AlphaFold Sovereign MCP

AlphaFold Sovereign MCP

構造生物学やバリアントに関する質問に答えるには、通常、AlphaFold DB、Open Targets、ClinVar、gnomAD など、多数の公開データベースを手作業で照会し、各データベースの形式を照合する必要があります。このサーバーは、それらのデータソースを一連の MCP ツール呼び出しで利用できるようにします。ツールはお使いのマシン上でローカルプロセスとして実行され、当方が提供するホステッドサービスを経由せず、テレメトリーもなく、ローカルの SQLite ナレッジグラフはディスクの外に出ません。デフォルトのオンラインモードでは、ツールは公開されている上流データソースに直接クエリを送るため、検索する識別子はそれらのデータソースに送信されます（また、そのうちの1つである DisGeNET には専用の無料 API キーが必要です）。ALPHAFOLD_OFFLINE=1 を設定すると、ソケットを開く前に外部へのリクエストを拒否するため、識別子がマシンの外に出ることはありません（ナレッジグラフのツールは引き続きローカルデータから応答しますが、上流データソースを使うツールはデータソースを利用できないと報告します）。ここで「Sovereign」とはローカル優先を意味します。つまり、計算処理と保存された結果はお使いのマシン上に留まりますが、サーバーがネットワークなしで動作するという意味ではありません。

AlphaFold DB とその他8つの公開バイオメディカルデータソースを一連の MCP ツール呼び出しで利用できるようにする Model Context Protocol サーバー、AlphaFold MCP サーバーです。明示的に要求された表示アイソフォームを検証するため、必要に応じて UniProtKB にリクエストを送信します。クエリとエクスポートのツールを備えたローカルの SQLite ナレッジグラフをバックエンドとして使用します（結果は API を通じて永続化できますが、呼び出しごとの自動永続化はまだ組み込まれていません）。

このプロジェクトは資金提供を受けていない独立したオープンソースプロジェクトです。サービスではなく、規制対象の用途について認証を受けておらず、出力は研究の参考資料です。臨床または規制上の用途に使う前に、資格を持つ人間が確認する必要があります。

研究の著者: Santiago Maniches（ORCID 0009-0005-6480-1987）が、このサーバーを独立して主導・保守しており、本プロジェクト独自の研究成果に関する唯一の科学的著者です。AI 支援ツールはコーディング、テスト、内部レビューを補助しています。これらは科学的な共著者でも、臨床的な検証者でも、独立した評価の代わりでもありません。公開データベース、予測モデル、既存のアルゴリズムは、引き続きそれぞれの出典に帰属します。

このプロジェクトは Google DeepMind または EMBL-EBI と提携、承認、後援関係にありません。「AlphaFold」はそれぞれの所有者の商標であり、ここでは本ソフトウェアが利用する公開データ（AlphaFold DB API）を説明する目的でのみ使用しています。

ステータス： ベータ版。エンジニアリング検証済み（行カバレッジ、分岐カバレッジともに100％）。独立した分野専門家による科学的検証はまだ行われておらず、本番環境にもまだ導入されていません。詳細はSTATUS.mdおよびLIMITATIONS.mdをご覧ください。

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このソフトウェアについて

以下の機能を備えた Python MCP サーバーです。

• AlphaFold DB、MONDO、HPO、Open Targets、ClinVar、gnomAD、 DisGeNET、ChEMBL、Ensembl を MCP ツール呼び出し経由で利用できるようにします。番号付きの明示的なアイソフォームが指定された場合は、UniProtKB の配列と同一性のチェックも行うことがあります。各呼び出しでは、上流ソースのレコードとその来歴を保持します。データの取得は新たな生物学的観察ではありません。派生ワークフローは、ソースが報告した知見ではなく Topologica による計算であることを明示します。
• 上流ソースを組み合わせ、複数ソースにまたがるワークフローを構成します。具体的には、バリアント相互参照レポート、疾患と標的のランドスケープ概要、ヒューリスティックな標的創薬可能性スコアリング、薬剤再配置候補のランキング、種をまたいだ構造距離の計算を行います。
• クエリ、エクスポート、トラバーサル用ツールを備えたローカル SQLite ナレッジグラフ（storage/knowledge_graph.py）を提供します。新規インストール時に生物医学レコードが自動挿入されることはありません。データはナレッジグラフ API を通じた明示的な書き込みによって保存されます。既存の SQLite ファイルは、以前のリリースの説明用データを含めて保持されます。過去の数値は、独立して検証されたソースレコードではありません。分析ツールが結果を自動的に永続化することはありません。
• Cα 由来の特徴ベクトルを探索するモジュールを備えています。オプションの [tda] エクストラ（gudhi）を使用すると、H₀/H₁ の終端フィルトレーションのベッチ数を報告します。H₂ は計算しません。フォールバックでは、パーシステントホモロジーではなく、4 Å の接触グラフの連結成分数と幾何学的特徴を報告します。これらの特徴ベクトル間の L2 距離は、タンパク質の相同性や生物学的機能を校正した指標ではありません。

