gget

gget

概要

gget はコマンドラインで使えるバイオインフォマティクスツールであり、Python パッケージでもあります。20 以上のゲノムデータベースと解析手法に統一的にアクセスできます。遺伝子情報、配列解析、タンパク質構造、発現データ、疾患関連などを、一貫したインターフェースで照会できます。gget のすべてのモジュールは、コマンドラインツールとしても Python 関数としても動作します。

重要: gget が照会するデータベースは継続的に更新されており、その構造が変わることがあります。gget のモジュールは隔週で自動テストされ、必要に応じて新しいデータベース構造に合わせて更新されます。

インストール

競合を避けるため、クリーンな仮想環境に gget をインストールしてください:

# Using uv (recommended)
uv uv pip install gget

# Or using pip
uv pip install --upgrade gget

# In Python/Jupyter
import gget

クイックスタート

すべてのモジュールに共通する基本的な使い方:

# Command-line
gget <module> [arguments] [options]

# Python
gget.module(arguments, options)

ほとんどのモジュールは次を返します:

• コマンドライン: JSON（デフォルト）または -csv フラグを付けた CSV
• Python: DataFrame または辞書

モジュール間で共通のフラグ:

• -o/--out: 結果をファイルに保存
• -q/--quiet: 進捗情報を表示しない
• -csv: CSV 形式で返す（コマンドラインのみ）

モジュールカテゴリ

1. リファレンスと遺伝子情報

gget ref - リファレンスゲノムのダウンロード

Ensembl のリファレンスゲノムのダウンロードリンクとメタデータを取得します。

パラメータ:

• species: Genus_species 形式（例: 'homo_sapiens', 'mus_musculus'）。ショートカット: 'human', 'mouse'
• -w/--which: 返す種類を指定（gtf, cdna, dna, cds, cdrna, pep）。デフォルト: すべて
• -r/--release: Ensembl のリリース番号（デフォルト: 最新）
• -l/--list_species: 利用可能な脊椎動物の種を一覧表示
• -liv/--list_iv_species: 利用可能な無脊椎動物の種を一覧表示
• -ftp: FTP リンクのみを返す
• -d/--download: ファイルをダウンロード（curl が必要）

例:

# List available species
gget ref --list_species

# Get all reference files for human
gget ref homo_sapiens

# Download only GTF annotation for mouse
gget ref -w gtf -d mouse

# Python
gget.ref("homo_sapiens")
gget.ref("mus_musculus", which="gtf", download=True)

gget search - 遺伝子検索

遺伝子名または説明によって、複数の種にわたり遺伝子を検索します。

パラメータ:

• searchwords: 1 つ以上の検索語（大文字と小文字を区別しない）
• -s/--species: 対象の種（例: 'homo_sapiens', 'mouse'）
• -r/--release: Ensembl のリリース番号
• -t/--id_type: 'gene'（デフォルト）または 'transcript' を返す
• -ao/--andor: 'or'（デフォルト）はいずれかの検索語に一致するもの、'and' はすべての検索語に一致するものを検索
• -l/--limit: 返す結果の最大数

返り値: ensembl_id, gene_name, ensembl_description, ext_ref_description, biotype, URL

例:

# Search for GABA-related genes in human
gget search -s human gaba gamma-aminobutyric

# Find specific gene, require all terms
gget search -s mouse -ao and pax7 transcription

# Python
gget.search(["gaba", "gamma-aminobutyric"], species="homo_sapiens")

gget info - 遺伝子・トランスクリプトの情報

Ensembl、UniProt、NCBI から、遺伝子とトランスクリプトの包括的なメタデータを取得します。

パラメータ:

• ens_ids: 1 つ以上の Ensembl ID（WormBase、Flybase の ID にも対応）。上限: 約 1000 件の ID
• -n/--ncbi: NCBI データの取得を無効化
• -u/--uniprot: UniProt データの取得を無効化
• -pdb: PDB 識別子を含める（実行時間が長くなります）

返り値: UniProt ID、NCBI 遺伝子 ID、主要な遺伝子名、同義語、タンパク質名、説明、biotype、正準トランスクリプト

例:

