Encode Toolkit について
Encode Toolkit は、ENCODE 機能ゲノミクスプロジェクトのデータを検索、ダウンロード、追跡、分析するための MCP サーバーおよび Claude プラグインです。Claude Code から自然言語でデータを調べ、メソッドの記述を作成したいバイオインフォマティクスの研究者向けです。
主な機能
- 0120 を超えるフィルターによる ENCODE 実験の検索
- 02実験単位でのファイル整理と MD5 検証付きダウンロード
- 03論文やパイプライン情報を含む実験のローカル追跡
- 04GTEx、ClinVar、JASPAR などとの相互参照
- 052 つの実験が統合解析に適しているかの比較
- 06BibTeX や RIS 形式での引用のエクスポート
活用シーン
- 01特定の臓器に対するヒストン ChIP-seq 実験を一覧表で確認する
- 02指定形式の BED や bigWig ファイルをまとめてダウンロードする
- 03解析結果の引用付きメソッドセクションとデータの由来を記録する
MCP 対応
MCP サーバーとして、ENCODE の実験、ファイル、メタデータおよびローカルのトラッカーにアクセスする 20 個のツールを MCP クライアントに提供します。他データベース向けのスキルベースのワークフローも含まれますが、これらは MCP ツールではありません。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
20掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| assay_title | any | いいえ | |
| organism | string | いいえ | |
| organ | any | いいえ | |
| biosample_type | any | いいえ | |
| biosample_term_name | any | いいえ | |
| target | any | いいえ | |
| status | string | いいえ | |
| lab | any | いいえ | |
| award | any | いいえ | |
| assembly | any | いいえ | |
| replication_type | any | いいえ | |
| life_stage | any | いいえ | |
| sex | any | いいえ | |
| treatment | any | いいえ | |
| genetic_modification | any | いいえ | |
| perturbed | any | いいえ | |
| search_term | any | いいえ | |
| date_released_from | any | いいえ | |
| date_released_to | any | いいえ | |
| limit | integer | いいえ | |
| offset | integer | いいえ |
詳細
ENCODE Toolkit — Claude 向けゲノミクス研究インフラストラクチャ
ENCODEを検索し、14のデータベースを相互参照し、7つの解析パイプラインを実行して、論文投稿に使える方法を生成できます。これらすべてをClaude Codeで自然言語から実行できます。
ENCODEを起点に、幅広い解析を実行できます。ヒストンピークを発見し、GWASバリアントと相互参照し、ClinVarの病原性を確認し、GTExの発現データを取得し、JASPARのTF結合モチーフを解析し、パイプラインを実行して、完全な来歴情報付きで論文投稿に使える方法を生成できます。すべてを1回の会話で実行できます。
引用に関する注意
ENCODE-Toolkit を使用する場合は、以下を引用してください。
Alex M. Mawla. (2026). ENCODE-Toolkit: an MCP server, Claude plugin, and skills suite for ENCODE genomic data access and analysis. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18917511
BibTeX
@software{mawla_2026_encode_toolkit,
author = {Mawla, Alex M.},
title = {ENCODE-Toolkit: an MCP server, Claude plugin, and skills suite for ENCODE genomic data access and analysis},
year = {2026},
publisher = {Zenodo},
doi = {10.5281/zenodo.18917511},
url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.18917511}
}
クイックスタート
Claude Code プラグイン(推奨)
新しいClaude Codeセッションを開始して、次を入力してください。
/plugin marketplace add ammawla/encode-toolkit
/plugin install encode-toolkit
これで完了です。20個すべてのツール、47個のスキル、MCPコネクターが利用可能になります。
MCPのみのインストール(ツールのみ、スキルなし)
47個のワークフロースキルは不要で、20個のMCPツールのみが必要な場合:
claude mcp add encode -- uvx encode-toolkit
その他のエディターとプラットフォーム
npx(Node.js)
npx encode-toolkit
