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tooluniverse-metabolomics-pathway

tooluniverse-metabolomics-pathway

github.com/mims-harvardデータ・データベース1.8k233 回インストール2 日前に更新
リポジトリ

tooluniverse-metabolomics-pathway について

代謝物を特定して経路に対応付け、酵素、遺伝子、疾患との関連を調べる ToolUniverse スキルです。代謝研究者向けに、識別子の解決と複数データベースでの証拠確認を案内します。

主な機能

  1. 01代謝物の特定と ID 対応付け
  2. 02複数データベースで経路を検索
  3. 03酵素・遺伝子との関連付け
  4. 04疾患との関連検索
  5. 05複数データベースでのエンリッチメント

活用シーン

  1. 01代謝物を関連経路に対応付け
  2. 02代謝物と酵素・遺伝子の関係を追跡
  3. 03化合物の疾患関連を調査

MCP 対応

ToolUniverse のツールで代謝物、経路、酵素、遺伝子、疾患のデータを取得します。入力には MCP サーバーのインターフェースの説明はありません。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-metabolomics-pathway

インストール後、Claude Code で/tooluniverse-metabolomics-pathwayを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

メタボロミクス経路解析

代謝物を特定し、代謝経路にマッピングし、疾患との関連を調べ、酵素や遺伝子と結び付けます。

ドメイン推論

代謝物から代謝経路へのマッピングには、データベースごとに適切な識別子が必要です。HMDB ID は KEGG／Reactome にリンクしますが、BridgeDb を介した変換が必要です。PubChem CID は明示的に相互参照する必要があります。まず必ず代謝物の同一性を確認してください。同じ一般名が構造の異なる異性体を指すことがあり、PubChem の名称は CTD／KEGG の名称と頻繁に異なります。

推測せず、検索する

  • 代謝経路への登録状況：MetaCyc_get_compound、KEGG_get_compound、または ReactomeContent_search を呼び出します
  • データベース間の ID：BridgeDb_xrefs を使用します
  • 酵素と代謝物の関係：CTD_get_chemical_gene_interactions または KEGG_get_compound を使用します
  • 疾患との関連：Metabolite_get_diseases または CTD_get_chemical_diseases を検索します

説明せず、計算する

分析で計算（統計、データ処理、スコアリング、エンリッチメント）が必要な場合は、Bash 経由で Python コードを記述して実行します。実施内容を説明するのではなく、実際に実行して結果を報告してください。ToolUniverse ツールでデータを取得し、Python（pandas、scipy、statsmodels、matplotlib）で分析します。

ワークフロー

Phase 0: Identify & Resolve → Phase 1: Characterize → Phase 2: Pathway Map →
Phase 3: Enzyme/Gene Linkage → Phase 4: Disease Associations → Phase 5: Cross-DB Enrichment → Report

フェーズ 0：代謝物の特定と解決

名前による検索

Metabolite_search：query（必須）、search_type（"name"/"formula"）。CID、名前、分子式、MW、SMILES を含む PubChem の一致候補を返します。 MetabolomicsWorkbench_search_compound_by_name：name（必須）。RefMet と相互参照します。

質量／分子式による検索

MetabolomicsWorkbench_search_by_mz：mz（必須）、adduct（例："M+H"）、tolerance。moverz/REFMET/{mz}/{adduct}/{tolerance} を使用します。 MetabolomicsWorkbench_search_by_exact_mass：exact_mass（必須）、tolerance。moverz/REFMET/{mass}/M/{tolerance} を使用します。

ID による検索

Metabolite_get_info：compound_name、hmdb_id（例："HMDB0000122"）、または pubchem_cid。HMDB ID、CID、InChIKey、分類を返します。 KEGG_get_compound：compound_id（例："C00031"）。リンクされた代謝経路、酵素、反応を返します。

ID の相互参照

BridgeDb_xrefs：identifier（必須）、source（必須："Ch"=HMDB、"Cs"=ChemSpider、"Ck"=KEGG、"Ce"=ChEBI）、target（任意）。 BridgeDb_search：query（必須）、organism。代謝物をフリーテキスト検索します。

フェーズ 1：代謝物の特性解析

Metabolite_get_info：分類（super_class/class/sub_class）、生物学的役割、細胞内局在。 MetabolomicsWorkbench_get_refmet_info：refmet_name（必須）。標準化された RefMet 分類。 KEGG_get_compound：リンクされた酵素／反応／代謝経路の ID。