mcp-spec 2025-06-18 を対象とし、Python 3.10–3.13 で動作します。

AlphaFold DB との互換性： 予測 API は、最新のモデル名および配列フィールド名と、2026 年 6 月のレガシーフィールド廃止予定を発表しました。2026 年 10 月 9 日時点で、調査した実際の API では旧エイリアスも引き続き公開されています。クライアントは現行フィールドを使用し、レガシー形式の応答との互換性も維持します。また、API が複数のアイソフォームを返した場合は、要求された UniProt アクセッションと完全に一致するものを選択します。移行に関する取り決め、残存するフラグメントの制限事項、2026 年 10 月の PDBe/IUCr 文献注釈に関するオプションのエビデンスクライアントについては、API 互換性に関する注記を参照してください。これらの注釈は上流の PDBe による研究であり、AlphaFold Sovereign による独立した科学的発見ではありません。

エビデンスに関する責任

AlphaFold Sovereign MCP は、AlphaFold の基礎となる構造予測、MONDO のオントロジー上のアサーション、UniProt の注釈、ClinVar への提出内容を開発または検証するものではありません。これらの責任は引用元のソースにあり、それぞれがソースで報告された信頼度と制限事項を保持します。

Topologica が責任を負うのは、信頼性の高い取得、アクセッションの同一性、ソース間の結合、再現可能なローカル計算、来歴の明示、失敗や不確実性の誠実な報告です。予測構造に基づく推論は、その予測を前提としたままです。別のデータベースと結合しても、実験的観察になるわけではありません。派生ヒューリスティックは研究を補助するものであり、ソースによって検証された臨床的結論ではありません。

ClinVar の同一性の境界： BRCA1:c.181T>G のような遺伝子相対の表記から候補レコードを検索できますが、単一の参照アレルを特定することはできません。結果には 未検証の候補 とラベル付けされ、その分類をそのクエリに割り当てることはできません。バージョン付き転写産物の表記（NM_007294.4:c.181T>G など）が一致する場合でも、許可されるのは転写産物タイトルのリテラル一致のみです。ClinVar Variation ID は複数のアレルの集合を表すことがあります。どちらの一致レベルも、独立した臨床的同等性や患者固有の分類を確立するものではありません。ソースの障害は、一致する項目がない場合とは別に報告されます。転写産物間の同等性は仮定されません。

これは該当しません

• ホスト型サービスやSaaSではありません。
• 規制対象の用途（HIPAA、GxP、21 CFR Part 11、FedRAMP、FIPS、SOC 2）について認証を受けていません。コードは、将来的にそのような認証をサポートできるよう監査ログを構成していますが、そのような監査は実施されていません。
• AlphaFold モデルのトレーニング、ファインチューニング、公開は行いません。AlphaFold DB の公開 REST API を利用します。
• バリアントレポートのエビデンスは、専門家によるレビューを目的とした暫定的な計算上のシグナルであり、確立された ACMG/AMP 基準ではありません。classify_variant_acmg ツールは、遺伝子と疾患の機序および基準固有のエビデンスが検証されていない場合、臨床分類を割り当てません。
• assess_target_druggability が返す「創薬可能性ティア」は、薬剤の先例数、Open Targets の tractability ラベル、pLDDT、gnomAD の制約に基づくヒューリスティックです。検証済みの予測ではありません。
• 「構造距離」は、派生した Cα 特徴ベクトル間の L2 距離です。配列同一性、RMSD、パーシステンス図のワッサースタイン距離、検証済みの相同性、機能的同等性ではありません。互換性のない尺度の手法を並べ替えることはせず、個別に報告します。
• ここで使用する AlphaFold 構造は、残基ごとの pLDDT 信頼度が付与された予測モデルであり、実験で得られた構造ではありません。pLDDT が低い領域の信頼性は低く、BRCA1 を含む一部のタンパク質は大部分が低信頼度であるため、そうした領域に対する構造推論は慎重に扱う必要があります。

