关于 tooluniverse
ToolUniverse 的路由技能，根据问题和文件名将分析任务分派给专门技能，并提醒先检查已有分析结果和复用分析工具。适用于涉及多种生物医学数据类型的 Agent 工作流。
主要功能
- 01按领域关键词路由到专门技能
- 02依据文件名识别分析类型
- 03优先读取已执行笔记本或脚本
- 04提供常见分析工具调用指引
- 05汇总关键统计分析约定
适用场景
- 01判断组学或变异数据应使用的技能
- 02从已运行笔记本读取权威结果
- 03为临床试验不良事件分析选择工具
- 04避免重复实现常见分析流程
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
$
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/tooluniverse确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。
.env.templateCHECKLIST.mdREFERENCE.mdreferences/general-strategies.md详细介绍
ToolUniverse Router
首要操作：路由到专用技能
在进行任何其他操作之前——在读取数据、编写代码或回答问题之前——先扫描下方的路由表，并调用匹配的技能。专用技能包含关键的领域约定；如果不加载这些约定，你很可能会出错。
路由方法：
- 阅读完整问题和文件列表（文件名可标示分析类型——
*mageck*.xlsx→ CRISPR 筛选，*DM.csv/*AE.csv→ 临床试验 AE，*.vcf→ 变异，*.h5ad→ 单细胞，*_counts.csv+*meta*.csv→ RNA-seq 差异表达，*.faa+*.treefile→ 系统发育，*_executed.ipynb→ 已运行的权威分析） - 在路由表中找到匹配的关键词行
- 立即调用
Skill(skill="<skill-name>") - 按照已加载技能的说明回答问题
如果没有关键词匹配，但文件名表明了某个领域 → 仍须根据文件名信号进行路由。即使问题描述很笼统，文件名也是权威的领域证据。
如果没有匹配的信号 → 使用下方的通用策略。
不要跳过路由。 即使你认为自己知道答案，技能中也包含一些与默认做法不同的约定（例如应使用哪个分母、哪个 R 函数、读取哪一列）。
关键分析约定
规则零：如果数据附带权威分析流程，请使用该流程
在编写任何分析代码之前，先检查数据文件夹中是否包含已发布的分析。常见形式有两种：
-
已执行的笔记本（
*_executed.ipynb、*.ipynb）——分析已使用参考答案所依据的确切软件包版本、筛选条件和阈值运行。使用 pydeseq2/scanpy/gseapy 重新实现会产生不同的数值。请直接读取输出：tu run read_executed_notebook '{"data_folder":"/path/to/data","search":"<keyword>"}'search可以是逗号分隔的词语（例如"upregulated,log2FoldChange"），也可以是正则表达式。工具会返回匹配单元格的源代码和打印输出，让你可以引用已发布的数值，而不是重新计算。 -
可执行脚本（
run_*.py、analysis.R、find_*.R、*.Rmd）——执行并报告：ls /path/to/data/folder cd /path/to/data && python3 run_*.py # or Rscript analysis.R规范脚本与临时脚本：当文件夹中有多个
.R/.py文件时，优先选择名称规范的脚本（analysis.R、main.R、run.R、run_<question_topic>.R），而不是名称带有临时性质的脚本（try_*.R、check_*.R、inspect_*.R、verify_*.R、*_v2.R、*2.R、*3.R）。临时脚本通常是先前 Agent 尝试留下的文件，可能尚未收敛到已发布的答案——请将其输出视为参考，而非权威结果。
只有在数据文件夹中不存在权威分析流程时，才编写自己的分析代码。如果存在权威分析流程，你的任务是执行或读取它并报告结果，而不是重新实现。
规则零的子规则——引用单元格输出：如果笔记本中某个单元格的输出就是问题的答案（例如 len(sigs) = 197、mean p-value: 0.0254、top hit: GENE_X），请直接复制该输出值。不要使用自己的筛选条件重新计算。笔记本可能应用了与问题描述略有不同的筛选条件（例如，问题列出 padj<0.05, |LFC|>0.5, baseMean>10，但笔记本的筛选行将 & (baseMean>=10) 注释掉了）。已发布的答案就是笔记本的输出，即使问题中的筛选条件与笔记本实际应用的条件略有不同。基准答案来自笔记本实际执行的计算，而不是根据问题字面列出的筛选条件重新计算。若笔记本的已发布数值能直接回答问题，请以其为准。
规则一：对重复出现的分析模式，使用捆绑的技能脚本
编写自己的分析代码之前，请先检查插件中这些现成的脚本。它们遵循正确的规范，可避免重新摸索：
对于重复出现的分析模式，优先使用 ToolUniverse 工具（通过 tu run <name> 或 MCP execute_tool 调用）。它们遵循正确的规范：
| 任务 | ToolUniverse 工具 | 单行命令 |
|---|---|---|
| 读取权威已执行笔记本的输出 | read_executed_notebook | tu run read_executed_notebook '{"data_folder":"/path","search":"upregulated"}' |
| 临床试验 AE 严重程度（卡方、序数） | 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"}' |
| 按基因进行 ANOVA／倍数变化分析（基因 × 样本矩阵） | expression_anova_per_gene | tu run expression_anova_per_gene '{"counts_file":"counts.csv","meta_file":"meta.csv","group_col":"cell_type","mode":"anova"}' |
| 计算 VCF／Excel 中编码变异的比例 | coding_variant_fraction | tu run coding_variant_fraction '{"file":"variants.xlsx","vaf_threshold":0.3,"annotation":"synonymous_variant","header_rows":2}' |
| 对多棵树批量运行 PhyKIT | phykit_batch_analysis | tu run phykit_batch_analysis '{"operation":"batch","function":"treeness","directory":"./trees","extension":".treefile"}' |
| 运行 R DESeq2（而不是 pydeseq2 重实现版本） | run_deseq2_analysis | tu run run_deseq2_analysis '{"operation":"deseq2","counts_file":"counts.csv","metadata_file":"meta.csv","design":"~ condition"}' |
每个工具都会处理编码、列名差异和聚合层级边界情况，这些在临时编写代码时很容易出错。通过 tu find "<keyword>" 或 MCP find_tools 查找更多工具。
简要提醒（一行版）
以下是简短提示。完整规范、反面示例和代码片段位于对应的子技能中——通过路由表加载，以了解详情。
- 临床试验 AE 严重程度（卡方或有序／逻辑回归）：使用所有 AE 记录，按受试者取
