tooluniverse について
質問とファイル名に基づいて分析タスクを専門スキルへ振り分けるToolUniverseのルーティングスキルです。既存の解析結果と再利用可能なツールを優先し、多様な生物医学データを扱うエージェントのワークフローを支援します。
主な機能
- 01領域に応じて専門スキルへ振り分け
- 02ファイル名から分析種別を判定
- 03実行済みノートブックやスクリプトを優先
- 04定型分析ツールの呼び出しを案内
- 05統計解析の主要な規則を提示
活用シーン
- 01オミクスや変異データ用のスキル選択
- 02実行済みノートブックから確定結果を取得
- 03臨床試験の有害事象分析ツールを選択
- 04定型的な分析フローの再実装を回避
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:/インストール後、Claude Code で/tooluniverseを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
.env.templateCHECKLIST.mdREFERENCE.mdreferences/general-strategies.md詳細
ToolUniverse Router
最初のアクション：専門スキルにルーティングする
ほかのことをする前に — データを読む前、コードを書く前、回答する前に、以下のルーティングテーブルを確認し、一致するスキルを呼び出してください。専門スキルには、読み込まないと間違えてしまう重要な分野別の規約が含まれています。
ルーティング方法：
- 質問全体とファイルリストを確認します（ファイル名には分析タイプが示されています。
*mageck*.xlsx→ CRISPR スクリーン、*DM.csv／*AE.csv→ 臨床試験の AE、*.vcf→ バリアント、*.h5ad→ シングルセル、*_counts.csv＋*meta*.csv→ RNA-seq の DE、*.faa＋*.treefile→ 系統解析、*_executed.ipynb→ 権威ある分析がすでに実行済み） - ルーティングテーブルで一致するキーワードの行を探します
- すぐに
Skill(skill="<skill-name>")を呼び出します - 読み込んだスキルの指示に従って質問に回答します
キーワードが一致しなくてもファイル名から分野がわかる場合 → ファイル名のシグナルに基づいてルーティングします。質問の文章が一般的な内容でも、ファイル名は分野を示す確かな根拠です。
一致するシグナルがない場合 → 以下の一般的な方法を使用します。
ルーティングを省略しないでください。 答えがわかっていると思っていても、スキルにはデフォルトとは異なる規約（分母の選び方、使用する R 関数、参照する列など）があります。
重要な分析規約
ルールゼロ：データに権威あるパイプラインが含まれている場合は、それを使用する
分析コードを書く前に、データフォルダーに公開済みの分析が含まれているか確認してください。よくある形式は次の 2 つです。
-
実行済みノートブック（
*_executed.ipynb、*.ipynb） — 参照回答の基になった正確なパッケージバージョン、フィルター、しきい値を使って、分析はすでに実行されています。pydeseq2／scanpy／gseapy で再実装すると、異なる数値が得られます。出力を直接読み取ってください。tu run read_executed_notebook '{"data_folder":"/path/to/data","search":"<keyword>"}'searchにはカンマ区切りの語句（例："upregulated,log2FoldChange"）または正規表現を指定できます。このツールは一致したセルのソースと出力を返すため、再計算せずに公開済みの値を引用できます。 -
実行可能スクリプト（
run_*.py、analysis.R、find_*.R、*.Rmd） — 実行して結果を報告します。ls /path/to/data/folder cd /path/to/data && python3 run_*.py # or Rscript analysis.R正式なスクリプトと作業用スクリプト：フォルダーに
.R／.pyファイルが多数ある場合は、作業用の名前（try_*.R、check_*.R、inspect_*.R、verify_*.R、*_v2.R、*2.R、*3.R）より、正式な名前（analysis.R、main.R、run.R、run_<question_topic>.R）のスクリプトを優先してください。作業用の名前が付いたスクリプトは、以前のエージェントの試行で残されたもので、公開済みの回答にたどり着いていない可能性があります。その出力は参考情報として扱い、権威ある結果として扱わないでください。
データフォルダーに権威あるパイプラインがない場合に限り、独自の分析コードを書いてください。パイプラインがある場合は、再実装するのではなく、実行または読み取りを行って結果を報告してください。
ルールゼロの補則 — セルの出力を引用する：ノートブックに、質問の答えとなる出力を含むセルがある場合（例：len(sigs) = 197、mean p-value: 0.0254、top hit: GENE_X）、その出力値をそのまま使ってください。独自のフィルターで再計算しないでください。ノートブックのフィルターは、質問文に記載されたものとわずかに異なる場合があります（例：質問では padj<0.05, |LFC|>0.5, baseMean>10 と指定されていても、ノートブックのフィルター行では & (baseMean>=10) がコメントアウトされている）。公開済みの回答は、質問の条件と多少異なっていても、ノートブックに出力された値です。質問の条件をそのまま再適用した値ではなく、ノートブックで実際に計算された値がベンチマークの GT です。質問に直接答える公開済みの数値がある場合は、ノートブックの値を信頼してください。
ルール 1：繰り返し使う分析パターンには、同梱のスキルスクリプトを使用してください
独自の分析コードを書く前に、プラグインにあるこれらの既成スクリプトを確認してください。適切な規約が反映されているため、規約を一から調べ直す手間を省けます。
繰り返し使う分析パターンには、ToolUniverse のツールを優先してください（tu run <name> または MCP の execute_tool から呼び出せます）。適切な規約が反映されています。
| タスク | ToolUniverse ツール | ワンライナー |
|---|---|---|
| 正式に実行済みのノートブックの出力を読み取る | read_executed_notebook | tu run read_executed_notebook '{"data_folder":"/path","search":"upregulated"}' |
| 臨床試験の AE 重症度（カイ二乗、順序尺度） | clinical_trial_ae_severity_test | tu run clinical_trial_ae_severity_test '{"dm_file":"DM.csv","ae_file":"AE.csv","test":"chi-square","group_col":"TRTGRP"}' |
| 遺伝子ごとの ANOVA／フォールドチェンジ（遺伝子 × サンプルの行列） | expression_anova_per_gene | tu run expression_anova_per_gene '{"counts_file":"counts.csv","meta_file":"meta.csv","group_col":"cell_type","mode":"anova"}' |
| VCF／Excel でのコード領域バリアントの割合 | coding_variant_fraction | tu run coding_variant_fraction '{"file":"variants.xlsx","vaf_threshold":0.3,"annotation":"synonymous_variant","header_rows":2}' |
| 複数の系統樹に対して PhyKIT を一括実行する | phykit_batch_analysis | tu run phykit_batch_analysis '{"operation":"batch","function":"treeness","directory":"./trees","extension":".treefile"}' |
| R の DESeq2 を実行する（pydeseq2 の再実装ではなく） | run_deseq2_analysis | tu run run_deseq2_analysis '{"operation":"deseq2","counts_file":"counts.csv","metadata_file":"meta.csv","design":"~ condition"}' |
各ツールは、エンコーディング、列名の差異、集計レベルに関するエッジケースに対応しています。これらは、場当たり的なコードでは間違いやすいものです。tu find "<keyword>" または MCP の find_tools で、さらにツールを探せます。
簡単なリマインダー（1行）
以下は短い指針です。詳しい規約、アンチパターンの例、コードスニペットは対応するサブスキルに記載されています。詳細については、ルーティングテーブルから読み込んでください。