または、MCPクライアントの設定に追加します:{ "command": "npx", "args": ["encode-toolkit"] }
pip install encode-toolkit
その後、任意の MCP クライアント設定でコマンドとして encode-toolkit を使用します。
{
"mcpServers": {
"encode": {
"command": "encode-toolkit"
}
}
}
Claude Desktop(MCP のみ)
claude_desktop_config.json に追加します。
macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"encode": {
"command": "uvx",
"args": ["encode-toolkit"]
}
}
}
uvxを使用する場合、インストールは不要です。設定を追加して Claude を再起動するだけです。
VS Code / Copilot
ワークスペースの .vscode/mcp.json に追加します。
{
"mcp": {
"servers": {
"encode": {
"command": "uvx",
"args": ["encode-toolkit"]
}
}
}
}
Cursor
.cursor/mcp.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"encode": {
"command": "uvx",
"args": ["encode-toolkit"]
}
}
}
Windsurf
.windsurf/mcp.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"encode": {
"command": "uvx",
"args": ["encode-toolkit"]
}
}
}
接続されているデータベース
ENCODE Toolkit は、ライブ API ツールとガイド付きスキルを通じて 14 のデータベースと連携します。
| データベース | アクセス方法 | 使用例 |
|---|---|---|
| ENCODE | 20 個の MCP ツール(ライブ API) | ChIP-seq、ATAC-seq、RNA-seq、Hi-C、WGBS、CUT&RUN データ |
| GTEx | REST API(スキル) | 54 組織における組織特異的な遺伝子発現 |
| ClinVar | E-utilities(スキル) | 変異の臨床的意義と病原性 |
| GWAS Catalog | REST API(スキル) | 全ゲノム関連解析による形質と変異の関連 |
| JASPAR | REST API(スキル) | 転写因子結合モチーフのプロファイル |
| CellxGene | Census API(スキル) | 組織を横断する単一細胞発現アトラス |
| gnomAD | GraphQL(スキル) | 集団アレル頻度と遺伝子制約 |
| Ensembl | REST API(スキル) | VEP アノテーション、Regulatory Build、座標のリフトオーバー |
| UCSC Genome Browser | REST API(スキル) | cCRE トラック、TF クラスター、配列の取得 |
| GEO | E-utilities(スキル) | 相補的な発現/エピゲノムデータセット |
| PubMed | MCP サーバー | 文献検索と引用 |
| bioRxiv | MCP サーバー | プレプリントの検索 |
| ClinicalTrials.gov | MCP サーバー | 臨床試験との相互参照 |
| Open Targets | MCP サーバー | 創薬ターゲットの特定 |
Claude に依頼できること
検索と探索
- 「ヒトの膵臓組織におけるヒストン ChIP-seq 実験をすべて検索して」
- 「マウスの脳で利用できる ATAC-seq データはありますか?」
- 「GM12878 細胞株の RNA-seq を検索して」
- 「膵臓の ChIP-seq データで利用できるヒストンマークは何ですか?」
ダウンロードと追跡
- 「ENCODE の ENCSR133RZO からすべての BED ファイルを ~/data/encode にダウンロードして」
- 「実験 ENCSR133RZO を関連論文とともに追跡して」
- 「追跡中の実験の引用情報を BibTeX 形式でエクスポートして」
データベース間の相互参照
- 「どの GWAS 変異が膵島エンハンサーと重なりますか?」
- 「rs7903146 の ClinVar における病原性を確認して」
- 「組織ごとの TCF7L2 の GTEx 発現データを取得して」
- 「HNF4A 結合部位の JASPAR モチーフを検索して」
パイプラインの実行
- 「H3K27ac 実験用の ChIP-seq パイプラインを設定して」
- 「ENCODE 標準の QC しきい値を使って ATAC-seq 解析を実行して」
メソッドと来歴の生成
- 「bedtools を使って ENCSR133RZO から filtered_peaks.bed を作成したことを記録して」
- 「引用を含む解析のメソッドセクションを生成して」
その他のプロンプト例
実験の詳細
- 「実験 ENCSR133RZO の詳細をすべて表示して」
- 「ENCSR133RZO で利用できるファイルは何ですか?」
- 「ENCSR133RZO の BED ファイルだけを一覧表示して」
一括ダウンロード
- 「ヒト膵臓の ChIP-seq からすべての FASTQ を /data/fastqs にダウンロードして」
- 「これらの実験から IDR thresholded peaks を取得して」
- 「GRCh38 における H3K27me3 の bigWig シグナルトラックをダウンロードして」