max(AESEV)，不要按 AEPT 筛选——即使问题指定了“COVID-19 严重程度”或“感染严重程度”等具体状况，AESEV 也是通用结局，而不是子集筛选条件。参见tooluniverse-statistical-modeling。 - 变异计数／比例（同义变异百分比、错义变异百分比、“X 变异的比例”等）：分母仅使用编码子集（同义变异 + 错义变异 + splice_region + stop_gained/lost + start_lost + frameshift + inframe_ins/del）。排除 intron、intergenic、UTR、splice_donor/acceptor、regulatory、non_coding。即使问题没有明确提到“编码”，分母也只适用编码变异——使用
coding_variant_fraction工具。参见tooluniverse-variant-analysis。 - DESeq2 库：如果存在权威脚本，就按脚本执行；否则优先使用 R DESeq2——参见
tooluniverse-rnaseq-deseq2。查看分析人员的筛选行时，只应用#注释之前的筛选条件——不要添加注释掉的代码中的筛选条件（例如，# & (baseMean>=10)未启用，不要包含）。 - 逐特征统计量（ANOVA F、median LFC）：先按基因分别计算，再汇总；绝不可合并后计算总和再求比值——参见
tooluniverse-statistical-modeling。 - 样条模型：通过 Rscript 使用 R 的
ns()——参见tooluniverse-statistical-modeling。 - PhyKIT 饱和度：使用第 2 列（
1-slope），而不是第 1 列（slope）——参见tooluniverse-phylogenetics。 - “Also DE in X”：直接求交集
A ∩ B——参见tooluniverse-rnaseq-deseq2。 - “A 和 B 之间”的比值：最终答案中始终同时说明
A/B = X和B/A = 1/X。英文“ratio between A and B”的方向不明确；同时报告两者可确保答案中包含正确数值。输出示例：“比值（W 到 1）= 1.52，相当于（1 到 W）= 0.66”。 - 单位——百分比与比例或比值：根据问题中的名词作答。“percentage”或“percent”→按 0–100 的尺度报告（例如
29，而不是0.29）。“proportion”、“fraction”或“ratio”→以小数报告（例如0.29）。问题要求“relative proportion”或“as a percentage”时，将小数乘以 100。如有任何歧义，请同时说明两种形式（例如，“0.29（= 29%）”）。
这些提醒用于快速识别模式，以便进行路由。详细的 ❌ WRONG / ✅ RIGHT 示例和合理性检查启发式规则见子技能正文——通过路由表调用技能以加载相关内容。
路由表
1. 数据检索
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "get", "retrieve", "化学化合物", "PubChem", "ChEMBL", "药物分子", "SMILES", "InChI" | Skill(skill="tooluniverse-chemical-compound-retrieval") |
| "get", "retrieve", "表达数据", "基因表达", "组学数据集", "ArrayExpress", "RNA-seq", "微阵列" | Skill(skill="tooluniverse-expression-data-retrieval") |
| "get", "retrieve", "蛋白质结构", "PDB", "AlphaFold", "晶体结构", "3D 模型" | Skill(skill="tooluniverse-protein-structure-retrieval") |
| "get", "retrieve", "序列", "DNA 序列", "RNA 序列", "蛋白质序列", "FASTA" | Skill(skill="tooluniverse-sequence-retrieval") |
| "查找数据", "搜索数据集", "数据集", "哪里可以获取数据", "队列研究", "数据存储库", "公开数据", "下载用于分析的数据", "有哪些数据可用于" | Skill(skill="tooluniverse-dataset-discovery") |
| "数据整理", "下载批量数据", "解析格式", "API 访问模式", "直接 API", "原始数据下载", "超出工具范围", "批量下载" | Skill(skill="tooluniverse-data-wrangling") |
2. 研究与画像
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| 可通过数据库核查的单一事实，尤其是选择题——“以下哪个基因／药物／变异／通路是……”，任何表述为“根据 <数据库>”（DisGeNet、OMIM、MSigDB、miRDB、GTRD、MGI、Ensembl、ClinVar、ChEMBL、OpenTargets、UniProt）的问题。请查找资料，而不要凭记忆作答；小众注释最容易产生幻觉 | Skill(skill="tooluniverse-biomedical-fact-lookup") |
| “研究”、“画像”、“疾病”、“综合征”、“障碍”、“关于[疾病]的综合报告” | Skill(skill="tooluniverse-disease-research") |
| “研究”、“画像”、“药物”、“药品”、“治疗药物”、“介绍一下[药物]” | Skill(skill="tooluniverse-drug-research") |
| “文献综述”、“关于……的论文”、“……方面的出版物”、“研究文章”、“近期研究” | Skill(skill="tooluniverse-literature-deep-research") |
| “研究”、“画像”、“靶点”、“蛋白质靶点”、“基因靶点”、“靶点验证” | Skill(skill="tooluniverse-target-research") |
| “基因责任”、“基因安全评分”、“敲除安全性”、“敲低安全性”、“靶向毒性”、“抑制[基因]是否安全” | Skill(skill="tooluniverse-gene-liability") |
| “肽靶点”、“去孤儿化”、“去孤儿化研究”、“肽脱靶”、“[肽]结合什么”、“某种肽的靶点”、“孤儿肽”、“肽不结合[靶点]”、“在[物种]中结合但不……”、“查找[肽]的受体” | Skill(skill="tooluniverse-peptide-target-deorphanization") |
3. 临床决策支持
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "drug safety"（药物安全性）、"adverse events"（不良事件）、"side effects"（副作用）、"pharmacovigilance"（药物警戒）、"pharmacogenomics"（药物基因组学）、"FAERS"、"black box warning"（黑框警告） | Skill(skill="tooluniverse-pharmacovigilance") |
| "adverse event signal"（不良事件信号）、"safety signal detection"（安全信号检测）、"disproportionality"（比例失衡）、"PRR"、"ROR" | Skill(skill="tooluniverse-adverse-event-detection") |
| "drug safety profile"（药物安全性概况）、"drug safety assessment"（药物安全性评估）、"comprehensive safety"（全面安全性） | Skill(skill="tooluniverse-pharmacovigilance") |
