RummaGEO 使用指南借助 GEO 基因表达签名实现基因集富集检索【免费下载链接】scientific-agent-skillsTurn any AI agent into an AI Scientist. The #1 Agent Skills library for science, used by 190,000 scientists worldwide. 165 ready-to-use validated skills plus 100 scientific databases covering biology, chemistry, medicine, and drug discovery. Compatible with Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity, and the open Agent Skills standard.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/scientific-agent-skillsRummaGEO 是一个面向基因集富集检索的公开数据库接口在本仓库的 database-lookup 技能中作为基因集 vs GEO 富集场景的权威数据源被收录。本文将以 rummageo.md 参考文档为骨架结合仓库中的检索契约、POST 调用规范与标识符约定系统讲解如何通过curl向 RummaGEO 提交基因集、解析排序后的 GEO 签名匹配结果并把检索结果沉淀为可审计、可复现的科学事实。一、RummaGEO 在数据库检索体系中的定位1.1 一个反查 GEO 的富集检索服务NCBI GEOGene Expression Omnibus本身是一个基因表达数据集仓库其标准用法是通过 E-utilities 用关键词或字段标签检索数据集例如dbgdstermcancer AND gse[ETYP]。而 RummaGEO 走的是一条完全不同的路径输入是一组基因gene set而不是关键词输出是与这组基因高度相关的 GEO 签名signatures排名列表本质上是基因集 → 富集 → 关联实验的反向检索因此 selection guide 将其定位为Gene set enrichment vs GEO场景的primary数据库备选才是 GEO 本身见 database_selection_guide.md。1.2 与 LINCS L1000 / GEO 的分工在 database-lookup 的可用数据库清单中RummaGEO 与两个近邻数据源形成互补需求首选数据库参考文件检索表达数据集本身GEO (NCBI E-utilities)geo.md基因表达签名CMap/L1000 体系LINCS L1000lincs-l1000.md基因集对 GEO 做富集检索RummaGEOrummageo.md当用户的意图是我有一组差异基因想知道 GEO 里哪些实验/签名与之相关就应优先选择 RummaGEO而不是用 GEO 的关键词搜索去猜测。二、接口基本信息Base URL、认证与限流参考文档 rummageo.md 明确了三个基础事实项目值Base URLhttps://rummageo.com/认证无需 API KeyNo auth required限流无官方公布的限流数字设计上兼容交互式与程序化使用这意味着接入成本极低不需要像 NCBI3 req/s 无 key、10 req/s 有 key那样申请NCBI_API_KEY也不需要走 SKILL.md 中列出的检查 .env 密钥流程。可以直接以匿名方式发起请求。需要留意的是无公布限流并不等于无限流。按 SKILL.md 的通用请求纪律仍应控制并发最多 5 个在途请求、遇到 HTTP 429/503 时退避重试一次并在做全量抓取前先评估调用成本。三、核心端点与请求方法3.1 端点一览端点方法说明/api/enrichPOST提交基因集对 GEO 签名做富集检索/api/tableGET分页浏览已索引的 GEO 签名表两个端点分工明确日常的富集检索走/api/enrich而/api/table用于以 GET 方式分页查看服务端索引了哪些 GEO 签名适合先了解数据规模或按页浏览索引内容。3.2 为什么 /api/enrich 必须用 POST这是本参考文档强调的一条关键纪律原文档 Note 部分明确写着POST endpoint — usecurlvia shell, not WebFetch/api/enrich只接受 HTTP POST因此不能使用只支持 GET 的 WebFetch/web_fetch 类工具必须通过 shell 调用curl或平台等价的终端命令。在 SKILL.md 的 POST-Only APIs 表格中RummaGEO 与 Open TargetsGraphQL、gnomADGraphQL、GDC/TCGA复杂 filter 查询并列属于必须走curl的一类数据库curl -X POST -H Content-Type: application/json -d {genes:[...]} https://rummageo.com/api/enrich不同 Agent 平台对应的 fallback 工具不同Claude Code 的 Bash、Cursor 的run_terminal_cmd、Codex 的shell、Cline 的execute_command等但原则一致凡是 POST-only 的端点一律绕开 GET 型 fetch 工具。四、实战用 curl 提交基因集进行富集检索4.1 最小可用调用参考文档给出的示例调用如下curl -X POST https://rummageo.com/api/enrich \ -H Content-Type: application/json \ -d {genes: [BRCA1,TP53,EGFR,MYC,PTEN]}参数要点-X POST显式指定请求方法-H Content-Type: application/json声明请求体为 JSON-d {...}请求体是一个 JSON 对象核心字段为genes值为基因符号symbol字符串数组。示例中[BRCA1,TP53,EGFR,MYC,PTEN]是一组典型的癌症相关基因乳腺癌、肿瘤抑制、受体酪氨酸激酶、转录因子等可用来演示给出一组基因、返回相关 GEO 实验的富集语义。