- 臨床試験のAE重症度（カイ二乗検定または順序／ロジスティック回帰）：すべてのAEレコードを使用し、被験者ごとに
max(AESEV)を使います。AEPTによるフィルタリングは行わないでください。質問で「COVID-19の重症度」や「感染症の重症度」のような特定の状態が指定されている場合も同様です。AESEVは普遍的なアウトカムであり、サブセットのフィルターではありません。tooluniverse-statistical-modelingを参照してください。 - バリアントのカウント／割合（同義変異％、ミスセンス変異％、「Xバリアントの割合」など）：分母にはコーディング領域のサブセットのみを使用します（同義変異＋ミスセンス変異＋splice_region＋stop_gained/lost＋start_lost＋frameshift＋inframe_ins/del）。イントロン、遺伝子間領域、UTR、splice_donor/acceptor、調節領域、非コード領域は除外してください。質問に「coding」と明記されていない場合も、分母にはコーディング領域のみを使用します。
coding_variant_fractionツールを使用してください。tooluniverse-variant-analysisを参照してください。 - DESeq2ライブラリ：権威あるスクリプトがある場合はそれに従い、ない場合はR DESeq2を優先してください。
tooluniverse-rnaseq-deseq2を参照してください。アナリストのフィルター行を読む際は、#コメントより前にあるフィルターのみ適用してください。コメントアウトされたコードにあるフィルター（例：# & (baseMean>=10)）は適用せず、含めないでください。 - 特徴量ごとの統計量（ANOVA F、中央値LFC）：遺伝子ごとに実行してから要約してください。決してプールしたり、合計してから比率を求めたりしないでください。
tooluniverse-statistical-modelingを参照してください。 - スプラインモデル：Rの
ns()をRscript経由で使用してください。tooluniverse-statistical-modelingを参照してください。 - PhyKITの飽和度：列1（
slope）ではなく、列2（1-slope）を使用してください。tooluniverse-phylogeneticsを参照してください。 - 「XでもDE」：単純な共通部分
A ∩ Bを使用してください。tooluniverse-rnaseq-deseq2を参照してください。 - 「AとBの間」の比率：最終回答では、必ず
A/B = XとB/A = 1/Xの両方を示してください。英語の「ratio between A and B」は方向が曖昧です。両方を報告すれば、正しい値が回答に含まれます。出力例：「比率（W対1）= 1.52、同等の比率（1対W）= 0.66」。 - 単位 — パーセンテージ、割合、比率：質問で使われている名詞を確認してください。「percentage」または「percent」の場合は、0〜100のスケールで報告します（例：
0.29ではなく29）。「proportion」、「fraction」、または「ratio」の場合は、小数で報告します（例：0.29）。質問に「relative proportion」または「as a percentage」とある場合は、小数に100を掛けてください。曖昧さがある場合は、両方の形式を示してください（例：「0.29（= 29%）」）。
これらのリマインダーは、ルーティング時にパターンを素早く認識するためのものです。詳細な❌ WRONG / ✅ RIGHTの例や妥当性確認のヒューリスティックは、サブスキルの本文に記載されています。ルーティングテーブルからスキルを呼び出して読み込んでください。
ルーティングテーブル
1. データ取得
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "get", "retrieve", "chemical compound", "PubChem", "ChEMBL", "drug molecule", "SMILES", "InChI" | Skill(skill="tooluniverse-chemical-compound-retrieval") |
| "get", "retrieve", "expression data", "gene expression", "omics dataset", "ArrayExpress", "RNA-seq", "microarray" | Skill(skill="tooluniverse-expression-data-retrieval") |
| "get", "retrieve", "protein structure", "PDB", "AlphaFold", "crystal structure", "3D model" | Skill(skill="tooluniverse-protein-structure-retrieval") |
| "get", "retrieve", "sequence", "DNA sequence", "RNA sequence", "protein sequence", "FASTA" | Skill(skill="tooluniverse-sequence-retrieval") |
| "find data", "search datasets", "dataset", "where can I get data", "cohort study", "data repository", "public data", "download data for analysis", "what data exists for" | Skill(skill="tooluniverse-dataset-discovery") |
| "data wrangling", "download bulk data", "parse format", "API access pattern", "direct API", "raw data download", "beyond tools", "bulk download" | Skill(skill="tooluniverse-data-wrangling") |
2. 研究とプロファイリング
| キーワード | アクション |
|---|---|
| 単一のデータベースで確認できる事実、特に選択肢形式の質問 — 「次の遺伝子／薬剤／変異／経路のうち、どれが…か」、または「<データベース>によると」と表現された質問（DisGeNet、OMIM、MSigDB、miRDB、GTRD、MGI、Ensembl、ClinVar、ChEMBL、OpenTargets、UniProt）。記憶から答えず、調べてください。ニッチな注釈は幻覚が起きやすい情報です | Skill(skill="tooluniverse-biomedical-fact-lookup") |
| 「研究」「プロファイル」、「疾患」、「症候群」、「障害」、「[疾患]の包括的なレポート」 | Skill(skill="tooluniverse-disease-research") |
| 「研究」「プロファイル」、「薬剤」、「医薬品」、「治療薬」、「[薬剤]について教えて」 | Skill(skill="tooluniverse-drug-research") |
| 「文献レビュー」、「〜に関する論文」、「〜に関する出版物」、「研究論文」、「最近の研究」 | Skill(skill="tooluniverse-literature-deep-research") |
| 「研究」「プロファイル」、「標的」、「タンパク質標的」、「遺伝子標的」、「標的の検証」 | Skill(skill="tooluniverse-target-research") |
| 「遺伝子の安全性」、「遺伝子安全性スコア」、「ノックアウトの安全性」、「ノックダウンの安全性」、「オンターゲット毒性」、「[遺伝子]を阻害しても安全か」 | Skill(skill="tooluniverse-gene-liability") |
| 「ペプチド標的」、「デオーファナイズ」、「デオーファナイゼーション」、「ペプチドのオフターゲット」、「[ペプチド]は何に結合するか」、「ペプチドの標的」、「オーファンペプチド」、「ペプチドは[標的]に結合しない」、「[生物種]では結合するが、〜では結合しない」、「[ペプチド]の受容体を見つける」 | Skill(skill="tooluniverse-peptide-target-deorphanization") |
3. 臨床意思決定支援
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "drug safety"、"adverse events"、"side effects"、"pharmacovigilance"、"pharmacogenomics"、"FAERS"、"black box warning" | Skill(skill="tooluniverse-pharmacovigilance") |
| "adverse event signal"、"safety signal detection"、"disproportionality"、"PRR"、"ROR" | Skill(skill="tooluniverse-adverse-event-detection") |