| "chemical safety"（化学品安全性）、"ADMET"、"chemical toxicity"（化学毒性）、"environmental toxicity"（环境毒性）、"toxic effects"（毒性作用） | Skill(skill="tooluniverse-chemical-safety") |
| "cancer treatment"（癌症治疗）、"precision oncology"（精准肿瘤学）、"tumor mutation"（肿瘤突变）、"targeted therapy"（靶向治疗）、"EGFR"、"KRAS"、"BRAF" | Skill(skill="tooluniverse-precision-oncology") |
| "cancer driver"（癌症驱动因子）、"driver gene"（驱动基因）、"driver mutation"（驱动突变）、"IntOGen"、"cBioPortal" | Skill(skill="tooluniverse-cancer-genomics-tcga") |
| "somatic mutation interpretation"（体细胞突变解读）、"cancer variant"（癌症变异）、"oncogenic variant"（致癌变异）、"tumor variant"（肿瘤变异） | Skill(skill="tooluniverse-cancer-variant-interpretation") |
| "ACMG classification"（ACMG 分类）、"variant classification"（变异分类）、"benign/pathogenic"（良性／致病）、"ACMG criteria"（ACMG 标准）、"PM2"、"PS1"、"PP3" | Skill(skill="tooluniverse-acmg-variant-classification") |
| "cancer classification"（癌症分类）、"OncoTree"、"tumor subtype"（肿瘤亚型）、"cancer type code"（癌症类型代码）、"histological classification"（组织学分类） | Skill(skill="tooluniverse-cancer-classification") |
| "TCGA"、"cancer genomics cohort"（癌症基因组学队列）、"GDC analysis"（GDC 分析）、"TCGA mutations"（TCGA 突变）、"pan-cancer"（泛癌） | Skill(skill="tooluniverse-cancer-genomics-tcga") |
| "immunotherapy response"（免疫治疗应答）、"checkpoint inhibitor response"（检查点抑制剂应答）、"TMB"、"MSI"、"PD-L1"、"ICI response"（ICI 应答） | Skill(skill="tooluniverse-immunotherapy-response-prediction") |
| "rare disease diagnosis"（罕见病诊断）、"differential diagnosis"（鉴别诊断）、"phenotype matching"（表型匹配）、"HPO"、"patient with [symptoms]"（有［症状］的患者） | Skill(skill="tooluniverse-rare-disease-diagnosis") |
| "clinical risk score"（临床风险评分）、"CHA2DS2-VASc"、"HAS-BLED"、"CURB-65"、"qSOFA"、"Child-Pugh"、"MELD-Na"、"Wells score"（Wells 评分）、"ASCVD risk"（ASCVD 风险）、"eGFR CKD-EPI"、"bedside risk calculator"（床旁风险计算器） | Skill(skill="tooluniverse-clinical-risk-scoring") |
| "device adverse events"（器械不良事件）、"device recall"（器械召回）、"MAUDE"、"food/supplement adverse event"（食品／补充剂不良事件）、"CAERS"、"veterinary adverse event"（兽医不良事件）、"drug shortage"（药物短缺） | Skill(skill="tooluniverse-product-safety-surveillance") |
| "variant interpretation"（变异解读）、"VUS"、"pathogenicity"（致病性）、"clinical significance"（临床意义）、"is [variant] pathogenic"（［变异］是否致病） | Skill(skill="tooluniverse-variant-interpretation") |
| "clinical guidelines"（临床指南）、"practice guidelines"（实践指南）、"treatment guidelines"（治疗指南）、"dosing recommendations"（剂量建议）、"standard of care"（标准治疗） | Skill(skill="tooluniverse-clinical-guidelines") |
| 针对特定患者选择药物 — "which of the following is most appropriate for"（以下哪种药物最适合）、"which drug should this patient receive"（该患者应接受哪种药物）；病例中提及影响因素（肝／肾功能损害、Child-Pugh、"on a strong CYP3A4 inhibitor"（正在使用强效 CYP3A4 抑制剂）、妊娠、禁忌证）及候选药物。决定性信息在各候选药物的 FDA 标签中，而非依靠记忆 | Skill(skill="tooluniverse-biomedical-fact-lookup") |
| "patient stratification"（患者分层）、"precision medicine"（精准医疗）、"biomarker stratification"（生物标志物分层）、"treatment selection"（治疗选择） | Skill(skill="tooluniverse-precision-medicine-stratification") |
4. 发现与设计
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "find binders"（寻找结合蛋白）、"virtual screening"（虚拟筛选）、"hit identification"（命中物鉴定）、"compounds for [target]"（针对 [target] 的化合物）、"IC50"、"bioactivity"（生物活性）、"binding affinity"（结合亲和力）、"potency"（效力）、"selectivity"（选择性）、"SAR"、"structure-activity"（构效关系）、"lead optimization"（先导化合物优化）、"hit-to-lead"（命中物到先导化合物） | Skill(skill="tooluniverse-binder-discovery") |
| "peptide target"（肽靶点）、"deorphanize"（孤儿受体去孤儿化）、"deorphanization"（去孤儿化）、"peptide off-target"（肽脱靶）、"what does [peptide] bind"（[peptide] 结合什么）、"target of a peptide"（肽的靶点）、"orphan peptide"（孤儿肽）、"peptide doesn't bind [target]"（肽不结合 [target]）、"binds in [species] but not"（在 [species] 中结合，但不在……中结合）、"find the receptor for [peptide]"（寻找 [peptide] 的受体） | Skill(skill="tooluniverse-peptide-target-deorphanization") |