既知の制限事項を項目ごとにまとめた完全な一覧（モジュールへの参照、影響、予定されている解決策を含む）については、LIMITATIONS.md を参照してください。大局的な方針、つまり、エンジニアリング面で検証済みのものと、科学的にはまだ検証されていないものについては、STATUS.md を参照してください。

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インストール

PyPI から（推奨）

pip install alphafold-sovereign-mcp

または、uvx を使ってインストールせずに実行します。

uvx alphafold-sovereign-mcp

PyPI の各リリースは、OIDC Trusted Publishing による release.yml ワークフローでビルドされ、Sigstore（cosign）の署名バンドル、CycloneDX SBOM、Zenodo DOI ミラーが添付された署名済み GitHub Release として公開されます。SLSA L3 のビルド来歴は CI で slsa-github-generator によって生成されます。アテステーションを各リリースに添付することは、今後のロードマップ項目です。scripts/replicate.sh は、公開済みの wheel と sdist を正確にダウンロードし、PyPI の SHA-256 ダイジェストを再計算して、GitHub Release の Sigstore バンドルをそのファイルおよびこのリポジトリのリリースワークフローの識別情報と照合し、さらに、公開された CycloneDX SBOM がダウンロードした wheel に紐付いていることを個別に検証します。今後のリリースに SLSA の来歴が添付された場合、slsa-verifier がインストールされていれば、同じスクリプトで wheel に対する検証も行います。

ソースから

git clone https://github.com/smaniches/alphafold-sovereign-mcp
cd alphafold-sovereign-mcp
uv pip install -e .
# With persistent-homology TDA (requires gudhi):
# uv pip install -e ".[tda]"

インストールの検証

$ alphafold-sovereign --version
1.5.7
$ alphafold-sovereign --self-test
SELF-TEST PASS - ACMG helpers behave as expected on the BRCA1 c.5266dupC fixture.

インストールせずに uvx で実行した場合は、代わりに uvx alphafold-sovereign-mcp --self-test を使用してください（alphafold-sovereign スクリプトは pip/uv でインストールした場合にのみ PATH 上にあります）。

--self-test は完全にオフラインで実行されます。組み込みの BRCA1:c.5266dupC フィクスチャを使って、決定論的な ACMG エビデンスのヘルパー（VEP、gnomAD、ACMG 基準にマッピングされた AlphaMissense）を確認します。PASS の場合は終了コード 0、FAIL の場合は 0 以外を返します。ネットワークへの接続も、認証情報も必要ありません。

Claude Desktop の設定

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "alphafold-sovereign": {
      "command": "alphafold-sovereign-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動すると、会話でツールを利用できるようになります。たとえば、「BRCA1 c.5266dupC をトリアージして」や「EGFR を創薬ターゲットとして評価して」と尋ねてみてください。セッションの一連の流れを示す例を3つ掲載した examples/ ディレクトリを参照してください。

オフラインモード

ALPHAFOLD_OFFLINE=1 alphafold-sovereign-mcp

ソケットを開く前に送信 HTTP 通信を拒否し（AirGapError を発生させます）、ALPHAFOLD_ALLOW_HOSTS で明示的に許可リストに登録したホストへの通信は除外します。ナレッジグラフのクエリツールとエクスポートツールは、引き続きローカルの SQLite ストアから応答します。上流にクエリを送信するツールにはローカルキャッシュがなく、データソースを利用できないと報告します。なお、現在、構造ツールではこれが明示的なオフラインエラーではなく、「AlphaFold モデルなし」という結果として表示されます。

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ツール一覧

サーバーは、4 つのモジュールにわたって 29 個の MCP ツールを公開します。各ツールの 入力スキーマは Pydantic モデルで、結果は JSON です。