# Get info for multiple genes
gget info ENSG00000034713 ENSG00000104853 ENSG00000170296

# Include PDB IDs
gget info ENSG00000034713 -pdb

# Python
gget.info(["ENSG00000034713", "ENSG00000104853"], pdb=True)

gget seq - 配列の取得

遺伝子とトランスクリプトのヌクレオチド配列またはアミノ酸配列を取得します。

パラメータ:

• ens_ids: 1 つ以上の Ensembl ID
• -t/--translate: ヌクレオチド配列ではなくアミノ酸配列を取得
• -iso/--isoforms: すべてのトランスクリプトバリアントを返す（遺伝子 ID のみ）

返り値: FASTA 形式の配列

例:

# Get nucleotide sequences
gget seq ENSG00000034713 ENSG00000104853

# Get all protein isoforms
gget seq -t -iso ENSG00000034713

# Python
gget.seq(["ENSG00000034713"], translate=True, isoforms=True)

2. 配列解析とアライメント

gget blast - BLAST 検索

標準的なデータベースに対して、ヌクレオチド配列またはアミノ酸配列の BLAST 検索を行います。

パラメータ:

• sequence: 配列文字列、または FASTA/.txt ファイルへのパス
• -p/--program: blastn, blastp, blastx, tblastn, tblastx（自動判定）
• -db/--database:
  • ヌクレオチド: nt, refseq_rna, pdbnt
  • タンパク質: nr, swissprot, pdbaa, refseq_protein
• -l/--limit: ヒットの最大数（デフォルト: 50）
• -e/--expect: E 値のカットオフ（デフォルト: 10.0）
• -lcf/--low_comp_filt: 低複雑性領域のフィルタリングを有効化
• -mbo/--megablast_off: MegaBLAST を無効化（blastn のみ）

例:

# BLAST protein sequence
gget blast MKWMFKEDHSLEHRCVESAKIRAKYPDRVPVIVEKVSGSQIVDIDKRKYLVPSDITVAQFMWIIRKRIQLPSEKAIFLFVDKTVPQSR

# BLAST from file with specific database
gget blast sequence.fasta -db swissprot -l 10

# Python
gget.blast("MKWMFK...", database="swissprot", limit=10)

gget blat - BLAT 検索

UCSC BLAT を使用して、配列のゲノム上の位置を特定します。

パラメーター:

• sequence: 配列文字列、または FASTA/.txt ファイルのパス
• -st/--seqtype: 'DNA'、'protein'、'translated%20RNA'、'translated%20DNA'（自動検出）
• -a/--assembly: 対象のアセンブリ（デフォルト: 'human'/hg38; 選択肢: 'mouse'/mm39、'zebrafinch'/taeGut2 など）

戻り値: genome、query size、alignment positions、matches、mismatches、alignment percentage

例:

# Find genomic location in human
gget blat ATCGATCGATCGATCG

# Search in different assembly
gget blat -a mm39 ATCGATCGATCGATCG

# Python
gget.blat("ATCGATCGATCGATCG", assembly="mouse")

gget muscle - 多重配列アラインメント

Muscle5 を使用して、複数の核酸配列またはアミノ酸配列をアラインメントします。

パラメーター:

• fasta: 配列、または FASTA/.txt ファイルのパス
• -s5/--super5: 高速処理のために Super5 アルゴリズムを使用（大規模データセット向け）

戻り値: ClustalW 形式のアラインメント済み配列、またはアラインメント済み FASTA（.afa）

例:

# Align sequences from file
gget muscle sequences.fasta -o aligned.afa

# Use Super5 for large dataset
gget muscle large_dataset.fasta -s5

# Python
gget.muscle("sequences.fasta", save=True)

gget diamond - ローカル配列アラインメント

DIAMOND を使用して、高速なローカルのタンパク質またはトランスレートされた DNA のアラインメントを実行します。

パラメーター:

• Query: 配列（文字列/リスト）または FASTA ファイルのパス
• --reference: 参照配列（文字列/リスト）または FASTA ファイルのパス（必須）
• --sensitivity: fast、mid-sensitive、sensitive、more-sensitive、very-sensitive（デフォルト）、ultra-sensitive
• --threads: CPU スレッド数（デフォルト: 1）
• --diamond_db: 再利用するためにデータベースを保存
• --translated: 核酸からアミノ酸へのアラインメントを有効化