| "drug repurposing"（药物再利用）、"new indication"（新适应症）、"existing drugs for [disease]"（用于 [disease] 的现有药物）、"repurpose [drug]"（重新利用 [drug]） | Skill(skill="tooluniverse-drug-repurposing") |
| "drug target validation"（药物靶点验证）、"target druggability"（靶点成药性）、"validate target"（验证靶点）、"target assessment"（靶点评估） | Skill(skill="tooluniverse-drug-target-validation") |
| "network pharmacology"（网络药理学）、"polypharmacology"（多重药理学）、"compound-target network"（化合物-靶点网络）、"multi-target"（多靶点） | Skill(skill="tooluniverse-network-pharmacology") |
| 持续进行的蛋白质设计验证 — "protein design campaign"（蛋白质设计项目）、"validate binder candidates"（验证候选结合蛋白）、"conflicting binder models"（相互矛盾的结合蛋白模型）、"conditional pH binder"（条件性 pH 结合蛋白）、"glycan clash validation"（验证糖链冲突）、"protein competition submission"（蛋白质竞争提交） | Skill(skill="tooluniverse-protein-design-campaign") |
| "design protein"（设计蛋白质）、"protein binder"（蛋白质结合蛋白）、"de novo protein"（从头设计的蛋白质）、"RFdiffusion"、"ProteinMPNN" | Skill(skill="tooluniverse-protein-therapeutic-design") |
| "antibody engineering"（抗体工程）、"antibody design"（抗体设计）、"humanization"（人源化）、"affinity maturation"（亲和力成熟） | Skill(skill="tooluniverse-antibody-engineering") |
| "ADMET prediction"（ADMET 预测）、"ADME"、"absorption"（吸收）、"distribution"（分布）、"metabolism"（代谢）、"excretion"（排泄）、"toxicity prediction"（毒性预测） | Skill(skill="tooluniverse-admet-prediction") |
| "small molecule discovery"（小分子发现）、"chemical biology"（化学生物学）、"compound sourcing"（化合物采购）、"hit finding"（命中物筛选）、"chemical probe"（化学探针） | Skill(skill="tooluniverse-small-molecule-discovery") |
| "chemical sourcing"（化学品采购）、"buy compound"（购买化合物）、"vendor search"（供应商搜索）、"Enamine"、"MolPort"、"compound availability"（化合物供应情况） | Skill(skill="tooluniverse-chemical-sourcing") |
| "GPCR"、"G-protein coupled receptor"（G 蛋白偶联受体）、"GPCRdb"、"receptor ligand"（受体配体）、"biased agonist"（偏向性激动剂） | Skill(skill="tooluniverse-gpcr-structural-pharmacology") |
| "dereplicate"（去重复鉴定）、"natural product identification"（天然产物鉴定）、"NPAtlas"、"ChemOnt classification"（ChemOnt 分类）、"ClassyFire"、"producing organism"（产生生物） | Skill(skill="tooluniverse-natural-product-dereplication") |
5. 基因组学与变异分析
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "GWAS 研究", "全基因组关联", "GWAS 目录", "[性状] 的 GWAS" | Skill(skill="tooluniverse-gwas-study-explorer") |
| "GWAS 性状到基因", "性状相关基因", "因果基因", "[性状] 对应的基因" | Skill(skill="tooluniverse-gwas-trait-to-gene") |
| "精细定位", "可信集合", "因果变异", "统计细化" | Skill(skill="tooluniverse-gwas-finemapping") |
| "SNP 解读", "rsID", "rs[number]", "变异注释" | Skill(skill="tooluniverse-gwas-snp-interpretation") |
| "多基因风险", "PRS", "遗传风险", "[疾病] 的风险评分" | Skill(skill="tooluniverse-polygenic-risk-score") |
| "结构变异", "SV", "CNV", "缺失", "重复", "染色体重排" | Skill(skill="tooluniverse-structural-variant-analysis") |
| "VCF", "变异检测", "突变分析", "变异注释流程", "VAF", "变异等位基因频率", "编码变异", "同义", "错义" | Skill(skill="tooluniverse-variant-analysis") |
| "变异功能注释", "蛋白质变异效应", "变异后果", "错义效应" | Skill(skill="tooluniverse-variant-functional-annotation") |
| "调控变异", "非编码变异", "eQTL 变异", "调控区域变异" | Skill(skill="tooluniverse-regulatory-variant-analysis") |
| "罕见病基因组学", "Orphanet 基因", "罕见病基因", "致病基因", "外显子组诊断" | Skill(skill="tooluniverse-rare-disease-genomics") |
| "1000 Genomes", "IGSR", "群体频率", "超群体", "AFR/EUR/EAS/SAS/AMR" | Skill(skill="tooluniverse-population-genetics-1000genomes") |
| "PheWAS", "全表型组关联", "跨祖源复制", "跨生物样本库", "FinnGen", "BioBank Japan", "变异的多效性" | Skill(skill="tooluniverse-phewas") |