互換性解析
- 「実験 ENCSR133RZO と ENCSR000AKS は統合解析に互換性がありますか?」
- 「この 2 つの ChIP-seq 実験を比較して」
来歴チェーン
- 「派生ファイルの来歴チェーンを表示して」
- 「ENCSR133RZO から派生させたファイルは何ですか?」
問題
現在、ゲノミクスデータベースを利用するには、次のような作業が必要です。
- Webポータルを開き、数十ものフィルターを順にクリックする
- 複数のデータベースを横断して、適切な実験やファイルを手作業で探す
- 一括ダウンロード用のカスタムスクリプトを作成する
- どのファイルがどこから取得されたのか分からなくなる
ENCode Toolkit を使えば、必要なデータを Claude に伝えるだけです。
「ヒトの膵臓組織のヒストン ChIP-seq データをすべて探して」
Claude は ENCODE を検索し、ターゲット、リプリケート数、ファイル数を含む 66 件の実験を構造化された表で返します。ダウンロードは実験ごとに整理され、MD5 検証と完全な由来追跡が行われます。
利用可能なツール(20)
主要な 5 つのツールを以下に示します。残りの 15 個は、読みやすさのため折りたたんであります。
encode_search_experiments
20 以上のフィルターを使って ENCODE の実験を検索します。
| パラメーター | 型 | 説明 |
|---|---|---|
assay_title | string | アッセイの種類:「Histone ChIP-seq」、「ATAC-seq」、「total RNA-seq」、「Hi-C」など |
organism | string | 種(デフォルト:「Homo sapiens」) |
organ | string | 臓器:「pancreas」、「brain」、「liver」、「heart」、「kidney」など |
biosample_type | string | 「tissue」、「cell line」、「primary cell」、「organoid」 |
target | string | ChIP ターゲット:「H3K27me3」、「H3K4me3」、「CTCF」など |
biosample_term_name | string | 特定のバイオサンプル:「GM12878」、「HepG2」など |
limit | int | 最大結果数(デフォルト:25) |
encode_get_experiment
単一の実験について、すべてのファイル、品質指標、監査情報を含む詳細を取得します。
| パラメーター | 型 | 説明 |
|---|---|---|
accession | string | 実験 ID(例:「ENCSR133RZO」) |
encode_download_files
アクセッションを指定してファイルを選び、ローカルディレクトリにダウンロードします。
| パラメーター | 型 | 説明 |
|---|---|---|
file_accessions | list[str] | ダウンロードするファイル ID(例:["ENCFF635JIA"]) |
download_dir | string | ファイルの保存先となるローカルパス |
organize_by | string | 「flat」、「experiment」、「format」、「experiment_format」 |
verify_md5 | bool | ファイルの完全性を検証します(デフォルト:true) |
encode_batch_download
検索とダウンロードを一度に行います。デフォルトではプレビューモードで実行されます。
| パラメーター | 型 | 説明 |
|---|---|---|
download_dir | string | ファイルの保存先となるローカルパス |
file_format | string | ダウンロードするファイル形式 |
assay_title | string | アッセイの種類のフィルター |
organ | string | 臓器のフィルター |
dry_run | bool | プレビューのみ(デフォルト:true)。false に設定するとダウンロードします。 |
encode_track_experiment
実験を、関連する論文、手法、パイプライン情報とともにローカルで追跡します。
| パラメーター | 型 | 説明 |
|---|---|---|
accession | string | 追跡する実験 ID |
fetch_publications | bool | 関連する論文を取得します(デフォルト:true) |
fetch_pipelines | bool | パイプライン/解析情報を取得します(デフォルト:true) |
notes | string | 添付する任意のメモ |
検索・探索ツール(4)
encode_list_files
形式/種類のフィルターを指定して、特定の実験のファイルを一覧表示します。
| パラメーター | 型 | 説明 |
|---|---|---|
experiment_accession | string | 実験 ID |
file_format | string | 「fastq」、「bam」、「bed」、「bigWig」、「bigBed」など |
output_type | string | 「reads」、「peaks」、「signal」、「alignments」など |
assembly | string | 「GRCh38」、「mm10」など |
preferred_default | bool | 推奨ファイルのみを返します |
encode_search_files
実験とファイルのフィルターを組み合わせて、すべての実験を横断してファイルを検索します。
| パラメーター | 型 | 説明 |
|---|---|---|