疾患とオントロジー（tools/disease.py）

ツール	機能
lookup_disease	MONDO レコードと階層、ICD との相互参照
search_diseases	MONDO オントロジーの全文検索
lookup_phenotype	HPO 用語と関連疾患
get_gene_phenotype_profile	遺伝子の HPO 表現型と gnomAD 制約
get_disease_targets	MONDO 疾患の上位薬剤標的（Open Targets）
get_target_diseases	UniProt 標的の上位疾患（Open Targets）
get_common_disease_targets	キュレーション済みの MONDO 疾患を対象とした並列プロファイリング
triage_variant_3d	HGVS → ClinVar ＋ gnomAD 制約（疾患／構造コンテキスト：ポインターに関する注記）
phenotype_to_structures	HPO → 疾患 → OT 標的 → UniProt ID
compare_disease_target_overlap	2 つの疾患の標的セットの Jaccard 類似度
resolve_icd10_to_mondo	ICD-10 コード → MONDO 疾患レコード

精密医療（tools/precision_medicine.py）

ツール	機能
generate_variant_clinical_report	HGVS → 出典付きの複数データベースレポートと未レビューの計算シグナル
assess_target_druggability	UniProt → HOT／WARM／COLD／NOT_DRUGGABLE の区分
synthesize_protein_dossier	UniProt → 複数のソースに基づく概要
map_disease_drug_landscape	MONDO → 承認薬 ＋ 開発パイプライン ＋ ChEMBL のフェーズ別件数
classify_variant_acmg	HGVS → 出典に基づくエビデンスと未評価の候補シグナル。臨床分類は自動で行いません
find_drug_repurposing_candidates	MONDO → OT エビデンス × ChEMBL フェーズに基づく候補の順位付け

計算による候補シグナルは、臨床的に評価された ACMG/AMP 基準ではありません。出典に基づく分類（ClinVar など）は元の帰属を保持します。臨床的解釈には独立したレビューが必要です。

構造インテリジェンス（tools/structure_intelligence.py）

ツール	機能
analyze_structural_confidence	平均 pLDDT ＋ 信頼度区分 ＋ PAE から推定したドメイン境界
compute_topology_fingerprint	64 成分の探索的ベクトル。GUDHI はフィルトレーション終点で H₀／H₁ を計算し、H₂ は利用できません
compare_proteins_topologically	2～10 個のタンパク質を対象とした、ペアごとの L2 フィンガープリント距離行列
find_evolutionary_structural_shifts	Ensembl 配列同一性 ＋ 手法を明示した構造特徴距離。異なる尺度を混在させたリスク順位付けは行いません
score_binding_pocket_geometry	幾何学的なポケット検出 ＋ ヒューリスティックな創薬可能性指標
detect_intrinsically_disordered	IDR マップ（リンカー、末端、長い IDR）
get_protein_structure	AlphaFold モデルを取得：メタデータ、ダウンロード URL、任意の座標

ナレッジグラフ（tools/knowledge_graph_tools.py）

ツール	機能
query_variant_database	ローカルに保存されたバリアントのトリアージ結果を検索
query_protein_database	ローカルに保存されたタンパク質評価を検索
get_knowledge_graph_stats	データベースのサイズ、エンティティ数、最終アクティビティ
export_research_dataset	pandas／ML パイプライン向けにテーブルを JSON 形式でエクスポート
find_drug_gene_network	ローカルの薬剤–遺伝子–疾患グラフをたどる

使用例

研究ワークフローのガイダンスについては、examples/ を参照してください。 以前の名前付き臨床セッションのトランスクリプトは、古い出力仕様を記述していたため廃止されました。現在の合成回帰テストでは、独立して検証された臨床的結論を主張することなく、検索とエビデンスの帰属を検証します。

臨床バリアントレポート

generate_variant_clinical_report(hgvs="BRCA1:c.181T>G")

サーバーは ClinVar、gnomAD、AlphaMissense（AlphaFold DB 経由）、Open Targets の疾患エビデンス、ChEMBL、Ensembl VEP を検索し、未レビューの計算シグナルを含む、情報源が明示された研究レポートを返します。 上記の遺伝子相対の例は候補検索です。ClinVar レコードの分類を、アレルの同一性を証明するものとして流用することはできません。転写産物タイトルを厳密に照合するには、バージョン付きの転写産物表記を使用してください。それでも、臨床的なアレルの同一性を確認するには追加の検証が必要です。クライアントは、バリアント固有の実験構造や SIFTS マッピングを自動的には実行しません。