| "孟德尔随机化", "MR 因果推断", "工具变量", "X 是否导致 Y", "遗传因果证据" | Skill(skill="tooluniverse-mendelian-randomization") |
| "功能缺失机制", "LoF 机制", "为什么这个变异会导致 LoF", "结构稳定性与功能破坏" | Skill(skill="tooluniverse-protein-lof-mechanism") |
| "SAE 特征", "稀疏自编码器变异", "ESMC SAE", "机制性变异解读" | Skill(skill="tooluniverse-protein-sae-variant-interpretation") |
| "逐残基注释", "结合界面残基", "配体口袋残基", "埋藏与表面残基", "PDB 结构注释" | Skill(skill="tooluniverse-protein-structural-annotation-pdb") |
| "这些残基为何至关重要", "残基功能机制", "DMS 热点解读", "催化残基与结构残基" | Skill(skill="tooluniverse-residue-functional-mechanism-interpretation") |
| "验证变异预测器", "DMS 验证", "深度突变扫描基准测试", "预测效应与实验效应" | Skill(skill="tooluniverse-variant-predictor-dms-validation") |
6. 系统与网络分析
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "蛋白质相互作用", "PPI", "interactome", "结合伙伴", "蛋白质复合物" | Skill(skill="tooluniverse-protein-interactions") |
| "系统生物学", "通路分析", "网络分析", "基因集富集" | Skill(skill="tooluniverse-systems-biology") |
| "代谢组学", "代谢物鉴定", "代谢通路" | Skill(skill="tooluniverse-metabolomics") |
| "表观基因组学", "基因调控", "转录因子", "TF 结合", "增强子", "染色质", "ChIP-seq" | Skill(skill="tooluniverse-epigenomics") |
| "基因富集", "通路富集", "GO 富集", "GSEA", "过度代表", "基因列表分析" | Skill(skill="tooluniverse-gene-enrichment") |
| "多组学", "组学整合", "转录组学 + 蛋白质组学", "整合分析" | Skill(skill="tooluniverse-multi-omics-integration") |
| "多组学疾病", "疾病特征描述", "基因组学 + 转录组学 + 蛋白质组学" | Skill(skill="tooluniverse-multiomic-disease-characterization") |
| "基因调控网络", "GRN", "TF 网络", "调控回路", "基因调控网络" | Skill(skill="tooluniverse-gene-regulatory-networks") |
| "表观基因组染色质", "组蛋白修饰", "染色质可及性", "ATAC-seq", "DNase-seq" | Skill(skill="tooluniverse-epigenomics-chromatin") |
| "通路疾病", "疾病通路", "通路遗传学", "通路汇聚" | Skill(skill="tooluniverse-pathway-disease-genetics") |
| "代谢组通路", "代谢通路映射", "通路层面的代谢组学" | Skill(skill="tooluniverse-metabolomics-pathway") |
| "解读结果", "生物学背景", "超越 p 值", "这个结果意味着什么", "将分析与生物学整合", "统计结果 + 生物学", "因果推理", "证据整合" | Skill(skill="tooluniverse-data-integration-analysis") |
7. 筛选与功能基因组学
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "CRISPR 筛选", "遗传筛选", "筛选命中结果", "必需基因", "MAGeCK", "sgRNA", "筛选重复样本", "筛选 QC", "敲除筛选", "CRISPRa", "CRISPRi", "beta 分数" | Skill(skill="tooluniverse-crispr-screen-analysis") |
| "药物-药物相互作用", "DDI", "药物组合", "多重用药" | Skill(skill="tooluniverse-drug-drug-interaction") |
| "差异表达", "DESeq2", "RNA-seq 分析", "差异表达基因", "倍数变化", "差异表达", "log2FC", "计数矩阵", "离散度" | Skill(skill="tooluniverse-rnaseq-deseq2") |
| "蛋白质组学", "质谱", "蛋白质定量", "TMT", "iTRAQ", "无标记" | Skill(skill="tooluniverse-proteomics-analysis") |
| "免疫组库", "TCR", "BCR", "T 细胞受体", "B 细胞受体", "克隆型" | Skill(skill="tooluniverse-immune-repertoire-analysis") |
| "空间转录组学", "Visium", "MERFISH", "seqFISH", "Slide-seq", "空间基因表达" | Skill(skill="tooluniverse-spatial-transcriptomics") |
| "空间组学", "空间蛋白质组学", "空间多组学" | Skill(skill="tooluniverse-spatial-omics-analysis") |
| "显微成像", "图像分析", "细胞计数", "菌落形态测量", "荧光定量" | Skill(skill="tooluniverse-image-analysis") |
| "电子显微镜", "cryo-EM", "TEM", "SEM", "EMPIAR", "EMDB" | Skill(skill="tooluniverse-electron-microscopy") |
| "细胞系", "细胞系分析", "DepMap", "CCLE", "细胞系敏感性" | Skill(skill="tooluniverse-cell-line-profiling") |
| "临床数据整合", "临床表型", "EHR 分析", "临床队列" | Skill(skill="tooluniverse-clinical-data-integration") |
| "系统发育学", "系统发育树", "序列比对", "进化分析", "树性", "饱和度", "简约法", "PhyKIT", "DVMC", "长枝", "树长", "MAFFT", "缺口百分比" | Skill(skill="tooluniverse-phylogenetics") |
| "统计建模", "回归分析", "逻辑回归", "生存分析", "Cox", "ANOVA", "F 统计量", "卡方", "样条", "优势比", "Cohen's d", "p 值", "临床试验数据", "有序", "严重程度", "疫苗接种", "SDTM", "DM.csv", "AE.csv", "不良事件严重程度" | Skill(skill="tooluniverse-statistical-modeling") |
