单字段（application/x-www-form-urlencoded）：

database（必填）：数据库名，多个用逗号分隔，如 Fielder_protein,AK58_protein.fasta；
query（必填）：FASTA 格式查询序列（CLI 支持 --query @文件）；
program（可选，默认 blastp）：blastp / blastn / blastx / tblastn / tblastx；
evalue（可选，默认 10，范围 0-1000）；max_target_seqs（可选，默认 1000，范围 1-50000）；
word_size、matrix（可选）；outfmt（可选，默认 tabular，另有 traditional / both）。

状态返回：{success, job_id, status: pending|running|done|error|stale, message, download_urls}；done 时 download_urls 填充，error/stale 看 message。⚠️ job_id 必须为 uuid4 格式，否则 404。

示例：

python scripts/wheatomics.py blast-databases --program blastp
python scripts/wheatomics.py blast submit --database Fielder_protein --query @seq.fa --wait -o wheatomics_results/blast_job.json
python scripts/wheatomics.py blast status <job_id>
python scripts/wheatomics.py blast result <job_id>
curl -X POST "https://wheatomics.sdau.edu.cn/api/blast/search" -d "program=blastp" -d "database=Fielder_protein" --data-urlencode "query=>test
MSSSTG..."

13. GO/KEGG 富集（4 端点，POST）

方法	路径	用途
POST	`/api/go-kegg/go`	GO 富集分析
POST	`/api/go-kegg/kegg`	KEGG 通路富集分析
GET	`/api/go-kegg/go-genes`	查询列表中匹配某 GO term 的基因
GET	`/api/go-kegg/kegg-genes`	查询列表中匹配某 KEGG 通路的基因

请求体（JSON）：{"genes": ["TraesCS1A02G045300.1", ...], "padj_threshold": 0.05}，genes 必填，padj_threshold 默认 0.05。

统计方法与背景：

超几何检验 + Benjamini-Hochberg FDR 多重检验校正；
GO 背景集：wheat_function.gene_go 中所有有 GO 注释的基因；KEGG 背景集：wheat_function.gene_kegg，映射链 gene_id → KO → pathway；
⚠️ 输入基因 ID 为 IWGSC RefSeq v1.1 格式（如 TraesCS1A02G045300.1，带 .1 转录本后缀）。

返回结构：{N, n, gene_count, results: [{id, term, ontology, k, K, ratio, pvalue, padj}]}（N=背景基因数，n=输入有效基因数，K=背景中该 term 基因数，k=输入中命中数）。

go-genes / kegg-genes 参数：go_id / pathway（必填），genes（可选，逗号分隔的查询列表）。

示例：

python scripts/wheatomics.py enrich-go --genes TraesCS1A02G045300.1,TraesCS1A02G104700.1,TraesCS1A02G118400.1 -o wheatomics_results/go_enrich.json
python scripts/wheatomics.py enrich-kegg --json '{"genes": ["TraesCS1A02G045300.1"], "padj_threshold": 0.05}'
python scripts/wheatomics.py go-genes GO:0043425 --genes TraesCS1A02G045300.1

14. VariantHub 变异数据（4 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/VariantHub/datasets`	VCF 数据集列表（按参考基因组分组）
GET	`/api/VariantHub/dataset_info`	数据集的 VCF 头（## meta 行）与样本 ID
GET	`/api/VariantHub/samples`	数据集样本元数据（可按字段过滤）
GET	`/api/VariantHub/query`	按基因组区间或变异 ID 查询变异

关键参数：

dataset_info / samples / query 均需 dataset（数据集 key，来自 datasets 端点）；
samples：任意额外 query 参数视为元数据过滤（精确匹配、不区分大小写），如 &country=Turkey&status=Landrace 或 &group=LR（CLI 用 --param country=Turkey）；
query：region（如 chr1A:1000-50000）与 variant_id（ID 列精确匹配）二选一必填；samples（可选，逗号分隔样本 ID，缺省全部）；limit（默认 200）、offset（默认 0）。

⚠️ 注意：region 查询走 tabix 索引（快）；variant_id 查询是全文件扫描，大群体 VCF 上可能很慢；samples 显式指定与元数据过滤两种方式互斥。

示例：

python scripts/wheatomics.py variant-datasets
python scripts/wheatomics.py variant-dataset-info <dataset_key>
python scripts/wheatomics.py variant-samples <dataset_key> --param country=Turkey
python scripts/wheatomics.py variant-query <dataset_key> --region chr1A:1000-50000 --limit 200

