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变异注释查询

技能标识:variant-annotation

Query and annotate gene variants from ClinVar and dbSNP databases. \n\

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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变异注释查询

变异注释

从ClinVar和dbSNP数据库中查询和解读基因变异的临床意义,支持ACMG指南。

目的

提供全面的变异注释,包括:

  • - 临床意义分类(致病性、可能致病性、意义不明确、可能良性、良性)
  • 基于ACMG指南的致病性评估
  • 群体等位基因频率(gnomAD、ExAC、千人基因组计划)
  • 疾病和表型关联
  • 功能预测(SIFT、PolyPhen、CADD)

支持的输入格式

格式示例描述
rsIDrs80357410dbSNP参考SNP ID
HGVS cDNA
NM_007294.3:c.5096G>A | 编码DNA变化 | | HGVS蛋白质 | NP_009225.1:p.Arg1699Gln | 蛋白质变化 | | HGVS基因组 | NC_000017.11:g.43094692G>A | 基因组坐标 | | VCF风格 | chr17:43094692:G>A | 染色体:位置:参考>替代 | | 基因:氨基酸 | BRCA1:R1699Q | 基因与氨基酸变化 |

使用方法

Python API

python
from scripts.main import VariantAnnotator

初始化注释器

annotator = VariantAnnotator()

通过rsID查询

result = annotator.query_variant(rs80357410)

通过HGVS表示法查询

result = annotator.queryvariant(NM007294.3:c.5096G>A)

通过基因组坐标查询

result = annotator.query_variant(chr17:43094692:G>A)

批量查询

results = annotator.batch_query([rs80357410, rs28897696, rs11571658])

命令行

bash

单个变异查询


python scripts/main.py --variant rs80357410

HGVS表示法

python scripts/main.py --variant NM_007294.3:c.5096G>A

基因组坐标

python scripts/main.py --variant chr17:43094692:G>A

从文件批量查询

python scripts/main.py --file variants.txt --output results.json

指定输出格式

python scripts/main.py --variant rs80357410 --format json

输出格式

json
{
variant_id: rs80357410,
gene: BRCA1,
chromosome: 17,
position: 43094692,
ref_allele: G,
alt_allele: A,
hgvsgenomic: NC000017.11:g.43094692G>A,
hgvscdna: NM007294.3:c.5096G>A,
hgvsprotein: NP009225.1:p.Arg1699Gln,

clinical_significance: {
clinvar: 致病性,
acmg_classification: 致病性,
acmg_criteria: [PS4, PM1, PM2, PP2, PP3, PP5],
acmg_score: 13.0,
review_status: 已提供标准,多个提交者,无冲突
},

disease_associations: [
{
disease: 家族性乳腺癌-卵巢癌1型,
medgen_id: C2676676,
significance: 致病性
}
],

population_frequencies: {
gnomADgenomeall: 0.000008,
gnomADexomeall: 0.000012,
1000G_all: 0.0
},

functional_predictions: {
sift: 有害,
polyphen2: 可能有害,
cadd_score: 24.5,
mutation_taster: 致病性
},

literature_count: 42,
last_evaluated: 2023-12-15,

interpretation_summary: 该变异(BRCA1 p.Arg1699Gln)根据ACMG指南被分类为致病性。其致病性证据充分,包括群体数据(极罕见)、计算预测(有害)以及显著的临床意义(与遗传性乳腺癌-卵巢癌的确定关联)。
}

ACMG分类标准

注释器实现了ACMG/AMP变异解读指南:

致病性证据(分值)