| "荟萃分析", "合并效应量", "合并估计值", "证据综合", "森林图", "异质性", "I-squared", "I²", "固定效应", "随机效应", "DerSimonian-Laird", "合并研究", "系统综述统计", "多队列合并" | Skill(skill="tooluniverse-meta-analysis") |
| "剂量-反应", "浓度-反应", "IC50", "EC50", "Hill 斜率", "效价", "4 参数逻辑斯蒂", "4PL", "S 形拟合", "Emax", "相对效价", "倍数位移", "药物筛选曲线" | Skill(skill="tooluniverse-dose-response") |
| "药代动力学", "PK 分析", "非房室分析", "NCA", "Cmax", "Tmax", "AUC", "半衰期", "清除率", "分布容积", "生物利用度", "浓度-时间", "血浆浓度" | Skill(skill="tooluniverse-pharmacokinetics") |
| "酶动力学", "Michaelis-Menten", "Km", "Vmax", "kcat", "转换数", "催化效率", "特异性常数", "Lineweaver-Burk", "酶抑制", "Ki", "竞争性抑制剂" | Skill(skill="tooluniverse-enzyme-kinetics") |
| "引物设计", "PCR 引物", "qPCR 引物", "熔解温度", "Tm 计算", "退火温度", "GC 夹", "引物二聚体", "寡核苷酸分析", "扩增子", "正向和反向引物" | Skill(skill="tooluniverse-primer-design") |
| "诊断试验", "敏感度和特异度", "ROC 曲线", "AUC", "PPV", "NPV", "似然比", "Youden", "最佳截断值", "检验后概率", "生物标志物准确性", "混淆矩阵" | Skill(skill="tooluniverse-diagnostic-test-evaluation") |
| "药物协同作用", "药物组合", "Bliss 独立性", "Loewe 加和", "HSA 协同作用", "ZIP 分数", "组合指数", "Chou-Talalay", "协同或拮抗", "联合治疗分析" | Skill(skill="tooluniverse-drug-synergy") |
| "分子克隆", "Gibson Assembly", "Golden Gate", "Type IIS", "BsaI", "BbsI", "Esp3I", "BsmBI", "SapI", "组装重叠区", "片段组装", "构建体设计", "去除限制性位点", 或反向提问 — "我组合了这些质粒……", "最终质粒表达什么", "gRNA 靶向什么", "虚拟酶切", "质粒限制性酶切" | Skill(skill="tooluniverse-molecular-cloning") |
| "代谢组学分析", "LC-MS 分析", "代谢物定量", "代谢通量" | Skill(skill="tooluniverse-metabolomics-analysis") |
| "功能基因组学筛选", "CRISPR 文库", "shRNA 筛选", "条形码筛选" | Skill(skill="tooluniverse-functional-genomics-screens") |
| "蛋白质组学数据", "PRIDE", "MassIVE", "ProteomeXchange", "蛋白质组学数据集" | Skill(skill="tooluniverse-proteomics-data-retrieval") |
| "蛋白质修饰", "PTM 分析", "磷酸化位点", "泛素化", "糖基化" | Skill(skill="tooluniverse-protein-modification-analysis") |
| "结构蛋白质组学", "交联质谱", "XL-MS", "HDX-MS", "结构生物学" | Skill(skill="tooluniverse-structural-proteomics") |
| "蛋白质结构预测", "AlphaFold 预测", "结构建模", "同源建模" | Skill(skill="tooluniverse-protein-structure-prediction") |
| "FASTQ 质控", "FastQC", "MultiQC", "接头序列切除", "fastp", "Cutadapt", "读段质量", "序列重复" | Skill(skill="tooluniverse-fastq-qc") |
8. 临床试验与研究设计
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "临床试验设计", "试验方案", "研究设计", "终点选择" | Skill(skill="tooluniverse-clinical-trial-design") |
| "临床试验匹配", "患者与试验匹配", "试验入选标准", "为患者查找试验" | Skill(skill="tooluniverse-clinical-trial-matching") |
| "GWAS 药物发现", "遗传靶点验证", "从 GWAS 到药物" | Skill(skill="tooluniverse-gwas-drug-discovery") |
| "流行病学分析", "流行病学", "风险因素", "暴露-结局", "观察性研究", "混杂因素调整", "疾病风险分析", "分析健康数据", "临床数据回归", "队列生存分析" | Skill(skill="tooluniverse-epidemiological-analysis") |
9. 生物与进化
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "模式生物", "小鼠表型", "果蝇直系同源基因", "蠕虫", "斑马鱼", "酵母", "跨物种" | Skill(skill="tooluniverse-model-organism-genetics") |
| "比较基因组学", "直系同源基因", "旁系同源基因", "保守性", "进化" | Skill(skill="tooluniverse-comparative-genomics") |
| "群体遗传学", "等位基因频率", "HWE", "Fst", "遗传漂变" | Skill(skill="tooluniverse-population-genetics") |
| "植物", "拟南芥", "作物", "植物通路", "光合作用" | Skill(skill="tooluniverse-plant-genomics") |
| "微生物组", "宏基因组学", "肠道细菌", "16S", "MGnify" | Skill(skill="tooluniverse-metagenomics-analysis") |
| "病原体", "传染病", "疫情暴发", "新发传染病" | Skill(skill="tooluniverse-infectious-disease") |
| "生态学", "生物多样性", "入侵物种", "传粉者", "食物网", "保护", "群落生态学", "营养级" | Skill(skill="tooluniverse-ecology-biodiversity") |
| "微生物组", "肠道微生物群", "菌群失调", "微生物组组成", "16S rRNA" | Skill(skill="tooluniverse-microbiome-research") |
| "不良结局路径", "AOP", "关键事件", "分子起始事件", "KER" | Skill(skill="tooluniverse-adverse-outcome-pathway") |
| "基因组组装", "组装 N50", "RefSeq 组装质控", "质粒数量", "NCBI Datasets 基因组" | Skill(skill="tooluniverse-microbial-genome-characterization") |
10. 专业生物学
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "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. 问题求解与计算
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "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. 基础设施与设置
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "设置", "安装", "配置", "API 密钥", "升级", "如何使用", "开始使用", "CLI", "tu 命令", "MCP 与 CLI、SDK 的区别", "ToolUniverse 是什么", "这能做什么", "有哪些数据库", "演示", "教程", "快速入门", "我是新手" | Skill(skill="tooluniverse-claude-code-plugin") |
| "自定义工具", "添加我自己的工具", "本地工具", "创建工具", "扩展 ToolUniverse" | Skill(skill="tooluniverse-custom-tool") |
| "SDK", "Python SDK", "构建 AI 科学家", "以编程方式访问", "导入 tooluniverse", "编码 API", "tu build", "类型化封装器" | Skill(skill="tooluniverse-sdk") |
| "安装技能", "缺少技能", "找不到技能", "添加技能" | Skill(skill="tooluniverse-install-skills") |
| "自我审查", "评估当前工作", "评估这项工作", "检查我的工作", "是否完整", "完成定义", "评估标准", "成功标准", "评分标准", "LLM 作为评审者" | Skill(skill="tooluniverse-self-review") |
13. 分享与账户任务（由你完成操作；用户只需回答并点击 Allow）
| 关键词 | 操作 |
|---|---|
| "分享我的模型/脚本/函数", "让我的实验室/同事使用它", "将其制作成工具", "分享我的 GPU", "让我的工具持续运行" | Skill(skill="tooluniverse-share-computer") |
| "发布我的工具", "将它放到 Discover", "让任何人都能使用我的工具", "取消发布" | Skill(skill="tooluniverse-publish-tool") |
| "缺少 API 密钥", "登录/令牌被拒绝", "添加我的 OMIM/NCBI/DisGeNET 密钥", "我需要哪些登录凭据" | Skill(skill="tooluniverse-database-logins") |
| "TU-SHARE-" 代码, "使用我同事的模型/计算机", "在实验室 GPU 上运行", "共享或社区工具" | Skill(skill="tooluniverse-use-shared-computer") |
判定优先级规则
-
计算优先于查找：如果问题需要计算、推理或机制预测，即使也匹配数据检索技能，也应路由到问题求解技能。
- "计算这次静脉输液的滴速" → computational-biophysics（而非 drug-research）
- "预测这个反应的产物" → organic-chemistry（而非 chemical-compound-retrieval）
- "这位患者有哪些药物相互作用？" → drug-drug-interaction（临床推理）
-
领域优先于设置：当“怎么做”“帮帮我”“解释”或“是什么”与领域实体（药物、基因、蛋白质、疾病、变异、通路名称）同时出现时，应路由到领域技能，而非设置技能。
- "如何查找 TP53 的相互作用？" → protein-interactions
- "帮我研究二甲双胍" → drug-research
- "EGFR 是什么？" → target-research
- 只有在没有领域实体时才路由到设置技能（“如何使用这个？”）
-
具体性规则：越具体的意图优先于一般意图。
- "癌症治疗" → precision-oncology（而非 disease-research）
-
评估意图规则：要求审查现有/当前工作的请求应路由到
tooluniverse-self-review，但不要将创建或运行评估套件、 评分器、测试或基准测试的请求路由到该技能。这些属于实施任务。在自我审查中， 单独出现“评估”表示定性评估；只有明确要求分数/等级/分值时才进行评分。 -
数据类型规则："获取/检索/抓取" → 检索技能。
- "获取化合物结构" → chemical-compound-retrieval（而非 drug-research）
-
仍有歧义：使用 AskUserQuestion 询问用户。
何时使用通用策略
仅在没有匹配的专用技能时使用：
- 关于 ToolUniverse 本身的元问题（不涉及领域实体）
- 组合多项技能的自定义工作流
- 用户明确表示“不要使用专用技能”
警告：“如何查找 TP53 的相互作用？”不是元问题 — 应路由至 protein-interactions。
使用通用策略时，请加载 references/general-strategies.md 并执行这些策略（实际运行查询，而不只是描述）。
问题解决模式
技能不仅仅是工具目录 — 它们还包含领域专业知识和推理框架。如果问题需要推理、计算或临床判断（而不仅仅是查找数据），请路由至相应的问题解决技能。
何时使用问题解决模式
- 问题需要逐步计算（剂量、稀释、衰变、化学计量）→
tooluniverse-computational-biophysics - 问题需要推理反应机理（预测产物、解读 NMR、立体化学）→
tooluniverse-organic-chemistry - 问题需要临床决策（鉴别诊断、药物相互作用、治疗方案选择）→ 路由至相关临床技能
- 问题需要查找数据 → 使用下文的快速查找模式
核心原则
先思考，再查找。 许多科学问题需要推理框架和计算，而不仅仅是数据库查询。技能应帮助你解决问题，而不仅仅是查找数据。
捆绑脚本（跨技能参考）
这些脚本可供各项技能使用，用于快速本地计算 — 路由至相应技能时，请直接调用：
| 脚本 | 技能 | 适用场景 | ToolUniverse 工具替代方案（优先） |
|---|---|---|---|