file_format | string | ファイル形式のフィルター |
assay_title | string | 親実験のアッセイの種類 |
organ | string | 親実験の臓器 |
target | string | ChIP/CUT&RUN のターゲット |
output_type | string | 出力タイプのフィルター |
assembly | string | ゲノムアセンブリ |
encode_get_metadata
任意のパラメーターで有効なフィルター値を一覧表示します。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
metadata_type | string | "assays"、"organisms"、"organs"、"biosample_types"、"file_formats"、"output_types"、"assemblies" |
encode_get_facets
指定したフィルターに該当するデータの件数を、ENCODE からリアルタイムで取得します。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
assay_title | string | アッセイで事前に絞り込みます |
organism | string | 生物種で事前に絞り込みます |
organ | string | 臓器で事前に絞り込みます |
ファイルおよび認証情報ツール(2)
encode_get_file_info
単一ファイルの詳細なメタデータを取得します。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
accession | string | ファイル ID(例:"ENCFF635JIA") |
encode_manage_credentials
制限付きデータへのアクセスに使用する ENCODE 認証情報を保存、確認、または消去します。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
action | string | "store"、"check"、または "clear" |
access_key | string | ENCODE アクセスキー("store" の場合) |
secret_key | string | ENCODE シークレットキー("store" の場合) |
追跡および来歴ツール(4)
encode_list_tracked
ローカルトラッカーに記録されているすべての実験を、メタデータ、出版物の件数、派生ファイルの件数とともに一覧表示します。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
assay_title | string | アッセイの種類で絞り込みます |
organism | string | 生物種で絞り込みます |
organ | string | 臓器で絞り込みます |
encode_get_citations
追跡対象の実験に関する出版物を取得します。文献管理ソフトウェア用に BibTeX または RIS 形式でエクスポートできます。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
accession | string | 特定の実験(省略するとすべて) |
export_format | string | "json"(デフォルト)、"bibtex"、または "ris" |
encode_compare_experiments
2 つの実験を組み合わせた解析が可能かどうかを分析します。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
accession1 | string | 1 つ目の実験 ID |
accession2 | string | 2 つ目の実験 ID |
encode_summarize_collection
追跡対象の実験コレクションをグループ化して統計情報を取得します。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
assay_title | string | アッセイの種類で絞り込みます |
organism | string | 生物種で絞り込みます |
organ | string | 臓器で絞り込みます |
来歴およびエクスポートツール(5)
encode_log_derived_file
来歴追跡のため、ENCODE データから作成したファイルを記録します。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
file_path | string | 派生ファイルのパス |
source_accessions | list[str] | 派生元の ENCODE アクセッション |
description | string | ファイルの内容 |
tool_used | string | 使用したツール/ソフトウェア |
parameters | string | 使用したコマンドまたはパラメーター |
encode_get_provenance
派生ファイルから元の ENCODE データにさかのぼる来歴チェーンを表示します。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
file_path | string | 特定のファイルの来歴を取得します |
source_accession | string | アクセッションから派生したすべてのファイルを一覧表示します |
encode_export_data
追跡対象の実験を、Excel、R、pandas で利用できる表形式(CSV、TSV、または JSON)でエクスポートします。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