戻り値: identity percentage、sequence lengths、match positions、gap openings、E-values、bit scores

例:

# Align against reference
gget diamond GGETISAWESQME -ref reference.fasta --threads 4

# Save database for reuse
gget diamond query.fasta -ref ref.fasta --diamond_db my_db.dmnd

# Python
gget.diamond("GGETISAWESQME", reference="reference.fasta", threads=4)

3. 構造解析とタンパク質解析

gget pdb - タンパク質構造

RCSB Protein Data Bank に問い合わせて、構造とメタデータを取得します。

パラメーター:

• pdb_id: PDB 識別子（例: '7S7U'）
• -r/--resource: データの種類（pdb、entry、pubmed、assembly、entity の各種類）
• -i/--identifier: アセンブリ、エンティティ、または chain ID

戻り値: PDB 形式（構造）または JSON（メタデータ）

例:

# Download PDB structure
gget pdb 7S7U -o 7S7U.pdb

# Get metadata
gget pdb 7S7U -r entry

# Python
gget.pdb("7S7U", save=True)

gget alphafold - タンパク質構造予測

簡略化された AlphaFold2 を使用して、タンパク質の 3D 構造を予測します。

必要なセットアップ:

# Install OpenMM first
uv pip install openmm

# Then setup AlphaFold
gget setup alphafold

パラメーター:

• sequence: アミノ酸配列（文字列）、複数の配列（リスト）、または FASTA ファイル。複数の配列を指定すると multimer モデリングが実行されます
• -mr/--multimer_recycles: リサイクルの反復回数（デフォルト: 3; 精度のためには 20 を推奨）
• -mfm/--multimer_for_monomer: 単一のタンパク質に multimer モデルを適用
• -r/--relax: 最上位にランク付けされたモデルに対して AMBER relaxation を適用
• plot: Python のみ; インタラクティブな 3D 可視化を生成（デフォルト: True）
• show_sidechains: Python のみ; 側鎖を含める（デフォルト: True）

戻り値: PDB 構造ファイル、JSON 形式のアラインメント誤差データ、任意の 3D 可視化

例:

# Predict single protein structure
gget alphafold MKWMFKEDHSLEHRCVESAKIRAKYPDRVPVIVEKVSGSQIVDIDKRKYLVPSDITVAQFMWIIRKRIQLPSEKAIFLFVDKTVPQSR

# Predict multimer with higher accuracy
gget alphafold sequence1.fasta -mr 20 -r

# Python with visualization
gget.alphafold("MKWMFK...", plot=True, show_sidechains=True)

# Multimer prediction
gget.alphafold(["sequence1", "sequence2"], multimer_recycles=20)

gget elm - 真核生物の線状モチーフ

タンパク質配列中の真核生物の線状モチーフ（Eukaryotic Linear Motifs）を予測します。

必要なセットアップ:

gget setup elm

パラメーター:

• sequence: アミノ酸配列または UniProt Acc
• -u/--uniprot: 配列が UniProt Acc であることを示す
• -e/--expand: タンパク質名、生物種、参考文献を含める
• -s/--sensitivity: DIAMOND アラインメントの感度（デフォルト: "very-sensitive"）
• -t/--threads: スレッド数（デフォルト: 1）

戻り値: 2 つの出力:

1. ortholog_df: オルソロガスなタンパク質に由来する線状モチーフ
2. regex_df: 入力配列に直接マッチしたモチーフ

例:

# Predict motifs from sequence
gget elm LIAQSIGQASFV -o results

# Use UniProt accession with expanded info
gget elm --uniprot Q02410 -e

# Python
ortholog_df, regex_df = gget.elm("LIAQSIGQASFV")

4. 発現データと疾患データ

gget archs4 - 遺伝子の相関と組織発現

ARCHS4 データベースに問い合わせて、相関のある遺伝子または組織発現データを取得します。

パラメーター:

• gene: 遺伝子シンボルまたは Ensembl ID（--ensembl フラグを併用）
• -w/--which: 'correlation'（デフォルト、最も相関の高い 100 個の遺伝子を返す）または 'tissue'（発現アトラス）
• -s/--species: 'human'（デフォルト）または 'mouse'（組織データのみ）
• -e/--ensembl: 入力が Ensembl ID であることを示す

戻り値:

• 相関モード: 遺伝子シンボル、Pearson 相関係数
• 組織モード: 組織識別子、min/Q1/median/Q3/max の発現値

例:

# Get correlated genes
gget archs4 ACE2

# Get tissue expression
gget archs4 -w tissue ACE2

# Python
gget.archs4("ACE2", which="tissue")

gget cellxgene - シングルセル RNA-seq データ

CZ CELLxGENE Discover Census からシングルセルデータを検索します。

必要なセットアップ:

gget setup cellxgene

パラメーター:

• --gene (-g): 遺伝子名または Ensembl ID（大文字と小文字を区別します。ヒトでは 'PAX7'、マウスでは 'Pax7'）
• --tissue: 組織の種類
• --cell_type: 特定の細胞型
• --species (-s): 'homo_sapiens'（デフォルト）または 'mus_musculus'
• --census_version (-cv): バージョン（"stable"、"latest"、または日付指定）
• --ensembl (-e): Ensembl ID を使用
• --meta_only (-mo): メタデータのみを返す
• 追加フィルター: disease、development_stage、sex、assay、dataset_id、donor_id、ethnicity、suspension_type

戻り値: count マトリクスとメタデータを含む AnnData オブジェクト（またはメタデータのみのデータフレーム）

例:

# Get single-cell data for specific genes and cell types
gget cellxgene --gene ACE2 ABCA1 --tissue lung --cell_type "mucus secreting cell" -o lung_data.h5ad

# Metadata only
gget cellxgene --gene PAX7 --tissue muscle --meta_only -o metadata.csv

# Python
adata = gget.cellxgene(gene=["ACE2", "ABCA1"], tissue="lung", cell_type="mucus secreting cell")

gget enrichr - エンリッチメント解析

Enrichr を使用して遺伝子リストに対してオントロジーのエンリッチメント解析を実行します。

パラメーター:

• genes: 遺伝子シンボルまたは Ensembl ID
• -db/--database: 参照データベース（ショートカットに対応: 'pathway'、'transcription'、'ontology'、'diseases_drugs'、'celltypes'）
• -s/--species: human（デフォルト）、mouse、fly、yeast、worm、fish
• -bkg_l/--background_list: 比較用のバックグラウンド遺伝子
• -ko/--kegg_out: ハイライトされた遺伝子を含む KEGG パスウェイ画像を保存
• plot: Python 専用。グラフィカルな結果を生成

データベースのショートカット:

• 'pathway' → KEGG_2021_Human
• 'transcription' → ChEA_2016
• 'ontology' → GO_Biological_Process_2021
• 'diseases_drugs' → GWAS_Catalog_2019
• 'celltypes' → PanglaoDB_Augmented_2021

例:

# Enrichment analysis for ontology
gget enrichr -db ontology ACE2 AGT AGTR1

# Save KEGG pathways
gget enrichr -db pathway ACE2 AGT AGTR1 -ko ./kegg_images/

# Python with plot
gget.enrichr(["ACE2", "AGT", "AGTR1"], database="ontology", plot=True)

gget bgee - オーソログと発現

Bgee データベースからオーソログおよび遺伝子発現データを取得します。

パラメーター:

• ens_id: Ensembl 遺伝子 ID または NCBI 遺伝子 ID（Ensembl 非対応の種の場合）。type=expression の場合は複数の ID に対応
• -t/--type: 'orthologs'（デフォルト）または 'expression'

戻り値:

• オーソログモード: ID、名称、分類学的情報を含む、種をまたいで対応する遺伝子
• 発現モード: 解剖学的実体、信頼度スコア、発現状態

例:

# Get orthologs
gget bgee ENSG00000169194

# Get expression data
gget bgee ENSG00000169194 -t expression

# Multiple genes
gget bgee ENSBTAG00000047356 ENSBTAG00000018317 -t expression

# Python
gget.bgee("ENSG00000169194", type="orthologs")

gget opentargets - 疾患と薬剤の関連

OpenTargets から疾患および薬剤との関連情報を取得します。

パラメーター:

• Ensembl 遺伝子 ID（必須）
• -r/--resource: diseases（デフォルト）、drugs、tractability、pharmacogenetics、expression、depmap、interactions
• -l/--limit: 結果件数の上限
• フィルター引数（リソースによって異なります）:
  • drugs: --filter_disease
  • pharmacogenetics: --filter_drug
  • expression/depmap: --filter_tissue、--filter_anat_sys、--filter_organ
  • interactions: --filter_protein_a、--filter_protein_b、--filter_gene_b

例:

# Get associated diseases
gget opentargets ENSG00000169194 -r diseases -l 5

# Get associated drugs
gget opentargets ENSG00000169194 -r drugs -l 10

# Get tissue expression
gget opentargets ENSG00000169194 -r expression --filter_tissue brain

# Python
gget.opentargets("ENSG00000169194", resource="diseases", limit=5)

gget cbio - cBioPortal がん遺伝ゲノミクス

cBioPortal のデータを使用してがんゲノミクスのヒートマップを描画します。

2 つのサブコマンド:

search - スタディ ID を検索:

gget cbio search breast lung

plot - ヒートマップを生成:

パラメーター:

• -s/--study_ids: スペース区切りの cBioPortal スタディ ID（必須）
• -g/--genes: スペース区切りの遺伝子名または Ensembl ID（必須）
• -st/--stratification: データを整理する列（tissue、cancer_type、cancer_type_detailed、study_id、sample）
• -vt/--variation_type: データの種類（mutation_occurrences、cna_nonbinary、sv_occurrences、cna_occurrences、Consequence）
• -f/--filter: 列の値によるフィルター（例: 'study_id:msk_impact_2017'）
• -dd/--data_dir: キャッシュディレクトリ（デフォルト: ./gget_cbio_cache）
• -fd/--figure_dir: 出力ディレクトリ（デフォルト: ./gget_cbio_figures）
• -dpi: 解像度（デフォルト: 100）
• -sh/--show: ウィンドウにプロットを表示
• -nc/--no_confirm: ダウンロードの確認をスキップ

例:

# Search for studies
gget cbio search esophag ovary

# Create heatmap
gget cbio plot -s msk_impact_2017 -g AKT1 ALK BRAF -st tissue -vt mutation_occurrences

# Python
gget.cbio_search(["esophag", "ovary"])
gget.cbio_plot(["msk_impact_2017"], ["AKT1", "ALK"], stratification="tissue")

gget cosmic - COSMICデータベース

COSMIC（Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer）データベースを検索します。

重要: 商用利用にはライセンス料が必要です。COSMICアカウントの認証情報が必要です。

パラメータ:

• searchterm: 遺伝子名、Ensent ID、変異表記、またはサンプルID
• -ctp/--cosmic_tsv_path: ダウンロード済みのCOSMIC TSVファイルのパス（クエリに必須）
• -l/--limit: 最大結果数（デフォルト: 100）

データベースダウンロード用フラグ:

• -d/--download_cosmic: ダウンロードモードを有効化
• -gm/--gget_mutate: gget mutate用のバージョンを作成
• -cp/--cosmic_project: データベースの種類（cancer、census、cell_line、resistance、genome_screen、targeted_screen）
• -cv/--cosmic_version: COSMICのバージョン
• -gv/--grch_version: ヒト参照ゲノム（37または38）
• --email、--password: COSMICの認証情報

例:

# First download database
gget cosmic -d --email [email protected] --password xxx -cp cancer

# Then query
gget cosmic EGFR -ctp cosmic_data.tsv -l 10

# Python
gget.cosmic("EGFR", cosmic_tsv_path="cosmic_data.tsv", limit=10)

5. その他のツール

gget mutate - 変異配列の生成

変異アノテーションから変異を含むヌクレオチド配列を生成します。

パラメータ:

• sequences: FASTAファイルのパスまたは直接入力された配列（文字列/リスト）
• -m/--mutations: 変異データを含むCSV/TSVファイルまたはDataFrame（必須）
• -mc/--mut_column: 変異列の名前（デフォルト: 'mutation'）
• -sic/--seq_id_column: 配列ID列（デフォルト: 'seq_ID'）
• -mic/--mut_id_column: 変異ID列
• -k/--k: 隣接配列の長さ（デフォルト: 30ヌクレオチド）

戻り値: FASTA形式の変異配列

例:

# Single mutation
gget mutate ATCGCTAAGCT -m "c.4G>T"

# Multiple sequences with mutations from file
gget mutate sequences.fasta -m mutations.csv -o mutated.fasta

# Python
import pandas as pd
mutations_df = pd.DataFrame({"seq_ID": ["seq1"], "mutation": ["c.4G>T"]})
gget.mutate(["ATCGCTAAGCT"], mutations=mutations_df)

gget gpt - OpenAIによるテキスト生成

OpenAIのAPIを使用して自然言語テキストを生成します。

必要なセットアップ:

gget setup gpt

重要: 無料枠はアカウント作成から3か月に限られます。月額の請求上限を設定してください。

パラメータ:

• prompt: 生成用のテキスト入力（必須）
• api_key: OpenAIの認証キー（必須）
• モデル設定: temperature、top_p、max_tokens、frequency_penalty、presence_penalty
• デフォルトモデル: gpt-3.5-turbo（変更可能）

例:

gget gpt "Explain CRISPR" --api_key your_key_here

# Python
gget.gpt("Explain CRISPR", api_key="your_key_here")

gget setup - 依存関係のインストール

特定のモジュール用のサードパーティ依存関係をインストール・ダウンロードします。

パラメータ:

• module: 依存関係のインストールが必要なモジュール名
• -o/--out: 出力フォルダのパス（elmモジュールのみ）

セットアップが必要なモジュール:

• alphafold - 約4GBのモデルパラメータをダウンロードします
• cellxgene - cellxgene-censusをインストールします（最新のPythonには対応していない場合があります）
• elm - ローカルのELMデータベースをダウンロードします
• gpt - OpenAI連携を設定します

例:

# Setup AlphaFold
gget setup alphafold

# Setup ELM with custom directory
gget setup elm -o /path/to/elm_data

# Python
gget.setup("alphafold")

一般的なワークフロー

ワークフロー1: 遺伝子の発見から配列解析まで

関心のある遺伝子を見つけて解析します:

# 1. Search for genes
results = gget.search(["GABA", "receptor"], species="homo_sapiens")

# 2. Get detailed information
gene_ids = results["ensembl_id"].tolist()
info = gget.info(gene_ids[:5])

# 3. Retrieve sequences
sequences = gget.seq(gene_ids[:5], translate=True)

ワークフロー2: 配列のアラインメントと構造予測

配列をアラインメントし、構造を予測します:

# 1. Align multiple sequences
alignment = gget.muscle("sequences.fasta")

# 2. Find similar sequences
blast_results = gget.blast(my_sequence, database="swissprot", limit=10)

# 3. Predict structure
structure = gget.alphafold(my_sequence, plot=True)

# 4. Find linear motifs
ortholog_df, regex_df = gget.elm(my_sequence)

ワークフロー3: 遺伝子発現と機能エンリッチメント

発現パターンと機能エンリッチメントを解析します:

# 1. Get tissue expression
tissue_expr = gget.archs4("ACE2", which="tissue")

# 2. Find correlated genes
correlated = gget.archs4("ACE2", which="correlation")

# 3. Get single-cell data
adata = gget.cellxgene(gene=["ACE2"], tissue="lung", cell_type="epithelial cell")

# 4. Perform enrichment analysis
gene_list = correlated["gene_symbol"].tolist()[:50]
enrichment = gget.enrichr(gene_list, database="ontology", plot=True)

ワークフロー4: 疾患と薬剤の解析

疾患との関連と治療標的を調べます:

# 1. Search for genes
genes = gget.search(["breast cancer"], species="homo_sapiens")

# 2. Get disease associations
diseases = gget.opentargets("ENSG00000169194", resource="diseases")

# 3. Get drug associations
drugs = gget.opentargets("ENSG00000169194", resource="drugs")

# 4. Query cancer genomics data
study_ids = gget.cbio_search(["breast"])
gget.cbio_plot(study_ids[:2], ["BRCA1", "BRCA2"], stratification="cancer_type")

