scientific-arrayexpress-expression

name	scientific-arrayexpress-expression
description	ArrayExpress 発現アーカイブスキル。BioStudies/ArrayExpress REST API によるマイクロアレイ・RNA-seq 発現実験検索・メタ データ取得・データ再解析。ToolUniverse 連携: arrayexpress。
tu_tools	[{"key":"arrayexpress","name":"ArrayExpress","description":"ArrayExpress 発現実験検索・メタデータ・ファイル取得"}]

Scientific ArrayExpress Expression

EBI ArrayExpress / BioStudies REST API を活用した発現データ アーカイブ検索・再解析パイプラインを提供する。

When to Use

• ArrayExpress/BioStudies の発現実験を検索するとき
• マイクロアレイ/RNA-seq 発現データのメタデータを取得するとき
• SDRF サンプル情報テーブルを解析するとき
• E-MTAB/E-GEOD アクセッションからデータ再解析するとき
• 発現データアーカイブを横断検索するとき
• GEO と ArrayExpress の両方でデータを探すとき

---

Quick Start

1. BioStudies 発現実験検索

import requests
import pandas as pd

BIOSTUDIES_BASE = "https://www.ebi.ac.uk/biostudies/api/v1"
AE_BASE = "https://www.ebi.ac.uk/arrayexpress/json/v3"


def arrayexpress_search_experiments(query, organism=None,
                                       experiment_type=None,
                                       limit=50):
    """
    ArrayExpress — 発現実験検索 (BioStudies API)。

    Parameters:
        query: str — 検索クエリ (例: "breast cancer RNA-seq")
        organism: str — 生物種 (例: "Homo sapiens")
        experiment_type: str — 実験タイプ (例: "RNA-seq of coding RNA")
        limit: int — 最大結果数
    """
    url = 
    params = {
        : query,
        : ,
        : limit,
    }
     organism:
        params[] = organism
     experiment_type:
        params[] = experiment_type

    resp = requests.get(url, params=params, timeout=)
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()

    hits = data.get(, [])
    results = []
     h  hits:
        attrs = {a.get(, ): a.get(, )
                  a  h.get(, [])}
        results.append({
            : h.get(, ),
            : attrs.get(, h.get(, )),
            : attrs.get(, ),
            : attrs.get(, ),
            : h.get(, ),
            : h.get(, ),
            : h.get(, ),
        })

    df = pd.DataFrame(results)
    (
          )
     df