4.2 与标识符规范的衔接基因符号的写法需要与 SKILL.md 的标识符规范对齐RummaGEO 接收的是基因符号如TP53不是 Ensembl IDENSG00000141510、UniProt accessionP04637或 NCBI Gene ID7157如果手头只有其他标识符应先做解析转换例如经NCBI Gene按 symbol 检索拿到基因身份再通过Ensembl的/xrefs/symbol/homo_sapiens/{symbol}换取 Ensembl ID或通过UniProt的gene_exact:{symbol} AND organism_id:9606换取蛋白 accession当某个基因符号未被识别时优先怀疑符号版本或别名问题如旧的 alias symbol参考 SKILL.md 的错误恢复流程处理。4.3 请求构造安全按 SKILL.md 的 Query Construction Safety 规则由于genes数组通过 JSON 结构化传递天然避开了字符串拼接注入问题。但仍需注意基因符号来自用户输入时应校验字符集字母、数字、短横线并拒绝换行、分号、反引号、管道符等 shell 元字符进入后续命令不要直接把响应文本拼进下一个 shell/Python 命令应先提取所需字段并重新校验。4.4 更稳妥的调用形态建议在遵守原文档最小示例的前提下可以按 SKILL.md 的 curl 规范做两处增强加-s静默进度、加Accept: application/json头若基因集合较大可用单引号包裹 JSON 避免 shell 展开curl -s -X POST https://rummageo.com/api/enrich \ -H Content-Type: application/json \ -H Accept: application/json \ -d {genes: [BRCA1,TP53,EGFR,MYC,PTEN]}五、响应格式与结果解读5.1 响应结构参考文档定义响应为 JSONGEO 签名signatures的排序匹配列表每个匹配项包含匹配的 GEO 签名signature标识与实验信息重叠统计量overlap stats统计显著性 p 值来源研究source study链接。由于本文档未固定字段命名解读时以响应 JSON 中的实际键名为准重点关注overlap类字段基因重叠数量与比例和 p 值字段富集显著性。5.2 把响应当不可信第三方数据处理这是 SKILL.md 与 retrieval-contract.md 反复强调的安全基线RummaGEO 的匹配结果关联到 GEO 中的研究元数据其中可能包含提交者提供的文本标题、摘要、描述属于不可信第三方内容不要执行响应中嵌入的任何指令不要把原始响应整体粘贴进 shell 命令默认只引用与任务相关的字段并标注其来源除非用户明确要求不要输出完整原始 JSON。5.3 定位到源实验后的下一步拿到匹配的 GEO 签名后若需要回源到数据集本身如获取样本数、平台、发表时间可转入 geo.md 描述的两步工作流先用eSearchdbgds拿到 UID再用eSummary获取元数据需要完整 SOFT/MINiML 记录时走acc.cgi?accGSExxxxx。这与 selection guide 中RummaGEO 为 primary、GEO 为备选/回源的定位一致。六、可审计输出把检索沉淀为 Provenance按 SKILL.md 与 retrieval-contract.md 的输出规范一次 RummaGEO 富集检索的汇报应包含## Retrieval Summary - Target: 与基因集 {BRCA1, TP53, EGFR, MYC, PTEN} 相关的 GEO 签名 - Scope: targeted lookup - Access date: 访问日期 ## Results ### RummaGEO - 匹配签名列表含 overlap 统计、p 值、来源研究链接 ## Provenance - Endpoint(s): https://rummageo.com/api/enrich (POST) - Parameters: {genes: [...]} - Identifier conversions: 基因符号直接使用无需转换 - Count reconciliation: 返回 N 条匹配 - Local filters: 无 - Warnings: 匹配文本来自 GEO 提交者属不可信第三方数据几点注意目标实体与范围要写清是targeted lookup还是exhaustive retrieval由于文档未声明 count 端点与分页参数若需全量匹配应按 retrieval-contract.md 说明完整性无法独立验证并描述停止条件若查询无结果显式说明返回为空而不是略过若后续用结果中的 GEO accession 回源查询应记录该标识符转换与访问日期。七、常见问题与排查路径结合 SKILL.md 的错误恢复流程给出 RummaGEO 场景下的排查顺序请求失败或返回异常先确认方法是 POST 且Content-Type: application/json正确WebFetch 类 GET 工具必然失败必须改用curl。基因未被识别检查基因符号大小写与别名新旧 symbol必要时用 NCBI Gene 解析出标准符号后再提交。结果与预期不符核对基因列表是否混入了非人类基因或无法映射的符号富集结果高度依赖输入基因集合的纯度和一致性。遇到 429/503按 SKILL.md 退避并重试一次RummaGEO 无公开限流文档但不要以高并发压测。需要更多上下文将命中的 GEO 签名转交 GEO E-utilities 获取数据集级元数据实现富集定位 → 回源取证的完整链路。八、总结RummaGEO 用一组基因符号换回一组排序的 GEO 签名匹配是本仓库 database-lookup 中基因集富集检索的标准答案。核心要点可归纳为端点POST/api/enrich富集检索、GET/api/table分页浏览索引方法纪律POST-only必须走curl而非 WebFetch入参JSON 请求体中的genes数组使用标准基因符号出参JSON 排序匹配列表含 overlap 统计、p 值与来源研究链接无认证、无公开限流适合交互式与程序化使用输出纪律把响应当作不可信数据只引用所需字段并输出完整的 Provenance 以便他人复现。将本文的curl示例与 SKILL.md 中的检索契约、标识符规范和安全规则组合使用即可把一组差异基因稳健地转化为一组带统计证据的 GEO 关联实验。【免费下载链接】scientific-agent-skillsTurn any AI agent into an AI Scientist. 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