フェーズ 2：代謝経路へのマッピング

MetaCyc
  • MetaCyc_search_pathways：query（キーワード検索。例："glycolysis"）
  • MetaCyc_get_pathway：pathway_id（例："GLYCOLYSIS"）-- 反応、酵素、化合物
  • MetaCyc_get_compound：compound_id（例："PYRUVATE"）-- 関与する代謝経路
  • MetaCyc_get_reaction：reaction_id -- 基質、生成物、酵素
KEGG
  • KEGG_get_gene_pathways：gene_id（例："hsa:5230"）-- 酵素遺伝子が属する代謝経路
  • KEGG_get_pathway_genes：pathway_id（例："hsa00010"）-- 代謝経路内のすべての遺伝子
Reactome
  • ReactomeContent_search：query、types（例："Pathway"）、species
  • Reactome_get_pathway：id（例："R-HSA-70171"）
  • ReactomeAnalysis_pathway_enrichment：identifiers（スペース区切りの文字列。配列ではありません）
  • Reactome_map_uniprot_to_pathways：uniprot_id

フェーズ 3：酵素と遺伝子の関連付け

CTD_get_chemical_gene_interactions：input_terms（化学物質名）。相互作用する遺伝子を返します。 KEGG_get_gene_pathways：酵素遺伝子が関与する代謝経路を調べます。 BridgeDb_attributes：identifier、source、organism。識別子の属性を取得します。

ワークフロー：KEGG 化合物 -> 酵素 ID -> MetaCyc 反応 -> 酵素名 -> Reactome uniprot -> 代謝経路 -> 遺伝子情報を MyGene で取得します。

フェーズ 4：疾患との関連

CTD_get_chemical_diseases：input_terms（化学物質名、MeSH、CAS RN）。直接的／推定的なエビデンスに基づく、キュレーション済みの関連情報です。 CTD_get_gene_diseases：input_terms（遺伝子名）。フェーズ 3 の代謝物処理遺伝子に使用します。 Metabolite_get_diseases：compound_name／hmdb_id／pubchem_cid、limit（デフォルトは 50）。CTD に基づきます。

フェーズ 5：複数データベースによる情報の拡充

MetabolomicsWorkbench_get_study：study_id（例：「ST000001」）。 MetabolomicsWorkbench_get_compound_by_pubchem_cid：pubchem_cid。 PubMed_search_articles／EuropePMC_search_articles：文献情報を調べます。

代謝物リストの情報を拡充するには：（1）CTD で名称を遺伝子／酵素 ID に変換します。（2）スペース区切りの識別子を使って ReactomeAnalysis_pathway_enrichment を実行します。（3）酵素ごとに KEGG_get_gene_pathways を使用します。

よくある誤りと回避方法

誤り修正方法
ReactomeAnalysis_pathway_enrichment に配列を渡すスペース区切りの文字列にする必要があります
CTD_get_chemical_diseases に HMDB ID を指定するCTD では一般名または MeSH ID を使用します
最初に名称を解決しない必ず Metabolite_search から始めます
KEGG で organism prefix のない gene_id を使う「5230」ではなく「hsa:5230」が必要です
HMDB API があると想定するオープン API はありません。Metabolite_get_info（PubChem ベース）を使用します
PubChem 名と異なる場合に、そのタイトルを CTD に渡すPubChem 名と一般的な同義語の両方を試します
MetabolomicsWorkbench の exactmassmoverz/REFMET/{mass}/M/{tolerance} を使用します（exactmass は動作しません）

フォールバック戦略

  • Metabolite_search の結果が空 -> MetabolomicsWorkbench_search_compound_by_name または KEGG_get_compound
  • MetaCyc で見つからない -> KEGG または Reactome のパスウェイ
  • CTD で疾患の結果が空 -> HMDB/CID を指定して Metabolite_get_diseases
  • KEGG 化合物 ID がない -> HMDB/ChEBI の BridgeDb_xrefs
  • exactmass が失敗 -> M+H アダクトを指定して search_by_mz
  • 酵素の遺伝子が必要 -> CTD_get_chemical_gene_interactions

エビデンスの評価

ティア基準情報源
T1キュレーション済みの疾患関連情報、直接的なエビデンスCTD のキュレーション済みデータ、OMIM
T2複数データベースのパスウェイ情報が一致MetaCyc、KEGG、Reactome の一致
T3推定または単一データベースによる情報CTD の推定情報、単一のパスウェイ DB
T4計算による予測またはテキストマイニング文献、RefMet の分類

制限事項

  • HMDB にオープン API はありません。Metabolite_get_info（PubChem ベース）を使用します。
  • MetaCyc のパスウェイは参照用です（KEGG のように生物種に固有ではありません）。
  • CTD は一般的な代謝物について、非常に多くの結果を返す場合があります（アセトアミノフェンでは 22K 件以上）。
  • ReactomeAnalysis が受け付けるのは遺伝子／タンパク質 ID であり、代謝物 ID は直接指定できません。
  • BridgeDb のカバレッジは、対象の代謝物がマッピング用データベースに登録されているかどうかによって異なります。

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