format | string | "csv"(デフォルト)、"tsv"、または "json" |
assay_title | string | アッセイの種類で絞り込みます |
encode_link_reference
PubMed、bioRxiv、ClinicalTrials、GEO の外部参考情報を、追跡中の実験に関連付けます。
| パラメーター | 型 | 説明 |
|---|---|---|
experiment_accession | string | ENCODE 実験のアクセッション番号 |
reference_type | string | "pmid"、"doi"、"nct_id"、"preprint_doi"、"geo_accession"、"other" |
reference_id | string | 識別子の値 |
encode_get_references
サーバー間のワークフローで使用するため、追跡中の実験に関連付けられた外部参考情報を取得します。
| パラメーター | 型 | 説明 |
|---|---|---|
experiment_accession | string | 実験で絞り込みます(任意) |
reference_type | string | 種類で絞り込みます(任意) |
認証
ENCODE データの大半は公開されており、認証は不要です。 インストールしてそのまま使用できます。
制限付きデータや未公開データについては、Claude に「ENCODE の認証情報を保存して」と依頼してください。
認証情報は OS のキーリング(macOS Keychain、Linux Secret Service、Windows Credential Locker)を使用して暗号化され、平文で保存されることはありません。アクセスキーはENCODE プロフィールから取得してください。
プラグインスキル(47)
Claude Code プラグインとしてインストールすると、ENCODE Toolkit には、Claude が複雑なゲノミクスタスクを進めるための、文献に裏付けられたワークフロースキルが 47 個含まれています。各解析スキルには、エビデンスに基づく品質しきい値、アッセイ固有の指標、一次文献の引用が含まれています。
コアスキル
| スキル | 説明 |
|---|---|
setup | ENCODE Toolkit サーバーをインストールして設定します |
search-encode | ENCODE の実験とファイルを検索、調査します |
download-encode | ファイルを整理、検証しながらダウンロードします |
track-experiments | 実験、引用、来歴をローカルで追跡します |
cross-reference | ENCODE データを PubMed、bioRxiv、ClinicalTrials.gov に関連付けます |
解析スキル(9)
| スキル | 説明 |
|---|---|
quality-assessment | ENCODE の指標を用いて実験の品質を評価します。ChIP-seq(FRiP、NSC、RSC、NRF、IDR)、ATAC-seq(TSS エンリッチメント、NFR 比)、RNA-seq(マッピング率、遺伝子本体のカバレッジ)、WGBS(バイサルファイト変換、CpG カバレッジ)、Hi-C(cis/trans 比)、CUT&RUN/CUT&Tag のアッセイ固有のしきい値を使用します。Landt 2012、Buenrostro 2013、ENCODE Phase 3(2020)、Li 2011 に基づいています |
integrative-analysis | バッチ効果に配慮しながら複数の実験を統合します。統合戦略(ピークの重複、シグナル相関、DiffBind、DESeq2、ChromHMM、ABC モデル)を扱います。Ernst & Kellis 2012、Ross-Innes 2012、Love 2014、Fulco 2019 に基づいています |
regulatory-elements | ヒストンマークの組み合わせからエンハンサー、プロモーター、インスレーターを特定します。ENCODE cCRE 分類(926,535 個のエレメント)と ChromHMM 状態の解釈を扱います。ENCODE Phase 3(2020)、Roadmap Epigenomics(2015)、Whyte 2013 に基づいています |
epigenome-profiling | 包括的なクロマチン状態プロファイルを作成します。3 段階のヒストンパネル、ChromHMM 15 状態モデル、二価クロマチン解析を扱います。クロマチン生物学カタログを参照します |
compare-biosamples | 組織や細胞種をまたいで実験を比較します。バイオサンプルの階層、組織特異的な制御、バッチ効果の検出を扱います。Roadmap Epigenomics(2015)、Leek 2010 に基づいています |
visualization-workflow | ゲノムブラウザートラック、ヒートマップ、シグナルプロファイルなど、論文掲載品質の可視化を生成します |
motif-analysis | HOMER、MEME、JASPAR を使用して、制御領域の TF 結合モチーフを特定、解析します |
peak-annotation | ゲノムピークに特徴(プロモーター/エンハンサー/遺伝子間領域)、最近傍遺伝子、機能カテゴリを注釈付けします |
batch-analysis | 複数の ENCODE 実験にわたるバッチ処理と QC スクリーニングを、体系的な品質フィルタリングとともに実行します |
機能ゲノミクススキル(1)
