Skill: majiajia0529/protein-mining (version 1.0.0)

--- name: protein-mining description: 自动化蛋白质挖掘完整流程，从文献调研到潜在蛋白确定，生成可发表的学术成果 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["mafft", "hmmbuild", "iqtree"] }, "install": [] }, "version": "1.0.0", "author": "Computational Biology Lab", "category": "Computational Biology / Bioinformatics" } --- # Protein Mining Skill - 蛋白质挖掘自动化流程 本skill实现了系统化的蛋白质挖掘工作流，包含7个核心模块，每个模块产生可交付的实验结果和可视化图表，适用于高质量学术论文发表。 --- ## Module 1: Literature Survey & Target Identification **模块1：文献调研与靶标确定** ### Objectives - 系统性文献检索与分析 - 确定研究靶标蛋白家族 - 建立研究假设和科学问题 ### Workflow 1. **文献数据库检索** - PubMed/Google Scholar关键词搜索 - 检索策略：蛋白家族名 + 功能 + 物种 - 时间范围：近10年高影响因子文献优先 2. **文献筛选与分析** - 提取关键蛋白序列信息 - 总结已知功能域和保守位点 - 识别研究空白和创新点 3. **靶标蛋白确定** - 选择代表性种子序列（seed sequences） - 记录UniProt/NCBI登录号 - 确定研究物种范围 ### Deliverables - `01_literature_review.pdf` - 文献综述报告 - `01_target_proteins.csv` - 靶标蛋白列表（含登录号、物种、功能注释） - `01_research_hypothesis.md` - 研究假设和科学问题陈述 --- ## Module 2: Protein Sequence Collection **模块2：蛋白序列收集** ### Objectives - 从公共数据库获取目标蛋白序列 - 序列质量控制和去冗余 - 构建初始序列数据集 ### Deliverables - `02_raw_sequences.fasta` - 原始序列集 - `02_filtered_sequences.fasta` - 质控后序列集 - `02_nr_sequences.fasta` - 非冗余序列集 - `02_sequence_statistics.csv` - 序列统计信息 - `02_length_distribution.png` - 序列长度分布图 --- ## Module 3: HMM Profile Construction **模块3：隐马尔可夫模型构建** ### Objectives - 构建蛋白家族特异性HMM模型 - 验证模型敏感性和特异性 - 优化模型参数 ### Deliverables - `03_msa_alignment.fasta` - 多序列比对结果 - `03_protein_family.hmm` - HMM模型文件 - `03_model_validation.csv` - 模型验证统计 - `03_roc_curve.png` - ROC曲线图 --- ## Module 4: Cross-Species Sequence Search **模块4：跨物种序列搜索** ### Objectives - 使用HMM模型进行全基因组搜索 - 跨物种同源蛋白识别 - 构建候选蛋白数据集 ### Deliverables - `04_hmm_search_results.tbl` - HMM搜索原始结果 - `04_candidate_proteins.fasta` - 候选蛋白序列 - `04_species_distribution.csv` - 物种分布统计 - `04_species_heatmap.png` - 物种分布热图 --- ## Module 5: Structure-Based Search (Foldseek) **模块5：基于结构的搜索** ### Objectives - 利用AlphaFold2预测结构 - Foldseek结构相似性搜索 - 识别远程同源蛋白 ### Deliverables - `05_predicted_structures/` - AlphaFold2预测结构 - `05_plddt_scores.csv` - 结构置信度评分 - `05_foldseek_results.m8` - Foldseek搜索结果 --- ## Module 6: Phylogenetic Analysis **模块6：进化树构建与分析** ### Objectives - 构建高质量系统发育树 - 进化关系分析 - 功能分化预测 ### Deliverables - `06_refined_alignment.fasta` - 优化后的多序列比对 - `06_phylogenetic_tree.nwk` - Newick格式进化树 - `06_tree_visualization.pdf` - 高质量进化树图 - `06_positive_selection_sites.csv` - 正选择位点 --- ## Module 7: Candidate Protein Prioritization **模块7：候选蛋白优先级排序** ### Objectives - 整合多维度数据 - 候选蛋白评分与排序 - 确定高优先级实验验证靶标 ### Deliverables - `07_feature_matrix.csv` - 候选蛋白特征矩阵 - `07_scoring_results.csv` - 综合评分结果 - `07_top_candidates.csv` - Top 20候选蛋白列表 - `07_experimental_design.md` - 实验验证方案建议 --- ## Technical Requirements ### Software Dependencies - HMMER 3.3+, MAFFT 7.0+, CD-HIT 4.8+, TrimAl 1.4+ - IQ-TREE 2.0+, PAML 4.9+, CAFE 5.0+ - AlphaFold2 / ColabFold, Foldseek 8.0+, PyMOL 2.5+ - Biopython 1.79+, pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn, scikit-learn ### Computational Resources - CPU: ≥16核心（推荐32核心） - RAM: ≥64GB（推荐128GB） - GPU: 用于AlphaFold2结构预测（推荐NVIDIA A100/V100） --- ## Usage ```bash # 启动完整流程 protein-mining --target "ABC transporter" --species plants # 分步执行 protein-mining --module 1 --target "ABC transporter" ``` --- ## Citation - HMMER: Eddy SR. (2011) PLoS Comput Biol. - IQ-TREE: Nguyen et al. (2015) Mol Biol Evol. - AlphaFold2: Jumper et al. (2021) Nature. - Foldseek: van Kempen et al. (2023) Nat Biotechnol.


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