| "drug safety profile"、"drug safety assessment"、"comprehensive safety" | Skill(skill="tooluniverse-pharmacovigilance") |
| "chemical safety"、"ADMET"、"chemical toxicity"、"environmental toxicity"、"toxic effects" | Skill(skill="tooluniverse-chemical-safety") |
| "cancer treatment"、"precision oncology"、"tumor mutation"、"targeted therapy"、"EGFR"、"KRAS"、"BRAF" | Skill(skill="tooluniverse-precision-oncology") |
| "cancer driver"、"driver gene"、"driver mutation"、"IntOGen"、"cBioPortal" | Skill(skill="tooluniverse-cancer-genomics-tcga") |
| "somatic mutation interpretation"、"cancer variant"、"oncogenic variant"、"tumor variant" | Skill(skill="tooluniverse-cancer-variant-interpretation") |
| "ACMG classification"、"variant classification"、"benign/pathogenic"、"ACMG criteria"、"PM2"、"PS1"、"PP3" | Skill(skill="tooluniverse-acmg-variant-classification") |
| "cancer classification"、"OncoTree"、"tumor subtype"、"cancer type code"、"histological classification" | Skill(skill="tooluniverse-cancer-classification") |
| "TCGA"、"cancer genomics cohort"、"GDC analysis"、"TCGA mutations"、"pan-cancer" | Skill(skill="tooluniverse-cancer-genomics-tcga") |
| "immunotherapy response"、"checkpoint inhibitor response"、"TMB"、"MSI"、"PD-L1"、"ICI response" | Skill(skill="tooluniverse-immunotherapy-response-prediction") |
| "rare disease diagnosis"、"differential diagnosis"、"phenotype matching"、"HPO"、"patient with [symptoms]" | Skill(skill="tooluniverse-rare-disease-diagnosis") |
| "clinical risk score"、"CHA2DS2-VASc"、"HAS-BLED"、"CURB-65"、"qSOFA"、"Child-Pugh"、"MELD-Na"、"Wells score"、"ASCVD risk"、"eGFR CKD-EPI"、"bedside risk calculator" | Skill(skill="tooluniverse-clinical-risk-scoring") |
| "device adverse events"、"device recall"、"MAUDE"、"food/supplement adverse event"、"CAERS"、"veterinary adverse event"、"drug shortage" | Skill(skill="tooluniverse-product-safety-surveillance") |
| "variant interpretation"、"VUS"、"pathogenicity"、"clinical significance"、"is [variant] pathogenic" | Skill(skill="tooluniverse-variant-interpretation") |
| "clinical guidelines"、"practice guidelines"、"treatment guidelines"、"dosing recommendations"、"standard of care" | Skill(skill="tooluniverse-clinical-guidelines") |
| 記述された患者に適した薬剤の選択 — "which of the following is most appropriate for"、"which drug should this patient receive"；候補薬剤とともに修飾因子（肝機能障害／腎機能障害、Child-Pugh、"on a strong CYP3A4 inhibitor"、妊娠、禁忌）を挙げる症例記述。判断の決め手は記憶ではなく、各候補薬剤のFDAラベルにあります | Skill(skill="tooluniverse-biomedical-fact-lookup") |
| "patient stratification"、"precision medicine"、"biomarker stratification"、"treatment selection" | Skill(skill="tooluniverse-precision-medicine-stratification") |
4. 探索と設計
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "find binders"、「バーチャルスクリーニング」、「ヒット同定」、「[target]向け化合物」、「IC50」、「bioactivity」、「binding affinity」、「potency」、「selectivity」、「SAR」、「structure-activity」、「lead optimization」、「hit-to-lead」 | Skill(skill="tooluniverse-binder-discovery") |
| "peptide target"、「deorphanize」、「デオーファナイゼーション」、「peptide off-target」、「[peptide]は何に結合するか」、「ペプチドの標的」、「オーファンペプチド」、「ペプチドが[target]に結合しない」、「[species]では結合するが、そうではない」、「[peptide]の受容体を見つける」 | Skill(skill="tooluniverse-peptide-target-deorphanization") |
| "drug repurposing"、「新たな適応症」、「[disease]に使える既存薬」、「[drug]を別の用途に転用する」 | Skill(skill="tooluniverse-drug-repurposing") |
| "drug target validation"、「標的の創薬可能性」、「標的を検証する」、「標的評価」 | Skill(skill="tooluniverse-drug-target-validation") |
| "network pharmacology"、「ポリファーマコロジー」、「化合物・標的ネットワーク」、「マルチターゲット」 | Skill(skill="tooluniverse-network-pharmacology") |
| 進行中のタンパク質設計検証 — 「タンパク質設計キャンペーン」、「バインダー候補を検証する」、「相反するバインダーモデル」、「条件付きpHバインダー」、「グリカン衝突の検証」、「タンパク質競合への応募」 | Skill(skill="tooluniverse-protein-design-campaign") |
| "design protein"、「タンパク質バインダー」、「de novoタンパク質」、「RFdiffusion」、「ProteinMPNN」 | Skill(skill="tooluniverse-protein-therapeutic-design") |
| "antibody engineering"、「抗体設計」、「ヒト化」、「親和性成熟」 | Skill(skill="tooluniverse-antibody-engineering") |
| "ADMET prediction"、「ADME」、「吸収」、「分布」、「代謝」、「排泄」、「毒性予測」 | Skill(skill="tooluniverse-admet-prediction") |
| "small molecule discovery"、「ケミカルバイオロジー」、「化合物の調達」、「ヒット探索」、「ケミカルプローブ」 | Skill(skill="tooluniverse-small-molecule-discovery") |
| "chemical sourcing"、「化合物を購入する」、「ベンダー検索」、「Enamine」、「MolPort」、「化合物の入手可能性」 | Skill(skill="tooluniverse-chemical-sourcing") |
| "GPCR"、「Gタンパク質共役受容体」、「GPCRdb」、「受容体リガンド」、「バイアス型アゴニスト」 | Skill(skill="tooluniverse-gpcr-structural-pharmacology") |
| "dereplicate"、「天然物の同定」、「NPAtlas」、「ChemOnt分類」、「ClassyFire」、「産生生物」 | Skill(skill="tooluniverse-natural-product-dereplication") |
5. ゲノミクスとバリアント解析
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "GWAS研究", "ゲノムワイド関連解析", "GWASカタログ", "[trait]のGWAS" | Skill(skill="tooluniverse-gwas-study-explorer") |
| "GWAS形質から遺伝子", "形質関連遺伝子", "原因遺伝子", "[trait]の遺伝子" | Skill(skill="tooluniverse-gwas-trait-to-gene") |
| "ファインマッピング", "信頼区間セット", "原因バリアント", "統計的絞り込み" | Skill(skill="tooluniverse-gwas-finemapping") |
| "SNP解釈", "rsID", "rs[number]", "バリアントアノテーション" | Skill(skill="tooluniverse-gwas-snp-interpretation") |
| "ポリジェニックリスク", "PRS", "遺伝的リスク", "[disease]のリスクスコア" | Skill(skill="tooluniverse-polygenic-risk-score") |
| "構造バリアント", "SV", "CNV", "欠失", "重複", "染色体再構成" | Skill(skill="tooluniverse-structural-variant-analysis") |
| "VCF", "バリアントコーリング", "変異解析", "バリアントアノテーションパイプライン", "VAF", "バリアントアレル頻度", "コーディングバリアント", "同義変異", "ミスセンス変異" | Skill(skill="tooluniverse-variant-analysis") |
| "バリアント機能アノテーション", "タンパク質バリアントの影響", "バリアントの帰結", "ミスセンス変異の影響" | Skill(skill="tooluniverse-variant-functional-annotation") |
| "調節バリアント", "非コードバリアント", "eQTLバリアント", "調節領域バリアント" | Skill(skill="tooluniverse-regulatory-variant-analysis") |
| "希少疾患ゲノミクス", "Orphanet遺伝子", "希少疾患遺伝子", "原因遺伝子", "エクソーム診断" | Skill(skill="tooluniverse-rare-disease-genomics") |
| "1000 Genomes", "IGSR", "集団頻度", "スーパー集団", "AFR/EUR/EAS/SAS/AMR" | Skill(skill="tooluniverse-population-genetics-1000genomes") |
| "PheWAS", "フェノームワイド関連解析", "祖先集団間の再現", "バイオバンク間の比較", "FinnGen", "BioBank Japan", "バリアントの多面発現" | Skill(skill="tooluniverse-phewas") |
| "メンデルランダム化", "MR因果推論", "操作変数", "XはYの原因か", "遺伝的因果エビデンス" | Skill(skill="tooluniverse-mendelian-randomization") |
| "機能喪失メカニズム", "LoFメカニズム", "このバリアントがLoFである理由", "構造安定性と機能障害の比較" | Skill(skill="tooluniverse-protein-lof-mechanism") |
| "SAE特徴", "スパースオートエンコーダーバリアント", "ESMC SAE", "メカニズムに基づくバリアント解釈" | Skill(skill="tooluniverse-protein-sae-variant-interpretation") |
| "残基ごとのアノテーション", "結合界面残基", "リガンドポケット残基", "埋没残基と表面残基", "PDB構造アノテーション" | Skill(skill="tooluniverse-protein-structural-annotation-pdb") |
| "これらの残基が重要な理由", "残基の機能メカニズム", "DMSホットスポットの解釈", "触媒残基と構造残基" | Skill(skill="tooluniverse-residue-functional-mechanism-interpretation") |
| "バリアント予測器の検証", "DMS検証", "ディープミューテーションスキャンのベンチマーク", "予測器と実験による影響の比較" | Skill(skill="tooluniverse-variant-predictor-dms-validation") |
6. システム・ネットワーク解析
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "タンパク質相互作用", "PPI", "インタラクトーム", "結合パートナー", "タンパク質複合体" | Skill(skill="tooluniverse-protein-interactions") |
| "システム生物学", "パスウェイ解析", "ネットワーク解析", "遺伝子セットエンリッチメント" | Skill(skill="tooluniverse-systems-biology") |
| "メタボロミクス", "代謝物の同定", "代謝パスウェイ" | Skill(skill="tooluniverse-metabolomics") |
| "エピゲノミクス", "遺伝子制御", "転写因子", "TF結合", "エンハンサー", "クロマチン", "ChIP-seq" | Skill(skill="tooluniverse-epigenomics") |
| "遺伝子エンリッチメント", "パスウェイエンリッチメント", "GOエンリッチメント", "GSEA", "過剰代表解析", "遺伝子リスト解析" | Skill(skill="tooluniverse-gene-enrichment") |
| "マルチオミクス", "オミクス統合", "トランスクリプトミクス + プロテオミクス", "統合解析" | Skill(skill="tooluniverse-multi-omics-integration") |
| "マルチオミクス疾患", "疾患の特性評価", "ゲノミクス + トランスクリプトミクス + プロテオミクス" | Skill(skill="tooluniverse-multiomic-disease-characterization") |
| "遺伝子制御ネットワーク", "GRN", "TFネットワーク", "制御回路", "遺伝子制御ネットワーク" | Skill(skill="tooluniverse-gene-regulatory-networks") |
| "エピゲノミクス・クロマチン", "ヒストン修飾", "クロマチンアクセシビリティ", "ATAC-seq", "DNase-seq" | Skill(skill="tooluniverse-epigenomics-chromatin") |
| "パスウェイ疾患", "疾患パスウェイ", "パスウェイ遺伝学", "パスウェイ収束" | Skill(skill="tooluniverse-pathway-disease-genetics") |
| "メタボロミクス・パスウェイ", "代謝パスウェイマッピング", "パスウェイレベルのメタボロミクス" | Skill(skill="tooluniverse-metabolomics-pathway") |
| "結果の解釈", "生物学的背景", "p値を超えて", "この結果は何を意味するか", "解析と生物学を統合する", "統計的結果 + 生物学", "因果推論", "エビデンスの統合" | Skill(skill="tooluniverse-data-integration-analysis") |
7. スクリーニング・機能ゲノミクス
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "CRISPR スクリーニング", "遺伝子スクリーニング", "スクリーニングヒット", "必須遺伝子", "MAGeCK", "sgRNA", "スクリーニングの反復", "スクリーニングのQC", "ドロップアウトスクリーニング", "CRISPRa", "CRISPRi", "ベータスコア" | Skill(skill="tooluniverse-crispr-screen-analysis") |
| "薬物間相互作用", "DDI", "薬物併用", "多剤併用" | Skill(skill="tooluniverse-drug-drug-interaction") |
| "差次的発現", "DESeq2", "RNA-seq解析", "差次的発現遺伝子", "フォールドチェンジ", "差次的発現", "log2FC", "カウント行列", "分散度" | Skill(skill="tooluniverse-rnaseq-deseq2") |
| "プロテオミクス", "質量分析", "タンパク質定量", "TMT", "iTRAQ", "ラベルフリー" | Skill(skill="tooluniverse-proteomics-analysis") |
| "免疫レパートリー", "TCR", "BCR", "T細胞受容体", "B細胞受容体", "クローンタイプ" | Skill(skill="tooluniverse-immune-repertoire-analysis") |
| "空間トランスクリプトミクス", "Visium", "MERFISH", "seqFISH", "Slide-seq", "空間的遺伝子発現" | Skill(skill="tooluniverse-spatial-transcriptomics") |
| "空間オミクス", "空間プロテオミクス", "空間マルチオミクス" | Skill(skill="tooluniverse-spatial-omics-analysis") |
| "顕微鏡法", "画像解析", "細胞計数", "コロニー形態計測", "蛍光定量" | Skill(skill="tooluniverse-image-analysis") |
| "電子顕微鏡法", "cryo-EM", "TEM", "SEM", "EMPIAR", "EMDB" | Skill(skill="tooluniverse-electron-microscopy") |
| "細胞株", "細胞株プロファイリング", "DepMap", "CCLE", "細胞株感受性" | Skill(skill="tooluniverse-cell-line-profiling") |
| "臨床データ統合", "臨床表現型", "EHR解析", "臨床コホート" | Skill(skill="tooluniverse-clinical-data-integration") |
| "系統学", "系統樹", "配列アラインメント", "進化解析", "樹形性", "飽和度", "節約法", "PhyKIT", "DVMC", "長い枝", "樹長", "MAFFT", "ギャップ率" | Skill(skill="tooluniverse-phylogenetics") |
| "統計モデリング", "回帰分析", "ロジスティック回帰", "生存時間解析", "Cox", "ANOVA", "F統計量", "カイ二乗", "スプライン", "オッズ比", "Cohen's d", "p値", "臨床試験データ", "順序尺度", "重症度", "ワクチン接種", "SDTM", "DM.csv", "AE.csv", "有害事象の重症度" | Skill(skill="tooluniverse-statistical-modeling") |
| "メタアナリシス", "効果量の統合", "統合推定値", "エビデンス統合", "フォレストプロット", "異質性", "I-squared", "I²", "固定効果", "ランダム効果", "DerSimonian-Laird", "研究の統合", "システマティックレビューの統計", "複数コホートの統合" | Skill(skill="tooluniverse-meta-analysis") |
| "用量反応", "濃度反応", "IC50", "EC50", "ヒル係数", "力価", "4パラメーターロジスティック", "4PL", "シグモイドフィッティング", "Emax", "相対力価", "フォールドシフト", "薬剤スクリーニング曲線" | Skill(skill="tooluniverse-dose-response") |
| "薬物動態", "PK解析", "非コンパートメント解析", "NCA", "Cmax", "Tmax", "AUC", "半減期", "クリアランス", "分布容積", "バイオアベイラビリティ", "濃度時間", "血漿中濃度" | Skill(skill="tooluniverse-pharmacokinetics") |
| "酵素反応速度論", "Michaelis-Menten", "Km", "Vmax", "kcat", "ターンオーバー数", "触媒効率", "特異性定数", "Lineweaver-Burk", "酵素阻害", "Ki", "競合阻害剤" | Skill(skill="tooluniverse-enzyme-kinetics") |
| "プライマー設計", "PCRプライマー", "qPCRプライマー", "融解温度", "Tm計算", "アニーリング温度", "GCクランプ", "プライマーダイマー", "オリゴ解析", "アンプリコン", "フォワードプライマーとリバースプライマー" | Skill(skill="tooluniverse-primer-design") |
| "診断検査", "感度・特異度", "ROC曲線", "AUC", "PPV", "NPV", "尤度比", "Youden", "最適カットオフ", "検査後確率", "バイオマーカーの精度", "混同行列" | Skill(skill="tooluniverse-diagnostic-test-evaluation") |
| "薬剤相乗効果", "薬物併用", "Bliss独立性", "Loewe相加性", "HSA相乗効果", "ZIPスコア", "併用指数", "Chou-Talalay", "相乗作用・拮抗作用", "併用療法解析" | Skill(skill="tooluniverse-drug-synergy") |
| "分子クローニング", "Gibson Assembly", "Golden Gate", "Type IIS", "BsaI", "BbsI", "Esp3I", "BsmBI", "SapI", "アセンブリオーバーラップ", "フラグメントアセンブリ", "コンストラクト設計", "ドメスティケーション", または逆方向 — "これらのプラスミドを組み合わせました…", "生成されるプラスミドは何を発現しますか", "gRNAは何を標的にしていますか", "バーチャル消化", "プラスミドの制限酵素消化" | Skill(skill="tooluniverse-molecular-cloning") |
| "メタボロミクス解析", "LC-MS解析", "代謝物定量", "代謝フラックス" | Skill(skill="tooluniverse-metabolomics-analysis") |
| "機能ゲノミクススクリーニング", "CRISPRライブラリ", "shRNAスクリーニング", "バーコードスクリーニング" | Skill(skill="tooluniverse-functional-genomics-screens") |
| "プロテオミクスデータ", "PRIDE", "MassIVE", "ProteomeXchange", "プロテオミクスデータセット" | Skill(skill="tooluniverse-proteomics-data-retrieval") |
| "タンパク質修飾", "PTM解析", "リン酸化部位", "ユビキチン化", "グリコシル化" | Skill(skill="tooluniverse-protein-modification-analysis") |
| "構造プロテオミクス", "架橋質量分析", "XL-MS", "HDX-MS", "構造生物学" | Skill(skill="tooluniverse-structural-proteomics") |
| "タンパク質構造予測", "AlphaFold予測", "構造モデリング", "ホモロジーモデリング" | Skill(skill="tooluniverse-protein-structure-prediction") |
| "FASTQ QC", "FastQC", "MultiQC", "アダプタートリミング", "fastp", "Cutadapt", "リード品質", "配列重複" | Skill(skill="tooluniverse-fastq-qc") |
8. 臨床試験と研究デザイン
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "臨床試験デザイン", "試験プロトコル", "研究デザイン", "エンドポイントの選定" | Skill(skill="tooluniverse-clinical-trial-design") |
| "臨床試験のマッチング", "患者と試験のマッチング", "試験の適格性", "患者に適した試験を探す" | Skill(skill="tooluniverse-clinical-trial-matching") |
| "GWASによる創薬", "遺伝的標的の検証", "GWASから創薬へ" | Skill(skill="tooluniverse-gwas-drug-discovery") |
| "疫学分析", "疫学", "リスク因子", "曝露とアウトカム", "観察研究", "交絡因子の調整", "疾患リスク分析", "健康データの分析", "臨床データの回帰分析", "コホートの生存分析" | Skill(skill="tooluniverse-epidemiological-analysis") |