# 5. Search COSMIC for mutations
cosmic_results = gget.cosmic("BRCA1", cosmic_tsv_path="cosmic.tsv")

ワークフロー5: 比較ゲノミクス

種をまたいでタンパク質を比較します:

# 1. Get orthologs
orthologs = gget.bgee("ENSG00000169194", type="orthologs")

# 2. Get sequences for comparison
human_seq = gget.seq("ENSG00000169194", translate=True)
mouse_seq = gget.seq("ENSMUSG00000026091", translate=True)

# 3. Align sequences
alignment = gget.muscle([human_seq, mouse_seq])

# 4. Compare structures
human_structure = gget.pdb("7S7U")
mouse_structure = gget.alphafold(mouse_seq)

ワークフロー6: 参照インデックスの構築

後続の解析（例: kallisto|bustools）のために参照データを準備します:

# 1. List available species
gget ref --list_species

# 2. Download reference files
gget ref -w gtf -w cdna -d homo_sapiens

# 3. Build kallisto index
kallisto index -i transcriptome.idx transcriptome.fasta

# 4. Download genome for alignment
gget ref -w dna -d homo_sapiens

ベストプラクティス

データ取得

• 大規模なクエリでは --limit を使用して結果のサイズを制御してください
• 再現性のために -o/--out で結果を保存してください
• 解析間で一貫性を保つため、データベースのバージョンやリリースを確認してください
• 本番環境のスクリプトでは --quiet を使用して出力を減らしてください

配列解析

• BLAST/BLATでは、まずデフォルトのパラメータで実行し、その後感度を調整してください
• 高速なローカルアラインメントのために、gget diamond で --threads を使用してください
• 繰り返しクエリのために、--diamond_db でDIAMONDデータベースを保存してください
• 大規模データセットの多重配列アラインメントには、-s5/--super5 を使用してください

発現データと疾患データ

• 遺伝子シンボルは cellxgene では大文字と小文字が区別されます（例：'PAX7' と 'Pax7'）
• alphafold、cellxgene、elm、gpt を初めて使用する前に gget setup を実行してください
• エンリッチメント解析では、利便性のためにデータベースのショートカットを使用してください
• 繰り返しのダウンロードを避けるため、-dd で cBioPortal のデータをキャッシュしてください

構造予測

• AlphaFold のマルチマー予測では、より高い精度のために -mr 20 を使用してください
• 最終構造の AMBER リラックスを行うには -r フラグを使用してください
• Python で plot=True を指定して結果を可視化してください
• AlphaFold 予測を実行する前に、まず PDB データベースを確認してください

エラー処理

• データベースの構造は変化するため、uv pip install --upgrade gget で gget を定期的に更新してください
• gget info には一度に最大約 1000 件の Ensembl ID を指定してください
• 大規模な解析では、API クエリにレート制限を実装してください
• 依存関係の競合を避けるため、仮想環境を使用してください

出力形式

コマンドライン

• デフォルト：JSON
• CSV：-csv フラグを追加
• FASTA：gget seq、gget mutate
• PDB：gget pdb、gget alphafold
• PNG：gget cbio plot

Python

• デフォルト：DataFrame または辞書
• JSON：json=True パラメータを追加
• ファイルへの保存：save=True を追加するか、out="filename" を指定
• AnnData：gget cellxgene

リソース

このスキルには、モジュールの詳細情報に関するリファレンスドキュメントが含まれています。

references/

• module_reference.md - すべてのモジュールの包括的なパラメータリファレンス
• database_info.md - 照会するデータベースとその更新頻度に関する情報
• workflows.md - 拡張されたワークフローの例とユースケース

追加のヘルプ：

• 公式ドキュメント：https://pachterlab.github.io/gget/
• GitHub issues：https://github.com/pachterlab/gget/issues
• 引用：Luebbert, L. & Pachter, L. (2023). Efficient querying of genomic reference databases with gget. Bioinformatics. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac836