scientific-icgc-cancer-data

name	scientific-icgc-cancer-data
description	ICGC がんゲノムデータスキル。ICGC ARGO DCC API および レガシー API による国際がんゲノムデータ検索・ドナー/ 検体/変異解析。直接 API (ToolUniverse 非連携)。
tu_tools	[]

Scientific ICGC Cancer Data

ICGC (International Cancer Genome Consortium) ARGO DCC API を 活用した国際がんゲノムデータ検索・変異統計・がん種横断解析 パイプラインを提供する。

When to Use

• 国際がんゲノムプロジェクトのデータを検索するとき
• がん種ごとの体細胞変異プロファイルを調べるとき
• ドナー・検体・変異の統計情報を取得するとき
• がんゲノムの変異シグネチャを分析するとき
• PCAWG (Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes) データを活用するとき
• がん遺伝子変異の国際比較データが必要なとき

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Quick Start

1. ICGC プロジェクト・ドナー検索

import requests
import pandas as pd

ICGC_BASE = "https://dcc.icgc.org/api/v1"


def icgc_search_projects(query=None, limit=50):
    """
    ICGC — がんゲノムプロジェクト検索。

    Parameters:
        query: str — 検索キーワード (例: "lung", "BRCA")
        limit: int — 最大結果数
    """
    url = f"{ICGC_BASE}/projects"
    params = {"size": limit, "from": 1}
    if query:
        params["filters"] = (
            f'{{"project":{{"primarySite":'
            
        )

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

    results = []
     hit  data.get(, []):
        results.append({
            : hit.get(, ),
            : hit.get(, ),
            : hit.get(, ),
            : hit.get(, ),
            : hit.get(, ),
            : .join(
                hit.get(, [])),
            : hit.get(, ),
            : hit.get(, ),
        })

    df = pd.DataFrame(results)
      df.empty:
        df = df.sort_values(, ascending=)

    total = data.get(, {}).get(, )
    (
          )
     df


 ():
    
    url = 
    params = {
        : limit,
        : (
            
            
        ),
    }

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

    results = []
     hit  data.get(, []):
        results.append({
            : hit.get(, ),
            : project_id,
            : hit.get(, ),
            : hit.get(, ),
            : hit.get(, ),
            : hit.get(),
            : hit.get(
                , ),
            : hit.get(, ),
        })

    df = pd.DataFrame(results)
    total = data.get(, {}).get(, )
    (
          )
     df