オプションの PDBe/IUCr 文献エビデンス

臨床レポートツールでは、オプトイン方式で情報源が明示された残基アノテーションの検索もサポートしています。この機能は、正規 UniProt アクセッションと、その1 始まりの UniProt 残基位置の両方が指定された場合にのみ利用できます。

generate_variant_clinical_report(
    hgvs="RBM39:p.Trp495Ala",
    include_literature_evidence=True,
    literature_uniprot_id="Q8VH51",
    literature_uniprot_residue=495,
)

この例が示すのはリクエストの形式であり、この HGVS 表記が転写産物にマッピングされたことや、臨床的に解釈されたことを証明するものではありません。 返される literature_residue_evidence は、PDBe/IUCr アノテーションの出典情報を保持します。これには、文献識別子、テキストマイニングされた文とその正確な範囲、抽出信頼度、実験 PDB のチェーン／残基情報、情報源が報告する UniProt 対応関係が含まれます。情報源のエラーと、曖昧な残基マッピングまたは残基マッピングの欠落は、明確に区別されます。

このエビデンスによって、ACMG 基準や病原性の段階が変わることはありません。HGVS から UniProt への正確な座標対応を独自に確認してください。クライアントは SIFTS や実験の品質を独自に検証しません。互換性とマッピングの制限を参照してください。

ドラッグリポジショニング

find_drug_repurposing_candidates(disease_mondo_id="MONDO:0007739")

疾患との関連が Open Targets のエビデンスによって示される薬剤を返します。ランキングは、OT エビデンススコア × 対象に対して達成された ChEMBL 臨床フェーズの最大値を組み合わせた値に基づきます。

種間の構造的差異

find_evolutionary_structural_shifts(
    gene_symbol="ACE2",
    target_species=["mus_musculus", "rhinolophus_ferrumequinum"]
)

各種について、オルソログ（Ensembl）と AlphaFold 構造を取得し、TDA フィンガープリントを計算します。そして、配列同一性とともに、ヒト構造からの L2 フィンガープリント距離を返します。

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データソース

ソース	使用するデータ	ライセンス
AlphaFold DB v6 (EBI/DeepMind)	構造、pLDDT、PAE、AlphaMissense	CC BY 4.0
UniProtKB REST (EMBL-EBI/SIB/PIR)	条件付きの表示アイソフォームの同一性確認。一般的な注釈の取得には使用しません	CC BY 4.0
MONDO (OLS4)	疾患オントロジー、ICD 相互参照	CC BY 4.0
HPO (JAX)	表現型用語、遺伝子と疾患の関連	HPO ライセンス（すべての用途で無料）
Open Targets	疾患とターゲットのエビデンス	CC0 1.0（データ）
ClinVar (NCBI)	バリアントの病原性	パブリックドメイン
gnomAD v4	集団の対立遺伝子頻度	CC0 1.0
DisGeNET	遺伝子と疾患の関連スコア	無料の学術利用枠／商用利用（MedBioinformatics）
ChEMBL v37 (EMBL-EBI)	薬剤の生物活性、MoA、ADMET	CC BY-SA 3.0
Ensembl (EMBL-EBI)	VEP、オルソログ、遺伝子検索	制限なし（データ）；Apache 2.0（コード）

UniProt アクセッションは、全体を通じてタンパク質の識別子として使用します。UniProtKB REST API に問い合わせるのは、AlphaFold DB で個別にラベル付けされていない明示的なアイソフォームの場合に限ります。再利用する前に、キュレーション済みの「Displayed」指定と完全な標準配列がモデルと一致している必要があります。この追加の上流リクエストには独自のレート制限があり、オフラインモードではブロックされます。確認に失敗した場合、モデルが存在しないことを証明するのではなく、エラーが発生します。 ドメイン（InterPro）、遺伝子オントロジー、実験構造（RCSB PDB）、組織発現（Human Protein Atlas）の検索は、このリリースには統合されていません。

オプションの PDBe/IUCr 文献クライアントは、10 番目の標準コアソースではありません。include_literature_evidence=True が指定され、明示的な UniProt 座標が提供された場合にのみ呼び出されます。データは PDBe の IUCr テキストマイニングパイプラインに由来し、個別の出典表記が必要です。RCSB PDB から実験構造を取得することを意味するものではありません。

