uniprot

UniProt データベースへのアクセス

注記：このスキルは UniProt REST API を直接使用します。Modal のデプロイは不要です。すべての操作は HTTP リクエストを介してローカルで実行されます。

配列の取得

アクセッション番号で取得

# FASTA format
curl "https://rest.uniprot.org/uniprotkb/P00533.fasta"

# JSON format with annotations
curl "https://rest.uniprot.org/uniprotkb/P00533.json"

Python を使用

import requests

def get_uniprot_sequence(accession):
    """Fetch sequence from UniProt."""
    url = f"https://rest.uniprot.org/uniprotkb/{accession}.fasta"
    response = requests.get(url)
    if response.ok:
        lines = response.text.strip().split('\n')
        header = lines[0]
        sequence = ''.join(lines[1:])
        return header, sequence
    return None, None

アノテーションの取得

エントリー全体

def get_uniprot_entry(accession):
    """Fetch full UniProt entry as JSON."""
    url = f"https://rest.uniprot.org/uniprotkb/{accession}.json"
    response = requests.get(url)
    return response.json() if response.ok else None

entry = get_uniprot_entry("P00533")
print(f"Protein: {entry['proteinDescription']['recommendedName']['fullName']['value']}")

ドメインの境界

def get_domains(accession):
    """Extract domain annotations."""
    entry = get_uniprot_entry(accession)
    domains = []

    for feature in entry.get('features', []):
        if feature['type'] == 'Domain':
            domains.append({
                'name': feature.get('description', ''),
                'start': feature['location']['start']['value'],
                'end': feature['location']['end']['value']
            })

    return domains

# Example: EGFR domains
domains = get_domains("P00533")
# [{'name': 'Kinase', 'start': 712, 'end': 979}, ...]

UniProt の検索

遺伝子名で検索

def search_uniprot(query, organism=None, limit=10):
    """Search UniProt by query."""
    url = "https://rest.uniprot.org/uniprotkb/search"
    params = {
        "query": query,
        "format": "json",
        "size": limit
    }
    if organism:
        params["query"] += f" AND organism_id:{organism}"

    response = requests.get(url, params=params)
    return response.json()['results']

# Search for human EGFR
results = search_uniprot("EGFR", organism=9606)

配列類似性で検索（BLAST）

# Use UniProt BLAST
# https://www.uniprot.org/blast

相互参照

PDB 構造の取得

def get_pdb_references(accession):
    """Get PDB structures for UniProt entry."""
    entry = get_uniprot_entry(accession)
    pdbs = []

    for xref in entry.get('uniProtKBCrossReferences', []):
        if xref['database'] == 'PDB':
            pdbs.append({
                'pdb_id': xref['id'],
                'method': xref.get('properties', [{}])[0].get('value', ''),
                'chains': xref.get('properties', [{}])[1].get('value', '')
            })

    return pdbs

# Example: PDB structures for EGFR
pdbs = get_pdb_references("P00533")

よくあるユースケース

ターゲットの選定

# 1. Find protein by name
results = search_uniprot("insulin receptor", organism=9606)

# 2. Get accession
accession = results[0]['primaryAccession']  # e.g., P06213

# 3. Get domains
domains = get_domains(accession)

# 4. Find PDB structure
pdbs = get_pdb_references(accession)

# 5. Download best structure for design

配列アラインメント情報

def get_sequence_variants(accession):
    """Get natural variants from UniProt."""
    entry = get_uniprot_entry(accession)
    variants = []

    for feature in entry.get('features', []):
        if feature['type'] == 'Natural variant':
            variants.append({
                'position': feature['location']['start']['value'],
                'original': feature.get('alternativeSequence', {}).get('originalSequence', ''),
                'variant': feature.get('alternativeSequence', {}).get('alternativeSequences', [''])[0],
                'description': feature.get('description', '')
            })

    return variants

API リファレンス

エンドポイント	説明
/uniprotkb/{id}.fasta	FASTA 配列
/uniprotkb/{id}.json	エントリー全体の JSON
/uniprotkb/search	エントリーの検索
/uniprotkb/stream	一括ダウンロード

トラブルシューティング

エントリーが見つからない場合：アクセッション番号の形式を確認してください（例：P00533） レート制限：リクエストの間隔を空けてください 大容量のダウンロード：ページネーションを使って stream エンドポイントを使用してください

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次へ：配列を esm とともに使用して埋め込みを生成するか、chai ／ boltz を使用して構造を生成します。