  • - PVS1 (8.0):功能丧失是已知机制的基因中的无效变异
  • PS1 (4.0):与已知致病变异相同的氨基酸变化
  • PS2 (4.0):经确认父母本的新发变异
  • PS3 (4.0):完善的功能研究显示有害效应
  • PS4 (4.0):患者中患病率高于对照组
  • PM1 (2.0):位于关键功能域
  • PM2 (2.0):对照组中不存在(MAF <0.0001)
  • PM3 (2.0):常染色体隐性遗传病,与致病变异反式检测
  • PM4 (2.0):蛋白质长度改变
  • PM5 (2.0):与已知致病变异相同位置的新错义变异
  • PM6 (2.0):假定新发但未经确认
  • PP1 (1.0):与疾病共分离
  • PP2 (1.0):良性率低的基因中的错义变异
  • PP3 (1.0):多项计算证据支持
  • PP4 (1.0):表型/患者病史与基因匹配
  • PP5 (1.0):权威来源报告为致病性

良性证据

  • - BA1 (-8.0):群体中MAF >5%
  • BS1 (-4.0):MAF高于疾病预期值
  • BS2 (-4.0):在健康成人中观察到
  • BS3 (-4.0):功能研究显示无损害
  • BS4 (-4.0):缺乏共分离
  • BP1 (-1.0):截断变异为致病性的基因中的错义变异
  • BP2 (-1.0):与致病变异反式观察到
  • BP3 (-1.0):重复区域中的框内插入缺失
  • BP4 (-1.0):多项计算证据为良性
  • BP5 (-1.0):发现其他原因
  • BP6 (-1.0):权威来源报告为良性
  • BP7 (-1.0):同义变异且无剪接影响

分类阈值
分类分值范围
致病性≥ 10
可能致病性
6-9 |

| 意义不明确 | 0-5 | | 可能良性 | -5 至 -1 | | 良性 | ≤ -6 |

技术难度:高

⚠️ AI自主验收状态:需人工检查

此技能需要:

  • - NCBI E-utilities API集成(ClinVar、dbSNP)
  • HGVS表示法解析和验证
  • VCF格式处理
  • ACMG指南实现
  • 多种预测算法集成
  • 复杂数据转换和评分

数据来源

数据库数据类型API/访问方式
ClinVar临床意义、疾病关联NCBI E-utilities
dbSNP
SNP数据、等位基因频率 | NCBI E-utilities | | gnomAD | 群体频率 | gnomAD API | | Ensembl VEP | 功能预测 | REST API | | CADD | 有害性评分 | REST API |

局限性

  • - 需要网络连接进行数据库查询
  • NCBI API速率限制:3次请求/秒(API密钥可提高至10次/秒)
  • 某些变异可能不在ClinVar中(无临床数据的意义不明确变异)
  • 复杂变异的HGVS表示法解析可能失败
  • 并非所有变异都有群体频率数据
  • 功能预测仅为计算估计

参考文献

参见 references/ 目录:

  • - ACMG指南出版物(Richards等人,2015年)
  • ClinVar文档
  • HGVS命名指南
  • dbSNP数据字典
  • 示例变异输出

安全性与免责声明

⚠️ 重要提示:此工具仅用于研究和教育目的。变异解读为计算预测,不应作为临床决策的唯一依据。诊断目的请始终咨询认证的遗传咨询师和临床实验室。本工具中的ACMG分类为算法估计,可能与专家小组评审结果不同。

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标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 variant-annotation-1776109873 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 variant-annotation-1776109873 技能

通过命令行安装

skillhub install variant-annotation-1776109873

下载

⬇ 下载 variant-annotation v1.0.0(免费)

文件大小: 18.2 KB | 发布时间: 2026-4-15 14:49

v1.0.0 最新 2026-4-15 14:49
Initial release of the variant-annotation skill for clinical variant interpretation.

- Query and annotate variants using ClinVar, dbSNP, and population frequency data.
- Supports multiple input formats: rsID, HGVS notation, genomic coordinates, VCF.
- Provides clinical significance, ACMG guideline-based classification, allele frequencies, disease associations, and functional predictions.
- Python API and CLI interfaces for individual and batch variant annotation.
- Implements ACMG scoring and variant classification thresholds.
- Integrates major datastores (ClinVar, dbSNP, gnomAD, Ensembl VEP, CADD) for comprehensive annotation.
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