15. Triticeae Papers 文献（4 端点）

方法	路径	用途
GET	`/api/papers`	搜索麦族论文元数据
GET	`/api/papers/{pubmedid}`	按 PMID 取单篇论文元数据
GET	`/api/papers/{pmid}/annotation`	按 PMID 取 LLM 细粒度标注
GET	`/api/papers/stats`	数据集聚合统计

关键参数（/api/papers，均为可选）：

q 全文关键词（title/abstract/journal/authors/pubmed_keywords/ai_tags/function_gene_tags）；title / abstract / journal / authors / pubmed_keywords / ai_tags / function_gene_tags / gene_name 字段级模糊匹配；pmid 精确匹配；
functional_gene_flag / functional_gene_source / function_gene_flag 论文级功能基因标记过滤；
pub_date_start / pub_date_end 发布年份范围；since_days 按入库时间（papers.created_at）过滤最近 N 天（用于"本周新增论文"）；
limit（默认 20）、offset（默认 0）；默认排序 paper_created_at DESC（最近入库优先）；
NOT 语义：所有文本参数支持 <参数>_exclude 形式（如 q_exclude、title_exclude），CLI 用 --param q_exclude=xxx 传递。

annotation 返回：标注层全部字段（is_functional_gene, confidence, gene_name, gene_type, trait_label, function_summary, evidence_type, new_tags, llm_reason, source_method, review_status 等）；无论文标注时返回 has_annotation: false。stats 返回年份分布、期刊 top-20、AI 标签 top-30、功能基因比例、审核状态分布。

示例：

python scripts/wheatomics.py papers --q "vernalization" --limit 20 -o wheatomics_results/papers_vrn.json
python scripts/wheatomics.py papers --gene-name VRN1 --pub-date-start 2020
python scripts/wheatomics.py paper 42105133
python scripts/wheatomics.py paper-annotation 42105133
python scripts/wheatomics.py papers-stats

16. PrimerServer2 引物设计（12 端点，异步作业）

方法	路径	用途
GET	`/api/PrimerServer2/config`	公共配置（输入限制、系统标志）
GET	`/api/PrimerServer2/databases`	可用特异性检查数据库（分组、文件名与别名）
GET	`/api/PrimerServer2/server-info`	服务器时间与外部工具版本（samtools/blastn/primer3）
POST	`/api/PrimerServer2/jobs`	提交引物设计+特异性检查作业，返回 jobId
POST	`/api/PrimerServer2/jobs/check`	提交仅特异性检查作业，返回 jobId
GET	`/api/PrimerServer2/jobs/{job_id}`	作业状态与元数据
DELETE	`/api/PrimerServer2/jobs/{job_id}`	终止并删除作业
GET	`/api/PrimerServer2/jobs/{job_id}/progress`	完成百分比与当前阶段
GET	`/api/PrimerServer2/jobs/{job_id}/result`	最终结果（`job_type=design` 或 `check`）
POST	`/api/PrimerServer2/jobs/cleanup`	手动清理过期作业目录
GET	`/api/PrimerServer2/jobs/{job_id}/result-html`	原始 HTML 结果页
GET	`/api/PrimerServer2/jobs/{job_id}/specificity/{filename}`	下载特异性结果文件（如比对图）

⚠️ 异步作业流程：提交返回 jobId（UUID）→ 轮询 jobs/{job_id}（status: pending/running/done/error/stopped）或 progress（{total, finished, percent, stage}）→ result 取结果。CLI primer submit --wait 自动完成全流程。各端点支持可选请求头 x-api-key（CLI --api-key）。

设计作业请求体（DesignJobRequest，JSON）关键字段：

必填：app-type: "design"、selectTemplate（模板数据库名，如 primer_Chinese_Spring2.1.genome，或 custom 配合 custom-template-sequences）；
template-regions（selectTemplate 非 custom 时必填）：每行一个区域 TemplateID TargetPos TargetLength [ProductSizeMin] [ProductSizeMax]；
selected-databases：特异性检查库文件名列表（来自 databases 端点），默认 ["primer_Chinese_Spring2.1.genome"]；可含 custom 配合 custom-db-sequences；
产物与位点：product_size_min（默认 100）/ product_size_max（默认 1000）、region_type（默认 SEQUENCE_TARGET，另有 SEQUENCE_INCLUDED_REGION / FORCE_END）；
Primer3 参数（默认值）：PRIMER_MIN_SIZE=18 / PRIMER_OPT_SIZE=20 / PRIMER_MAX_SIZE=23、PRIMER_MIN_TM=57 / PRIMER_OPT_TM=60 / PRIMER_MAX_TM=63、PRIMER_PAIR_MAX_DIFF_TM=3、PRIMER_MIN_GC=35 / PRIMER_OPT_GC_PERCENT=50 / PRIMER_MAX_GC=65、PRIMER_NUM_RETURN=30 等；
特异性检查参数（默认值）：size_start=50、size_stop=5000、min_Tm_diff=20、retain=10、blast_e_value=30000、blast_word_size=7、blast_identity=60。