9. 生物種と進化
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "モデル生物", "マウスの表現型", "ショウジョウバエのオルソログ", "線虫", "ゼブラフィッシュ", "酵母", "種間" | Skill(skill="tooluniverse-model-organism-genetics") |
| "比較ゲノミクス", "オルソログ", "パラログ", "保存性", "進化的" | Skill(skill="tooluniverse-comparative-genomics") |
| "集団遺伝学", "対立遺伝子頻度", "HWE", "Fst", "遺伝的浮動" | Skill(skill="tooluniverse-population-genetics") |
| "植物", "Arabidopsis", "作物", "植物経路", "光合成" | Skill(skill="tooluniverse-plant-genomics") |
| "マイクロバイオーム", "メタゲノミクス", "腸内細菌", "16S", "MGnify" | Skill(skill="tooluniverse-metagenomics-analysis") |
| "病原体", "感染症", "アウトブレイク", "新興感染症" | Skill(skill="tooluniverse-infectious-disease") |
| "生態学", "生物多様性", "侵入種", "送粉者", "食物網", "保全", "群集生態学", "栄養段階" | Skill(skill="tooluniverse-ecology-biodiversity") |
| "マイクロバイオーム", "腸内細菌叢", "ディスバイオーシス", "マイクロバイオームの構成", "16S rRNA" | Skill(skill="tooluniverse-microbiome-research") |
| "有害転帰経路", "AOP", "重要事象", "分子起点事象", "KER" | Skill(skill="tooluniverse-adverse-outcome-pathway") |
| "ゲノムアセンブリ", "アセンブリN50", "RefSeqアセンブリQC", "プラスミド数", "NCBI Datasetsゲノム" | Skill(skill="tooluniverse-microbial-genome-characterization") |
10. 専門的な生物学
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "lipidomics", "lipid", "sphingolipid", "ceramide", "fatty acid", "LIPID MAPS" | Skill(skill="tooluniverse-lipidomics") |
| "miRNA", "lncRNA", "non-coding RNA", "microRNA", "ncRNA" | Skill(skill="tooluniverse-noncoding-rna") |
| "aging", "senescence", "longevity", "senolytic", "geroprotector" | Skill(skill="tooluniverse-aging-senescence") |
| "vaccine", "epitope prediction", "MHC binding", "immunogenicity", "T-cell epitope" | Skill(skill="tooluniverse-vaccine-design") |
| "stem cell", "iPSC", "organoid", "pluripotency", "differentiation" | Skill(skill="tooluniverse-stem-cell-organoid") |
| "single cell", "scRNA-seq", "cell clustering", "UMAP", "cell type" | Skill(skill="tooluniverse-single-cell") |
| "pharmacogenomics", "PGx", "CPIC", "CYP2D6", "drug-gene", "genotype-guided dosing" | Skill(skill="tooluniverse-pharmacogenomics") |
| "drug mechanism", "mechanism of action", "how does [drug] work", "MOA" | Skill(skill="tooluniverse-drug-mechanism-research") |
| "drug regulatory", "FDA approval", "generic availability", "Orange Book", "patent" | Skill(skill="tooluniverse-drug-regulatory") |
| "gene-disease", "disease genes", "gene association", "genetic basis" | Skill(skill="tooluniverse-gene-disease-association") |
| "toxicology", "AOP", "adverse outcome pathway", "toxin", "BPA" | Skill(skill="tooluniverse-toxicology") |
| "variant to mechanism", "how does variant cause disease", "trace variant" | Skill(skill="tooluniverse-variant-to-mechanism") |
| "regulatory genomics", "enhancer", "promoter", "ENCODE", "cis-regulatory" | Skill(skill="tooluniverse-regulatory-genomics") |
| "KEGG disease", "KEGG drug", "KEGG pathway disease" | Skill(skill="tooluniverse-kegg-disease-drug") |
| "HLA", "MHC", "antigen presentation", "transplant compatibility" | Skill(skill="tooluniverse-hla-immunogenomics") |
| "immunology", "immune response", "cytokine", "antibody-antigen", "autoimmune", "immune signaling" | Skill(skill="tooluniverse-immunology") |
| "neuroscience", "neuron", "brain", "synapse", "neural network", "firing rate", "computational neuroscience", "neuroanatomy", "neurodegeneration", "cranial nerve", "action potential", "connectome" | Skill(skill="tooluniverse-neuroscience") |
11. 問題解決と計算
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "organic chemistry", "reaction mechanism", "predict product", "NMR interpretation", "IUPAC name", "Diels-Alder", "Grignard", "stereochemistry", "retrosynthesis" | Skill(skill="tooluniverse-organic-chemistry") |
| "inorganic chemistry", "crystal structure", "unit cell", "coordination", "point group", "symmetry", "noble gas compound", "lanthanide", "covalency", "bonding theory", "thermodynamics", "Nernst" | Skill(skill="tooluniverse-inorganic-physical-chemistry") |
| "calculate", "compute", "dosing calculation", "drip rate", "half-life decay", "dilution", "R₀", "herd immunity", "partition function", "pharmacokinetics", "stoichiometry" | Skill(skill="tooluniverse-computational-biophysics") |