完全な出典表記については、NOTICE を参照してください。

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アーキテクチャ

clients/_base.py
  ├── Air-gap enforcement (refuses sockets when ALPHAFOLD_OFFLINE=1)
  ├── Token-bucket rate limiting (aiolimiter)
  ├── Exponential backoff with jitter (tenacity)
  ├── Circuit breaker (CLOSED / OPEN / HALF_OPEN)
  └── HTTP/2 transport with connection pooling and keep-alive (httpx)

storage/knowledge_graph.py
  ├── SQLite WAL mode (embedded, ACID)
  ├── 6 entity tables: proteins, variants, diseases, drugs, genes, phenotypes
  ├── 4 relationship tables: protein_disease, protein_drug, variant_disease, gene_phenotype
  ├── tool_invocations audit table (SHA-256 of input + output, timestamps)
  └── Analytical views: variant_summary, drug_landscape

domain/disease.py
  └── Pure Python frozen dataclasses (PathogenicityClass, VariantReport, ...)

domain/druggability.py
  └── Pure, I/O-free target-druggability heuristic (named/cited weights and
      cut-offs, plus confidence / data-completeness / borderline reporting)

モジュールの全体図については、ARCHITECTURE.md を参照してください。

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テストと品質

• 包括的なオフライン単体テストスイート（パラメーター化された展開を含む、respx でモックした上流サービス）。スイート全体は、ノート PC で 1 分未満で完了します。
• 出荷対象の範囲（src/alphafold_sovereign/clients、 domain、storage、server、tools）のカバレッジは、行＋分岐ともに 100%。出荷対象のすべてのモジュールが 100% です。
• リント：ruff（19 のルールファミリー。pyproject.toml の [tool.ruff.lint] を参照）。型チェック：ソースツリー全体に対する mypy --strict。
• セキュリティ：bandit と CodeQL security-extended。
• サプライチェーン：リリース CI ではディストリビューションをビルドして証明書を付与し、インストール済みランタイム依存関係のクロージャーから wheel に紐付いた CycloneDX SBOM を生成し、Sigstore でリリースアーティファクトに署名します。scripts/replicate.sh は公開済みの wheel と sdist を個別にダウンロードし、PyPI ハッシュと Sigstore バンドルを検証して、リリース済みの CycloneDX 紐付けを確認します。SLSA provenance は CI で生成されますが、各 GitHub Release への添付は今後のロードマップ項目です。

Python 3.10、3.11、3.12、3.13 と Ubuntu、macOS の全 CI マトリックスは、push のたびに実行されます。上記のカバレッジ率は、現在の HEAD で git clone && uv run nox -s cov を実行した結果です。差異があれば、issue を作成してください。

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コントリビューション

DCO による署名が必要です（git commit -s）。著作権の譲渡はありません。 カバレッジゲート：CI は出荷対象の範囲で、行カバレッジと分岐カバレッジの 100% を必須とします（nox -s cov）。 完全なガイドについては、CONTRIBUTING.md を参照してください。

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同じ作者による関連 MCP サーバー

• uniprot-mcp — UniProt Swiss-Prot と TrEMBL 用の Model Context Protocol サーバー（pip install uniprot-mcp-server）。
• semantic-scholar-mcp — 2 億件以上の学術論文を扱う Semantic Scholar MCP サーバー（pip install s2-mcp-server）。

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引用

機械可読なメタデータ：CITATION.cff（GitHub のサイドバーには、このファイルを参照する「このリポジトリを引用」ボタンが 表示されます。）

@software{maniches_alphafold_sovereign_mcp,
  author    = {Maniches, Santiago},
  title     = {AlphaFold Sovereign MCP},
  year      = {2026},
  version   = {1.5.7},
  url       = {https://github.com/smaniches/alphafold-sovereign-mcp},
  license   = {Apache-2.0},
  orcid     = {0009-0005-6480-1987},
  doi       = {10.5281/zenodo.20134773}
}

このソフトウェアから得られた結果を引用する際は、上流のデータソース（AlphaFold DB、明示的なアイソフォームの検証時はUniProtKB、Open Targets、ChEMBL、Ensembl、ClinVar、gnomAD、MONDO、 HPO、DisGeNET）についても、それぞれの引用要件に従って引用してください。

ライセンス

Copyright 2024–2026 Santiago Maniches.

Apache License, Version 2.0に基づいてライセンスされています。LICENSEを参照してください。

特許の留保については、PATENTS.mdを参照してください。 商標ポリシーについては、TRADEMARKS.mdを参照してください。