检查作业请求体（CheckJobRequest）：必填 app-type: "check"、check-primers（每行一组 PrimerID LeftSeq RightSeq [AdditionalSeq ...]），其余特异性参数同上。

示例（提交 JSON 可用 --json @文件 从文件读取）：

python scripts/wheatomics.py primer-config
python scripts/wheatomics.py primer-databases
python scripts/wheatomics.py primer submit --json '{
  "app-type": "design",
  "selectTemplate": "primer_Chinese_Spring2.1.genome",
  "template-regions": "chr1A 100000 200\nchr1B 200000 300 150 800",
  "selected-databases": ["primer_Chinese_Spring2.1.genome"],
  "product_size_min": 150,
  "product_size_max": 800
}' --wait -o wheatomics_results/primer_design.json
python scripts/wheatomics.py primer submit-check --json '{"app-type": "check", "check-primers": "Primer1 TTCGATGCTGAGGAAGGCTG AGGAGAGAACGGAGACGAAG"}' --wait
python scripts/wheatomics.py primer status <jobId>
python scripts/wheatomics.py primer result <jobId> --job-type design

17. 平台信息（about / health / track）

方法	路径	用途
GET	`/api/about`	应用名称、版本、文档地址、API 前缀、服务器时间
GET	`/api/health`	服务健康检查（探活/监控）
POST	`/api/track/visit`	记录一次页面访问（同一 ip+UA 当日幂等），body `{"page": "..."}`
GET	`/api/track/stats`	公开访问统计：今日 PV/UV、累计 PV/UV、当前在线

示例：

python scripts/wheatomics.py health
python scripts/wheatomics.py about
python scripts/wheatomics.py track-stats