| "neural model", "firing rate", "integrate-and-fire", "synaptic dynamics", "network model", "balanced network" | Skill(skill="tooluniverse-neuroscience") |
| "environmental calculation", "contaminant dilution", "bioconcentration", "mass balance", "environmental fate" | Skill(skill="tooluniverse-computational-biophysics") |
12. インフラストラクチャとセットアップ
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "setup", "install", "configure", "API keys", "upgrade", "how to use", "get started", "CLI", "tu command", "MCP vs CLI vs SDK", "what is ToolUniverse", "what can this do", "what databases", "demo", "tutorial", "quickstart", "I'm new" | Skill(skill="tooluniverse-claude-code-plugin") |
| "custom tool", "add my own tool", "local tool", "create tool", "extend ToolUniverse" | Skill(skill="tooluniverse-custom-tool") |
| "SDK", "Python SDK", "build AI scientist", "programmatic access", "import tooluniverse", "coding API", "tu build", "typed wrappers" | Skill(skill="tooluniverse-sdk") |
| "install skills", "missing skills", "skill not found", "add skills" | Skill(skill="tooluniverse-install-skills") |
| "self-review", "eval current work", "evaluate this work", "check my work", "is this complete", "definition of done", "evaluation rubric", "success criteria", "grading criteria", "LLM-as-judge" | Skill(skill="tooluniverse-self-review") |
13. 共有とアカウント関連のタスク（作業はあなたが行い、ユーザーは回答して「許可」をクリックするだけです）
| キーワード | アクション |
|---|---|
| "share my model/script/function", "let my lab/colleague use this", "make this a tool", "share my GPU", "keep my tool running" | Skill(skill="tooluniverse-share-computer") |
| "publish my tool", "put it in Discover", "let anyone use my tool", "unpublish" | Skill(skill="tooluniverse-publish-tool") |
| "API key missing", "login/token rejected", "add my OMIM/NCBI/DisGeNET key", "which logins do I need" | Skill(skill="tooluniverse-database-logins") |
| "TU-SHARE-" code, "use my colleague's model/computer", "run it on the lab GPU", "shared or community tools" | Skill(skill="tooluniverse-use-shared-computer") |
優先順位の判定ルール
-
検索より計算を優先：質問に計算、推論、またはメカニズムの予測が必要な場合は、データ取得スキルにも該当していても、問題解決スキルに振り分けます。
- "calculate the drip rate for this IV" → computational-biophysics（drug-researchではありません）
- "predict the product of this reaction" → organic-chemistry（chemical-compound-retrievalではありません）
- "what drug interactions does this patient have?" → drug-drug-interaction（臨床推論）
-
セットアップよりドメインを優先：「how do I」、「help me」、「explain」、または「what is」とドメインエンティティ（薬剤、遺伝子、タンパク質、疾患、バリアント、経路名）が同時に含まれる場合は、セットアップではなくドメインスキルに振り分けます。
- "how do I find interactions for TP53?" → protein-interactions
- "help me research metformin" → drug-research
- "what is EGFR?" → target-research
- ドメインエンティティが含まれない場合に限り、セットアップに振り分けます（"how do I use this?"）。
-
具体性のルール：一般的なものより、具体的なものを優先します。
- "cancer treatment" → precision-oncology（disease-researchではありません）
-
評価意図のルール：既存または現在の作業のレビューを求める依頼は、
tooluniverse-self-reviewに振り分けます。ただし、評価スイート、採点器、テスト、またはベンチマークの作成や実行を求める依頼は、ここに振り分けないでください。 これらは実装タスクです。self-reviewでは、単なる「eval」は定性的な評価を指します。スコア付けには、明示的にスコア、評点、または点数の依頼が必要です。 -
データ型のルール：「get/retrieve/fetch」は取得スキルに振り分けます。
- "get compound structure" → chemical-compound-retrieval（drug-researchではありません）
-
それでも曖昧な場合：AskUserQuestionを使ってユーザーに確認します。
一般的な戦略を使用する場合
専門スキルに該当するものがない場合に限ります。
- ToolUniverse 自体に関するメタ的な質問（ドメインのエンティティを扱わないもの）
- 複数のスキルを組み合わせたカスタムワークフロー
- ユーザーが明示的に「専門スキルを使わないで」と指示した場合
警告：「TP53 の相互作用を調べるにはどうすればよいですか？」はメタ的な質問ではありません。protein-interactions に振り分けてください。
一般的な戦略を使用する場合は、references/general-strategies.md を読み込み、実行してください（説明するだけでなく、実際にクエリを実行してください）。
問題解決モード
スキルは単なるツールのカタログではなく、ドメインの専門知識と推論のフレームワークを備えています。質問に推論、計算、または臨床判断が必要な場合（単なるデータ検索ではない場合）は、適切な問題解決スキルに振り分けてください。
問題解決モードを使用する場合
- 段階的な計算（投与量、希釈、減衰、化学量論）が必要な質問 →
tooluniverse-computational-biophysics - 反応機構の推論（生成物の予測、NMR の解釈、立体化学）が必要な質問 →
tooluniverse-organic-chemistry - 臨床的な意思決定（鑑別診断、薬物相互作用、治療法の選択）が必要な質問 → 該当する臨床スキルに振り分けてください
- データ検索が必要な質問 → 以下のクイック検索モードを使用してください
重要な原則
まず考え、その後に検索してください。 多くの科学的な問題には、データベースクエリだけでなく、推論のフレームワークと計算が必要です。スキルは、データを見つけるだけでなく、問題を解決するために活用してください。
同梱スクリプト（スキル横断のリファレンス）
以下のスクリプトは、素早いローカル計算のために各スキルで利用できます。対応するスキルに振り分ける際は、スクリプトを直接呼び出してください：
| スクリプト | スキル | 使用する場面 | ToolUniverse の代替ツール（推奨） |
|---|---|---|---|