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/iv_drip_rate.py | computational-biophysics | 静脉滴注速率 / 剂量计算 | -- |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/herd_immunity.py | computational-biophysics | R₀、群体免疫阈值 | Epidemiology_r0_herd |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/epidemiology.py | computational-biophysics | 流行病学计算 | Epidemiology_r0_herd、Epidemiology_vaccine_coverage、Epidemiology_nnt、Epidemiology_diagnostic、Epidemiology_bayesian |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/radioactive_decay.py | computational-biophysics | 放射性衰变 / 半衰期 | -- |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/fluid_calculations.py | computational-biophysics | 流体动力学 / 流量计算 | -- |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/burn_fluids.py | computational-biophysics | 烧伤补液复苏 | -- |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/enzyme_kinetics.py | computational-biophysics | 根据数据计算 Km/Vmax、Hill 系数、Ki | EnzymeKinetics_calculate |
skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/env_risk_assessment.py | computational-biophysics | 土壤污染危害商 | -- |
skills/tooluniverse-drug-drug-interaction/scripts/pharmacology_ref.py | drug-drug-interaction | CYP 底物、药物相互作用、药理学常数 | -- |
skills/tooluniverse-rare-disease-diagnosis/scripts/clinical_patterns.py | rare-disease-diagnosis | HPO 模式匹配、鉴别诊断 | -- |
skills/tooluniverse-sequence-analysis/scripts/translate_dna.py | sequence-analysis | DNA → 蛋白质翻译 | DNA_translate_reading_frames |
skills/tooluniverse-sequence-analysis/scripts/amino_acids.py | sequence-analysis | 氨基酸属性查询 | -- |
skills/tooluniverse-sequence-analysis/scripts/sequence_tools.py | sequence-analysis | GC 含量、反向互补、基序扫描 | Sequence_count_residues、Sequence_gc_content、Sequence_reverse_complement、Sequence_stats |
skills/tooluniverse-sequence-analysis/scripts/biology_facts.py | sequence-analysis | 遗传密码、密码子表、生物学常数 | -- |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/degrees_of_unsaturation.py | organic-chemistry | 根据分子式计算不饱和度 | DegreesOfUnsaturation_calculate |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/molecular_formula.py | organic-chemistry | 分子量、分子式解析 | MolecularFormula_analyze |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/chemistry_facts.py | organic-chemistry | 官能团、反应类型参考 | -- |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/molecular_complexity.py | organic-chemistry | Böttcher/Bertz 分子复杂度 | -- |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/crystal_validator.py | organic-chemistry | 晶体结构密度验证 | CrystalStructure_validate |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/stereochem_tracker.py | organic-chemistry | 追踪反应序列中的 R/S 构型 | -- |
skills/tooluniverse-organic-chemistry/scripts/smiles_verifier.py | organic-chemistry | 验证 SMILES：MW、重原子、价电子 | SMILES_verify |
skills/tooluniverse-population-genetics/scripts/popgen_calculator.py | population-genetics | HWE、Fst、等位基因频率计算 | PopGen_hwe_test、PopGen_fst、PopGen_inbreeding、PopGen_haplotype_count |
skills/tooluniverse-metabolomics/scripts/metabolism_ref.py | metabolomics | 通路查询、13C 示踪剂、ATP 产量 | -- |
skills/tooluniverse-variant-analysis/scripts/parse_vcf.py | variant-analysis | 本地解析 VCF 文件 | -- |
快速查询模式
对于事实类问题（预期答案较短），不要生成完整的研究报告。请改为：
- 路由至合适的技能
- 调用 1-3 次有针对性的工具
- 返回具体答案
示例：
- “[蛋白质]中有多少个半胱氨酸残基？” → 查询 UniProt 序列 → 统计残基数量
- “有什么药物会与[基因]相互作用？” → 查询 ChEMBL/OpenTargets
- “翻译这段 DNA 序列” → 使用密码子表直接计算
核心原则：如果不确定某个科学事实，应在数据库中查询，而不是凭记忆作答。
路由示例
明确匹配：“关于乳腺癌的综合研究报告” → Skill(skill="tooluniverse-disease-research", args="breast cancer")
事实查询：“GABAAρ1 TM3-TM4 连接区有多少个半胱氨酸残基？” → Skill(skill="tooluniverse-sequence-analysis") → 查询 UniProt → 统计数量
含义不明确：“介绍一下阿司匹林” → AskUserQuestion：药物概况、安全性、化学数据，还是药物再利用？
无匹配项：“如何找到所有与蛋白质组学相关的工具？” → 通用策略：运行 find_tools 查询
领域词 + 设置关键词：“帮我了解 BRCA1 变异” → Skill(skill="tooluniverse-variant-interpretation", args="BRCA1")
通用协议（路由后应用）
- 查询，不要猜测：使用 ToolUniverse 工具核实事实后再作答。
- 计算，不要估算：进行任何计算时，都要编写并运行 Python/R 代码。
- 分析，不要只检索：对于数据分析任务，运行代码并报告结果。
- 相信工具，而非记忆：如果工具结果与已有知识不一致，应以工具结果为准。
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