scientific-stitch-chemical-network

name	scientific-stitch-chemical-network
description	STITCH 化学-タンパク質相互作用ネットワークスキル。STITCH REST API を用いた化学物質-タンパク質インタラクション検索・ 信頼度スコアリング・ネットワーク薬理学・ポリファーマコロジー解析。 ToolUniverse 連携: stitch。
tu_tools	[{"key":"stitch","name":"STITCH","description":"化学物質-タンパク質相互作用ネットワーク (EMBL)"}]

Scientific STITCH Chemical Network

STITCH (Search Tool for Interactions of Chemicals) REST API を活用した化学物質-タンパク質相互作用検索・信頼度スコアリング・ ネットワーク薬理学・ポリファーマコロジー解析パイプラインを提供する。

When to Use

• 化学物質とタンパク質の相互作用エビデンスを検索するとき
• 薬物の標的タンパク質ネットワークを構築するとき
• ポリファーマコロジー (多標的薬理作用) を解析するとき
• 化学物質間の類似ネットワークを構築するとき
• ネットワーク薬理学 (Network Pharmacology) を実施するとき

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Quick Start

1. 化学物質-タンパク質相互作用検索

import requests
import pandas as pd

STITCH_API = "http://stitch.embl.de/api"


def stitch_interactions(chemical, species=9606,
                          required_score=400, limit=50):
    """
    STITCH — 化学物質-タンパク質相互作用検索。

    Parameters:
        chemical: str — 化学物質名または CID
            (例: "aspirin", "CIDm00002244")
        species: int — NCBI Taxonomy ID
            (9606=ヒト)
        required_score: int — 最低信頼度スコア
            (0-1000, 400=medium)
        limit: int — 最大結果数
    """
    url = f"{STITCH_API}/tsv/interactionsList"
    params = {
        : chemical,
        : species,
        : required_score,
        : limit,
    }
    resp = requests.get(url, params=params, timeout=)
    resp.raise_for_status()

    lines = resp.text.strip().split()
     (lines) < :
         pd.DataFrame()

    header = lines[].split()
    rows = [line.split()  line  lines[:]]
    df = pd.DataFrame(rows, columns=header)

       df.columns:
        df[] = pd.to_numeric(
            df[], errors=)

    ()
     df


 ():
    
    url = 
    params = {
        : .join(identifiers),
        : species,
    }
    resp = requests.get(url, params=params, timeout=)
    resp.raise_for_status()

    lines = resp.text.strip().split()
     (lines) < :
         pd.DataFrame()

    header = lines[].split()
    rows = [line.split()  line  lines[:]]
    df = pd.DataFrame(rows, columns=header)

    (
          )
     df