| スキル | 説明 | |-------|-------------| | `functional-screen-analysis` | ENCODE の CRISPR スクリーニング、MPRA、STARR-seq データを解析します — MAGeCK、BAGEL2、MPRAflow との統合 |データ集約スキル(4)
| スキル | 説明 |
|---|---|
histone-aggregation | 研究間のヒストン ChIP-seq ピークをユニオンマージします — signalValue に基づくノイズフィルタリング、サンプル由来情報のタグ付け、ENCODE ブラックリストの除去。ChIP-Atlas(Oki 2018)、Amemiya 2019、Perna 2024 に基づきます |
accessibility-aggregation | ATAC-seq および DNase-seq ピークをユニオンマージします — プラットフォーム間の統合、ピークサミットの保持。Corces 2017、Amemiya 2019、Zhao 2020 に基づきます |
hic-aggregation | Hi-C クロマチンループ(BEDPE)のユニオンカタログを作成します — 解像度を考慮したアンカーのマッチング、ループコーラーの一致度追跡。Loop Catalog(Reyna 2025)、Mustache(Roayaei Ardakany 2020)に基づきます |
methylation-aggregation | WGBS メチル化プロファイルを集約します — CpG ごとの加重平均、HMR/UMR/PMD の特定。Schultz 2015、DMRcate(Peters 2021)、Zhou 2020 に基づきます |
マルチオミクスおよびメタ解析スキル(2)
| スキル | 説明 |
|---|---|
scrna-meta-analysis | scRNA-seq データの研究間メタ解析を行います — 再現性評価、TIN に基づく品質フィルタリング、アンビエント RNA の定量。Tran 2020、Luecken & Theis 2019、Stuart 2019、Korsunsky 2019 に基づきます |
multi-omics-integration | RNA-seq、ATAC-seq、ヒストン ChIP-seq、TF ChIP-seq を統合します — ABC モデルによる制御予測、シグナル相関。Fulco 2019、Corces 2018、ENCODE Phase 3(2020)に基づきます |
ワークフロースキル(10)
| スキル | 説明 |
|---|---|
data-provenance | 再現性を完全に追跡します — ツールのバージョン、参照ファイル、スクリプト、正確なコマンド、タイムスタンプ、ソースから派生データまでの来歴チェーン |
cite-encode | 適切な引用、BibTeX/RIS エクスポート、データ利用可能性に関する記述を生成します |
variant-annotation | ENCODE の機能データを使用して GWAS/疾患バリアントに注釈を付けます — cCRE を介したバリアントから遺伝子へのマッピング。Finucane 2015、Maurano 2012 に基づきます |
pipeline-guide | ENCODE の統一解析パイプラインと出力タイプを理解します — パイプラインの仕様、Nextflow との統合 |
single-cell-encode | scRNA-seq および scATAC-seq データを扱います — プラットフォームの比較、研究間の統合、WNN マルチモーダル解析。Hao 2021、Stuart 2019 に基づきます |
disease-research | 疾患に焦点を当てたワークフローです — GWAS バリアントの解釈、疾患と組織の対応付け、遺伝率のエンリッチメント、Open Targets を介した創薬標的の特定。Buniello 2019、Finucane 2015 に基づきます |
publication-trust | 論文の信頼性を評価します — 5 段階の信頼度スコアリング、撤回/正誤表の検出、引用分析。PubMed、bioRxiv、Consensus と統合します |
bioinformatics-installer | ENCODE 解析用のバイオインフォマティクスツールをすべてインストールします — conda 環境 YAML 7 個、インストールスクリプト 3 個、ChIP-seq、ATAC-seq、RNA-seq、WGBS、Hi-C、DNase-seq、CUT&RUN にわたる 134 以上のツール |
scientific-writing | ツールの引用をすべて含む、投稿用の方法セクション、図の説明文、補足表、データ利用可能性に関する記述を生成します |
liftover-coordinates | UCSC liftOver、CrossMap、Ensembl REST API、rtracklayer を使用して、アセンブリバージョン間(hg19/hg38、mm9/mm10)でゲノム座標を変換します |
外部データベーススキル(9)