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/iv_drip_rate.py | computational-biophysics | 点滴速度／投与量の計算 | -- |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/herd_immunity.py | computational-biophysics | R₀、集団免疫閾値 | Epidemiology_r0_herd |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/epidemiology.py | computational-biophysics | 疫学計算 | Epidemiology_r0_herd, Epidemiology_vaccine_coverage, Epidemiology_nnt, Epidemiology_diagnostic, Epidemiology_bayesian |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/radioactive_decay.py | computational-biophysics | 放射性崩壊／半減期 | -- |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/fluid_calculations.py | computational-biophysics | 流体力学／流量の計算 | -- |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/burn_fluids.py | computational-biophysics | 熱傷の輸液蘇生 | -- |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/enzyme_kinetics.py | computational-biophysics | データからの Km/Vmax、ヒル係数、Ki の算出 | EnzymeKinetics_calculate |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/env_risk_assessment.py | computational-biophysics | 土壌汚染のハザード比 | -- |
skills/tooluniverse-drug-drug-interaction/scripts/pharmacology_ref.py | drug-drug-interaction | CYP 基質、薬物相互作用、薬理定数 | -- |
skills/tooluniverse-rare-disease-diagnosis/scripts/clinical_patterns.py | rare-disease-diagnosis | HPO パターンマッチング、鑑別診断 | -- |
skills/tooluniverse-sequence-analysis/scripts/translate_dna.py | sequence-analysis | DNA → タンパク質への翻訳 | DNA_translate_reading_frames |
skills/tooluniverse-sequence-analysis/scripts/amino_acids.py | sequence-analysis | アミノ酸の特性の検索 | -- |
skills/tooluniverse-sequence-analysis/scripts/sequence_tools.py | sequence-analysis | GC 含量、逆相補配列、モチーフスキャン | Sequence_count_residues, Sequence_gc_content, Sequence_reverse_complement, Sequence_stats |
skills/tooluniverse-sequence-analysis/scripts/biology_facts.py | sequence-analysis | 遺伝暗号、コドン表、生物学定数 | -- |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/degrees_of_unsaturation.py | organic-chemistry | 分子式からの不飽和度の算出 | DegreesOfUnsaturation_calculate |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/molecular_formula.py | organic-chemistry | 分子量、分子式の解析 | MolecularFormula_analyze |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/chemistry_facts.py | organic-chemistry | 官能基、反応タイプのリファレンス | -- |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/molecular_complexity.py | organic-chemistry | Böttcher/Bertz 分子複雑性 | -- |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/crystal_validator.py | organic-chemistry | 結晶構造密度の検証 | CrystalStructure_validate |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/stereochem_tracker.py | organic-chemistry | 反応系列を通じた R/S の追跡 | -- |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/smiles_verifier.py | organic-chemistry | SMILES の検証：MW、重原子、価電子 | SMILES_verify |
skills/tooluniverse-population-genetics/scripts/popgen_calculator.py | population-genetics | HWE、Fst、対立遺伝子頻度の計算 | PopGen_hwe_test, PopGen_fst, PopGen_inbreeding, PopGen_haplotype_count |
skills/tooluniverse-metabolomics/scripts/metabolism_ref.py | metabolomics | 経路の検索、13C トレーサー、ATP 収量 | -- |
skills/tooluniverse-variant-analysis/scripts/parse_vcf.py | variant-analysis | VCF ファイルのローカル解析 | -- |
クイック検索モード
事実を尋ねる質問（短い回答が期待される質問）には、詳細な調査レポートを作成しないでください。代わりに、次の手順を実行します。
- 適切なスキルに振り分けます
- 対象を絞ったツール呼び出しを1～3回行います
- 具体的な回答を返します
例：
- 「[protein] のシステイン残基はいくつありますか？」→ UniProt の配列を検索→残基を数える
- 「[gene] と相互作用する薬剤は何ですか？」→ ChEMBL／OpenTargets を検索
- 「このDNA配列を翻訳してください」→ コドン表を使って直接計算
重要な原則：科学的事実に確信が持てない場合は、記憶に頼って回答せず、データベースで調べてください。
振り分けの例
明確に一致する場合：「乳がんに関する包括的な調査レポート」→ Skill(skill="tooluniverse-disease-research", args="breast cancer")
事実の検索：「GABAAρ1 TM3-TM4リンカーにはシステイン残基がいくつありますか？」→ Skill(skill="tooluniverse-sequence-analysis") → UniProt を検索→数える
曖昧な場合：「アスピリンについて教えてください」→ AskUserQuestion：薬剤のプロファイル、安全性、化学データ、それとも適応拡大についてですか？
一致するものがない場合：「プロテオミクス関連のツールをすべて見つけるにはどうすればよいですか？」→ 一般的な方法：find_tools クエリを実行
ドメイン＋セットアップを示すキーワード：「BRCA1 のバリアントについて理解したい」→ Skill(skill="tooluniverse-variant-interpretation", args="BRCA1")
一般的なプロトコル（振り分け後に適用）
- 推測せず、調べてください：回答前に ToolUniverse のツールを使って事実を検証します。
- 推定せず、計算してください：計算が必要な場合は、Python／R コードを作成して実行します。
- 取得するだけでなく、分析してください：データ分析タスクではコードを実行し、結果を報告します。
- 記憶よりツールを信頼してください：ツールの結果が知識と食い違う場合は、ツールを信頼します。
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