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Query PharmGKB (clinPGx) for pharmacogenomic clinical annotations — how a variant affects drug response, dosing, and adverse reactions.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/InternScience/DrClaw --skill variant-pharmacogenomicsコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | variant-pharmacogenomics |
| description | Query PharmGKB (clinPGx) for pharmacogenomic clinical annotations — how a variant affects drug response, dosing, and adverse reactions. |
| license | MIT license |
| metadata | {"skill-author":"PJLab"} |
| i18n | {"zh":{"description":"查询变异对药物反应的影响。"}} |
Query PharmGKB clinical annotations API to find drug-gene-variant interactions.
Database: PharmGKB / clinPGx (https://www.pharmgkb.org/)
API: GET https://api.clinpgx.org/v1/data/clinicalAnnotation?location.fingerprint={rsid}&view=base
Args:
rs_id (str): dbSNP rsID (e.g. "rs7412")
Return:
Clinical annotations: related drugs (chemicals), evidence level (1A/1B/2A/2B/3/4),
related diseases, gene (APOE etc.), phenotype categories (efficacy/toxicity/dosage/PK),
related guidelines and FDA labels.
Return Fields Explanation:
- relatedChemicals: 关联的药物/化合物名称和 PharmGKB ID
- levelOfEvidence.term: 证据级别 (1A=最强, 有CPIC/DPWG指南; 4=最弱, 个案报告)
- location.genes: 变异所在基因
- relatedDiseases: 关联疾病
- types: 注释类型 (Efficacy=疗效, Toxicity=毒性, Dosage=剂量, PK=药代动力学)
- relatedGuidelines: 关联的用药指南 (CPIC, DPWG 等)
- relatedLabels: 关联的 FDA 药品标签
import requests
rs_id = "rs7412"
url = f"https://api.clinpgx.org/v1/data/clinicalAnnotation?location.fingerprint={rs_id}&view=base"
resp = requests.get(url, timeout=30).json()
if isinstance(resp, dict) and "data" in resp:
annotations = resp["data"]
elif isinstance(resp, list):
annotations = resp
else:
annotations = []
print(f"[PharmGKB] {rs_id} 药物基因组注释数: {len(annotations)}")
for i, ann in enumerate(annotations):
# 药物
drugs = [c.get("name", "") for c in ann.get("relatedChemicals", [])]
# 证据级别
evidence = ann.get("levelOfEvidence", {}).get("term", "N/A")
# 基因
genes = [g.get("symbol", "") for g in ann.get("location", {}).get("genes", [])]
# 疾病
diseases = [d.get("name", "") for d in ann.get("relatedDiseases", [])]
# 注释类型
ann_types = ann.get("types", [])
print(f"\n [{i+1}] 药物: {drugs}")
print(f" 证据级别: {evidence}")
print(f" 基因: {genes}")
print(f" 类型: {ann_types}")
if diseases:
print(f" 疾病: {diseases}")