| スキル | 説明 | |-------|-------------| | `gtex-expression` | REST API を介して GTEx の組織発現データをクエリし、54 組織にわたる遺伝子発現のコンテキストを確認します | | `clinvar-annotation` | ClinVar の臨床的意義、病原性、レビュー状況を用いてバリアントに注釈を付けます | | `cellxgene-context` | CellxGene の単一細胞アトラスをクエリし、組織にわたる細胞型の発現コンテキストを確認します | | `gwas-catalog` | NHGRI-EBI GWAS Catalog を検索し、形質との関連、リスクアレル、研究メタデータを確認します | | `jaspar-motifs` | JASPAR データベースをクエリし、転写因子結合モチーフとマトリックスプロファイルを確認します | | `ensembl-annotation` | REST API を介して Ensembl VEP によるバリアント注釈、Regulatory Build、座標リフトオーバー、遺伝子検索を行います | | `geo-connector` | NCBI GEO を検索して補完的なデータセットを探し、ENCODE と相互参照し、FTP でダウンロードします | | `gnomad-variants` | GraphQL を介して gnomAD の集団アレル頻度、遺伝子制約(LOEUF/pLI)、構造バリアントを確認します | | `ucsc-browser` | UCSC Genome Browser REST API を介して cCRE トラック、TF 結合クラスター、配列取得を利用します |パイプライン実行スキル(7)
| パイプライン | アッセイ | アライナー | コーラー |
|---|---|---|---|
pipeline-chipseq | ChIP-seq | BWA-MEM | MACS2 + IDR |
pipeline-atacseq | ATAC-seq | Bowtie2 | MACS2(Tn5 補正) |
pipeline-rnaseq | RNA-seq | STAR | RSEM + Kallisto |
pipeline-wgbs | WGBS | Bismark | MethylDackel |
pipeline-hic | Hi-C | BWA | Juicer + HiCCUPS |
pipeline-dnaseseq | DNase-seq | BWA | Hotspot2 |
pipeline-cutandrun | CUT&RUN | Bowtie2 | SEACR |
各パイプラインには、SKILL.md の概要、5 段階のリファレンスファイル(前処理から QC まで)、完全な Nextflow DSL2 パイプライン、Dockerfile、およびローカル、SLURM、GCP、AWS 向けのデプロイ設定が含まれます。
リファレンスファイル
| ファイル | 説明 |
|---|---|
skills/histone-aggregation/references/histone-marks-reference.md | クロマチン生物学の包括的なカタログ(1,442 行)— ライター/イレーサー/リーダーを含む 21 種類のヒストンマーク、5 種類の新規アシル化マーク、ChromHMM 状態モデル(5~51 状態)、TF 共結合パターン、クロマチンリモデリング複合体、DNA メチル化とクロマチンの相互作用、ヌクレオソーム動態、3D ゲノム構成、疾患におけるクロマチン。一次文献 74 件 |
skills/*/references/literature.md | スキルごとの文献リファレンス文書 47 件 — DOI、PMID、引用数、スキルに関連する主要な知見を含む約 240 件の論文を収録 |
ENCODE Toolkit を選ぶ理由
ほとんどのゲノミクスツールが提供するのは単一の機能です。ENCODE Toolkit は研究の全サイクルを提供します。
| 機能 | ENCODE Toolkit | 一般的な MCP サーバー |
|---|---|---|
| データベースへのライブアクセス | 14 のデータベースにわたる 20 個のツール | 単一データベース、読み取り専用 |
| 実行可能なパイプライン | Docker とクラウド設定を備えた 7 つの Nextflow DSL2 パイプライン | なし |
| プロベナンス追跡 | ソースデータから派生ファイルまでの完全な監査証跡 | なし |
| 論文向け出力 | BibTeX/RIS 引用情報、自動生成される方法セクション | なし |
| 文献による裏付け | アッセイ固有の QC 閾値を含む 100 件以上の一次文献 | なし |
| ワークフロースキル | 検索から論文発表までを網羅する 47 個のガイド付きスキル | 静的ドキュメント |
対応するアッセイタイプ
7つのカテゴリにわたる50種類以上のアッセイタイプ
| カテゴリ | アッセイ |
|---|---|
| ヒストン/クロマチン | Histone ChIP-seq, TF ChIP-seq, ATAC-seq, DNase-seq, CUT&RUN, CUT&Tag, MNase-seq |
| 転写 | total RNA-seq, polyA plus RNA-seq, small RNA-seq, long read RNA-seq, CAGE, RAMPAGE, PRO-seq, GRO-seq |
| 3Dゲノム | Hi-C, intact Hi-C, Micro-C, ChIA-PET, HiChIP, PLAC-seq, 5C |
| DNAメチル化 | WGBS, RRBS, MeDIP-seq, MRE-seq |
| 機能解析 | STARR-seq, MPRA, CRISPR screen, eCLIP, iCLIP |
| シングルセル | scRNA-seq, snATAC-seq, snRNA-seq, long read scRNA-seq |
| 摂動 | CRISPRi RNA-seq, shRNA RNA-seq, siRNA RNA-seq, CRISPR RNA-seq |
対応ファイル形式:fastq bam bed bigWig bigBed tsv csv hic tagAlign bedpe pairs fasta vcf tar
セキュリティとプライバシー
- 100%ローカルで実行 — テレメトリ、分析、トラッキングはありません
- 認証情報は保存時に暗号化 — OS のキーチェーンを使用し、利用できない場合は Fernet にフォールバックします
- 証明書の検証を必須化 —