CLI 子命令速查表

子命令	对应端点	说明
`about`	GET /api/about	应用基本信息
`health`	GET /api/health	健康检查
`track-stats`	GET /api/track/stats	访问统计
`known-search <关键词>`	GET /api/genes/known/search	克隆基因模糊搜索
`known-all`	GET /api/genes/known/all	全部克隆基因
`known-chrom <5A>`	GET /api/genes/known/by-chromosome/{chr}	按染色体列出
`known-gene <gene_id>`	GET /api/genes/known/{gene_id}	克隆基因详情
`gene <gene_id>`	GET /api/genes/detail/{gene_id}	GeneHub 基因详情（v1/v2/v3）
`pfam <PF00319> [--table]`	GET /api/genes/functions/pfam	PFAM 结构域搜基因
`interval <chr:start..end> [--table]`	GET /api/genes/functions/interval	区间搜基因
`genefunc-tables`	GET /api/genes/functions/tables	Genefuncdb 表信息
`genefunc-examples`	GET /api/genes/functions/examples	各基因组示例
`genefunc-registry`	GET /api/genes/functions/registry	功能表注册元数据
`expr-projects`	GET /api/expression/projects	表达项目列表
`expr-query --genes ... [--project]`	GET /api/expression/query	表达量查询（02G 自动转换）
`coexpr-databases`	GET /api/coexpression/databases	共表达库列表
`coexpr-query --genes ... [--database] [--filter]`	GET /api/coexpression/query	共表达查询（PCC/MR）
`coexpr-projects [--source] [--q]`	GET /api/coexpression/projects	bioproject 列表
`coexpr-project <accession>`	GET /api/coexpression/projects/{acc}	单个 bioproject
`ppi --genes <.1 ID> [--min-score]`	GET /api/ppi/query	蛋白互作查询
`homologs <gene_id> [--max-targets]`	GET /api/homologs/wheat-rice-arabidopsis	水稻/拟南芥同源基因
`synteny <基因ID或区间> [--table]`	GET /api/synteny/search	麦族共线性
`id-conversion --ids ... --version ...`	GET /api/id-conversion	旧版 ID 转 02G
`blastp <gene_id> [--limit] [--offset]`	GET /api/blastp	预计算 blastp 结果
`orthofinder [--q] [--action] [--og] [--sub]`	GET /api/orthofinder/search	OrthoFinder 搜索
`orthofinder-download --og ... [--type]`	GET /api/orthofinder/download	下载基因树/比对
`orthofinder-neighborhood <gene_id>`	GET /api/orthofinder/neighborhood	邻居基因与同源簇
`syntenyview-genomes`	GET /api/syntenyview/genomes	基因组列表
`syntenyview-gene-search <q> [--limit]`	GET /api/syntenyview/gene-search	基因搜索
`syntenyview-status`	GET /api/syntenyview/status	服务状态
`syntenyview-triticeae`	GET /api/syntenyview/triticeae	麦族数据
`syntenyview-neighborhood <gene_id> [...]`	GET /api/syntenyview/neighborhood	邻域共线性
`seq-gene <gene_id> [--gene-db] [--protein-db]`	GET /api/sequence/by-gene	基因+蛋白 FASTA
`seq-interval --region ... --database ...`	GET /api/sequence/by-interval	区间基因组 FASTA
`seq-batch --ids ... --database ...`	GET /api/sequence/batch	批量 FASTA
`blast-databases [--program]`	GET /api/blast/databases	BLAST 库列表
`blast-env`	GET /api/blast/status	检查 BLAST 环境
`blast submit --database ... --query ... [--wait]`	POST /api/blast/search	提交 BLAST（异步）
`blast status <job_id>`	GET /api/blast/status/{job_id}	轮询 BLAST 状态
`blast result <job_id>`	GET /api/blast/status/{job_id}	取 BLAST 结果（download_urls）
`enrich-go --genes ... [--padj]`	POST /api/go-kegg/go	GO 富集
`enrich-kegg --genes ... [--padj]`	POST /api/go-kegg/kegg	KEGG 富集
`go-genes <GO:...> [--genes]`	GET /api/go-kegg/go-genes	GO term 命中基因
`kegg-genes <pathway> [--genes]`	GET /api/go-kegg/kegg-genes	通路命中基因
`variant-datasets`	GET /api/VariantHub/datasets	VCF 数据集列表
`variant-dataset-info <dataset>`	GET /api/VariantHub/dataset_info	VCF 头与样本
`variant-samples <dataset> [--param k=v]`	GET /api/VariantHub/samples	样本元数据
`variant-query <dataset> (--region	--variant-id)`	GET /api/VariantHub/query
`papers [--q] [--limit] [...]`	GET /api/papers	论文搜索
`paper <pmid>`	GET /api/papers/{pmid}	单篇论文元数据
`paper-annotation <pmid>`	GET /api/papers/{pmid}/annotation	LLM 标注
`papers-stats`	GET /api/papers/stats	聚合统计
`primer-config`	GET /api/PrimerServer2/config	服务器配置
`primer-databases`	GET /api/PrimerServer2/databases	特异性检查库
`primer-server-info`	GET /api/PrimerServer2/server-info	运行时信息
`primer submit --json ... [--wait]`	POST /api/PrimerServer2/jobs	提交设计作业
`primer submit-check --json ... [--wait]`	POST /api/PrimerServer2/jobs/check	提交检查作业
`primer status <jobId>`	GET /api/PrimerServer2/jobs/{id}	作业状态
`primer progress <jobId>`	GET .../jobs/{id}/progress	作业进度
`primer result <jobId> [--job-type]`	GET .../jobs/{id}/result	作业结果
`primer delete <jobId>`	DELETE /api/PrimerServer2/jobs/{id}	终止并删除
`primer result-html <jobId>`	GET .../jobs/{id}/result-html	HTML 结果页

peacezha/HPClaw32026年10月11日更新

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インストール

コマンドで入れる

npx skills add https://github.com/peacezha/HPClaw --skill wheatomics-query

ターミナルに貼り付けて実行します（Node.js が必要です）。

Claude に頼む

次の Agent Skill をインストールしてください。
https://github.com/peacezha/HPClaw/tree/main/skills/wheatomics-query

まず SKILL.md と付属ファイルの中身を確認し、不審な処理（外部への送信、認証情報の読み取りなど）がないことを確かめてから、~/.claude/skills/wheatomics-query/ に配置してください。

この文章をそのまま Claude Code に送ると、中身を確認してから入れてくれます。

GitHub でソースを見る

リポジトリ: peacezha/HPClaw
スター: 3
フォーク: 0
カテゴリ: その他
ライセンス: MIT
本文の言語: 中国語
最終更新: 2026年10月11日

スキルはエージェントへの指示とスクリプトの集まりです。cccskills は内容の安全性を保証していません。入れる前に中身を確認してください。