参考
基于 google-deepmind/science-skills README、SKILL_LICENSES.md 与 skills/ 编写。
速查
- 装:
npx skills add google-deepmind/science-skills或 Antigravity 「Build with Google」勾 Science - 38 个 skill,按领域分组见下表
- 每 skill:
SKILL.md(YAML frontmatter + 指令)+scripts/(必)+references/(可选)+docs/(可选) - 前置:
uv(首次自动装)、API key(AlphaGenome/OpenAlex 必须) - 软件 Apache-2.0;CC-BY 4.0 文档;各数据库许可异(见
SKILL_LICENSES.md)
38 skill 全表(按领域)
结构生物学(4)
| skill | 触发 | 一句话 |
|---|---|---|
alphafold_database_fetch_and_analyze | 给 UniProt ID 查结构 | 拉 mmCIF + PAE,自动判 pLDDT/域边界/无序区 |
foldseek_structural_search | 找结构同源 | 按折叠而非序列搜 |
pdb_database | 想要实验结构 | RCSB PDB 查询 |
uniprot_database | 蛋白注释 | 序列、功能、亚细胞定位 |
基因组学(9)
| skill | 一句话 |
|---|---|
alphagenome_single_variant_analysis | 非编码变异对表达/剪接/染色质影响(必须 key) |
clinvar_database | 临床意义(致病/良性/VUS) |
gnomad_database | 群体等位基因频率 |
dbsnp_database | dbSNP 已知变异(rsID) |
jaspar_database | 转录因子结合 motif |
encode_ccres_database | ENCODE 顺式调控元件 |
gtex_database | GTEx 组织表达 |
ensembl_database | Ensembl 基因组注释、VEP |
ucsc_conservation_and_tfbs | UCSC 保守性与 TFBS |
化学与药物(3)
| skill | 一句话 |
|---|---|
chembl_database | ChEMBL 药物活性化合物 |
pubchem_database | PubChem 化合物结构与性质 |
openfda_database | FDA 不良反应、召回、标签 |
文献检索(5)
| skill | 一句话 |
|---|---|
literature_search_arxiv | arXiv 预印本搜索 + PDF/HTML/LaTeX 下载(1 req/3s) |
literature_search_biorxiv | bioRxiv 生物预印本 |
literature_search_europepmc | Europe PMC 全文聚合 |
literature_search_openalex | OpenAlex 开放引用图谱(需 key) |
pubmed_database | PubMed 生物医学摘要 |
序列分析(3)
| skill | 一句话 |
|---|---|
ncbi_sequence_fetch | NCBI 核酸/蛋白序列 |
protein_sequence_msa | Clustal Omega 多序列比对 |
protein_sequence_similarity_search | BLAST 相似性搜索 |
注释与通路(7)
| skill | 一句话 |
|---|---|
interpro_database | 蛋白结构域与家族 |
quickgo_database | Gene Ontology 注释 |
reactome_database | 生物通路 |
string_database | 蛋白-蛋白互作 |
unibind_database | TF-基因组结合 |
human_protein_atlas_database | 人类组织蛋白图谱 |
embl_ebi_ols | EBI 本体查询 |
靶点与临床(2)
| skill | 一句话 |
|---|---|
opentargets_database | 靶点-疾病关联 |
clinical_trials_database | ClinicalTrials.gov |
分子可视化与工具(5)
| skill | 一句话 |
|---|---|
pymol | PyMOL 蛋白/分子渲染(OSMesa 软件渲染) |
predictingthepast | 古文本修复/断代/归属(Aeneas 拉丁 · Ithaca 古希腊) |
uv | uv 包管理器(所有脚本的前置) |
credentials | API key 安全管理协议 |
workflow_skill_creator | 把多步科研流程固化为自定义 skill |
各数据库许可摘要
完整列表见仓库
SKILL_LICENSES.md。软件 Apache-2.0 不覆盖这些数据源,使用者需自行合规。
| skill | 上游许可/条款源 |
|---|---|
| alphafold-db | alphafold.ebi.ac.uk |
| alphagenome | deepmind.google.com/science/alphagenome |
| gnomad | gnomad.broadinstitute.org/policies |
| clinvar | ncbi.nlm.nih.gov/clinvar |
| gtex | gtexportal.org/home/license |
| encode-ccres | encodeproject.org/help/rest-api |
| opentargets | platform-docs.opentargets.org/licence |
| pdb | rcsb.org/pages/usage-policy |
| uniprot | uniprot.org/help/license |
| chembl | chembl.gitbook.io |
| pubchem | pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/docs/pug-rest |
| openfda | open.fda.gov/license |
| arxiv | info.arxiv.org/help/api/index.html |
| openalex | developers.openalex.org |
| reactome | reactome.org/license |
| jaspar | jaspar.elixir.no/api/ |
| ensembl | useast.ensembl.org/index.html |
| string-db | string-db.org/cgi/access |
| human-protein-atlas | proteinatlas.org/about/licence |
| pymol | pymol.org |
安装与目录结构
bash
# 通用 CLI
npx skills add google-deepmind/science-skills
# Antigravity 路径
设置 → Customizations → Build with Google Plugins → Sciencetext
science-skills/
├── skills/ # 38 个 skill 目录
│ ├── alphafold_database_fetch_and_analyze/
│ │ ├── SKILL.md # 主指令(YAML frontmatter)
│ │ ├── scripts/ # 辅助脚本(必)
│ │ └── references/ # 支撑文档(可选)
│ ├── alphagenome_single_variant_analysis/
│ │ ├── SKILL.md
│ │ ├── scripts/
│ │ ├── docs/ # API/解读/报告模板
│ │ └── examples/ # 金标准示例
│ ├── pymol/
│ │ ├── SKILL.md
│ │ ├── scripts/
│ │ └── references/PYMOL_REFERENCE.md, RECIPES.md
│ └── ... # 其余 35 个
├── README.md # Apache-2.0 + CC-BY 声明
├── SKILL_LICENSES.md # 各数据库许可映射
├── LICENSE # Apache-2.0 全文
├── CONTRIBUTING.md
└── plugin.json # Antigravity plugin 元信息关键命令
bash
# AlphaFold 结构拉取与分析
uv run scripts/fetch_structure.py P00520 -o /abs/path/
uv run scripts/analyze_plddt.py ./data/AF-P00520-F1-metadata.json
uv run scripts/analyze_pae.py ./data/AF-P00520-F1-predicted_aligned_error_v6.json
# arXiv 搜索 + 下载
uv run scripts/search_arxiv.py --query "ti:attention" --max_results 5
uv run scripts/download_paper.py --id 1706.03762 --format pdf --output attention.pdf
# PyMOL 渲染(OSMesa headless)
uv run render.py # 必须设 PYOPENGL_PLATFORM=osmesa关键陷阱
| 陷阱 | 正确做法 |
|---|---|
裸 python3/python3 -c | 一律 uv run(系统 Python 无 pandas/numpy) |
| 直接调数据库 API | 走 skill 提供的 scripts/,自动 rate-limit |
| 手硬编码 API key | 用 credentials skill 协议;写 ~/.env |
| 改 Antigravity plugin 目录文件 | 放 ~/.gemini/config/skills/ |
| 大蛋白整段做 docking | 先看 pLDDT,无序区警告后只取有序域 |
PyMOL 用 cmd.ray() | OSMesa 不支持,用 cmd.png() |
| arXiv 解压源码到工作目录 | 必 mkdir paper_source && tar -xzf ... -C paper_source |
忽略 .licenses/ 落盘 | 首次用 skill 必须创建 <skill>_LICENSE.txt |