verify=Falseは使用しません - ENCODE の 10 req/sec ポリシーを遵守するようレート制限
- すべてのダウンロードでデフォルトで MD5 を検証
- HTTPS 経由の公開 API へのクエリを除き、データがマシンの外部に送信されることはありません
ビネット
実際の Claude セッションを含む、手順ごとの解説です。実際の API 出力と科学的な解釈も紹介します。
| ビネット | 紹介するスキル |
|---|---|
| 01 — データの探索と検索 | ファセット、検索、メタデータ、品質を考慮した選択 |
| 02 — ダウンロードと追跡 | ファイル一覧、ダウンロード、追跡、引用、来歴 |
| 03 — エピゲノミクスのワークフロー | ヒストンマーク、ATAC-seq、集約スキル |
| 04 — バリアントと疾患の研究 | GWAS カタログ、ClinVar、GTEx、JASPAR、gnomAD |
| 05 — 発現とシングルセル | RNA-seq、scRNA-seq、GTEx、CellxGene、メタ解析 |
| 06 — モチーフと制御の解析 | TF ChIP-seq、クロマチン状態、HOMER/MEME |
| 07 — 3Dゲノムとメチル化 | Hi-C ループ、WGBS メチル化、統合解析 |
| 08 — パイプラインの実行 | ChIP-seq/ATAC-seq/RNA-seq パイプライン、Nextflow |
| 09 — 相互参照と統合 | GEO、PubMed、Ensembl、UCSC、マルチオミクス |
個別スキルのビネット
各スキルには、完全な実行例を含む専用のビネットが docs/skill-vignettes/ にあります。主な例:
| スキル | ビネットのシナリオ |
|---|---|
| data-provenance | ダウンロード、ブラックリストによるフィルタリング、リフトオーバー、方法セクションの自動生成 |
| histone-aggregation | 膵臓の5つの実験における H3K27ac のユニオンマージ |
| variant-annotation | 膵島エンハンサーのエビデンスに基づくスコアリングで TCF7L2 の rs7903146 を解析 |
| pipeline-chipseq | ENCODE QC 閾値を適用した Nextflow パイプラインの全工程実行 |
| gwas-catalog | 膵島の H3K27ac エンハンサーに重ね合わせた T2D GWAS バリアント |
| publication-trust | アルテミシニンによる分化転換の主張の信頼性評価 |
| scrna-meta-analysis | Mawla et al. 2019 のフレームワークに沿った3つの研究の膵島データ統合 |
詳しい例を15件掲載したショーケース全文をご覧ください。
開発
git clone https://github.com/ammawla/encode-toolkit.git
cd encode-toolkit
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
サーバーをローカルで実行します:
encode-toolkit
テストを実行します:
pytest
トラブルシューティング
「No module named 'mcp.server.fastmcp'」というエラーでサーバーがクラッシュする
- 0.3.1 より前のバージョンでは、
mcp依存関係のバージョンに上限が設定されていなかったため、新規インストールで互換性のないmcp2.x がインストールされていました。この問題は 0.3.1 で修正されています。 - uv が壊れた環境をキャッシュしている可能性があります。一度更新してください:
uvx --refresh encode-toolkit(またはuv cache clean encode-toolkit) - pip を使用している場合:
pip install --upgrade encode-toolkit
Claude Desktop で「Server not found」と表示される
- 設定を追加した後、Claude Desktop を再起動したことを確認してください
uvxがインストールされていることを確認してください:pip install uvまたはcurl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
「Connection refused」またはタイムアウトエラーが発生する
- インターネット接続を確認してください
- ENCODE API のレート制限は 10 リクエスト/秒です。サーバーが自動的に処理します
ダウンロードが 403 エラーで失敗する
- ファイルの取得に認証が必要な場合があります。Claude に 「ENCODE の認証情報を保存して」 と尋ねてください
- または、encodeproject.org でファイルのステータスが「released」になっているか確認してください
検索結果が見つからない
- より広い条件で試してください(biosample_type または organ を削除する)
encode_get_facetsを使用して、指定した条件に該当するデータが実際に存在するか確認してくださいencode_get_metadataを使用して、有効なフィルター値を確認してください
作者
Dr. Alex M. Mawla, PhD
ライセンス
AGPL-3.0。全条件については LICENSE をご覧ください。
商用ライセンスに関するお問い合わせ:[email protected]
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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。