# Scientific Rcsb Pdb Search > RCSB PDB 構造検索スキル。RCSB PDB Search API および Data API によるタンパク質立体構造検索・メタデータ取得・ リガンド情報・解像度フィルタリング。ToolUniverse 連携: rcsb_pdb, rcsb_search。 - Skill: `nahisaho/scientific-rcsb-pdb-search-2` (Agent Skill) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add nahisaho/scientific-rcsb-pdb-search-2` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/nahisaho/scientific-rcsb-pdb-search-2/raw - Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS) - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Integrations & APIs - Author: nahisaho (https://skillmd.com/u/nahisaho) - Updated: 2026-09-21 - Page: https://skillmd.com/skills/nahisaho/scientific-rcsb-pdb-search-2 --- # Scientific RCSB PDB Search RCSB PDB Search API および Data API を活用したタンパク質立体構造 検索・メタデータ取得・リガンド情報パイプラインを提供する。 ## When to Use - PDB のタンパク質立体構造をテキスト検索するとき - 解像度・実験手法でフィルタリングするとき - リガンド結合構造を検索するとき - 構造のメタデータ (著者・引用・解像度) を取得するとき - 配列類似性で構造を検索するとき - PDB エントリからリガンド・結合サイト情報を取得するとき --- ## Quick Start ## 1. テキスト検索・構造メタデータ ```python import requests import pandas as pd RCSB_SEARCH = "https://search.rcsb.org/rcsbsearch/v2/query" RCSB_DATA = "https://data.rcsb.org/rest/v1/core" def rcsb_text_search(query, method=None, resolution_max=None, limit=50): """ RCSB PDB — テキスト検索。 Parameters: query: str — 検索クエリ (例: "BRCA1", "kinase") method: str — 実験手法フィルタ (例: "X-RAY DIFFRACTION", "ELECTRON MICROSCOPY") resolution_max: float — 最大解像度 (Å) limit: int — 最大結果数 """ search_query = { "query": { "type": "group", "logical_operator": "and", "nodes": [ { "type": "terminal", "service": "full_text", "parameters": {"value": query}, } ], }, "return_type": "entry", "request_options": { "paginate": {"start": 0, "rows": limit}, "sort": [{"sort_by": "score", "direction": "desc"}], }, } if method: search_query["query"]["nodes"].append({ "type": "terminal", "service": "text", "parameters": { "attribute": "exptl.method", "operator": "exact_match", "value": method, }, }) if resolution_max: search_query["query"]["nodes"].append({ "type": "terminal", "service": "text", "parameters": { "attribute": "rcsb_entry_info." "resolution_combined", "operator": "less_or_equal", "value": resolution_max, }, }) resp = requests.post(RCSB_SEARCH, json=search_query, timeout=30) resp.raise_for_status() data = resp.json() pdb_ids = [r["identifier"] for r in data.get("result_set", [])] total = data.get("total_count", 0) print(f"RCSB PDB search: {len(pdb_ids)}/{total} " f"(query='{query}')") return pdb_ids def rcsb_get_entry(pdb_id): """ RCSB PDB — エントリメタデータ取得。 Parameters: pdb_id: str — PDB ID (例: "1BRS", "7S4O") """ url = f"{RCSB_DATA}/entry/{pdb_id}" resp = requests.get(url, timeout=30) resp.raise_for_status() data = resp.json() info = data.get("rcsb_entry_info", {}) citation = (data.get("rcsb_primary_citation") or {}) result = { "pdb_id": pdb_id, "title": data.get("struct", {}).get("title", ""), "method": info.get("experimental_method", ""), "resolution": info.get("resolution_combined", [None])[0], "deposition_date": info.get("deposition_date", ""), "polymer_count": info.get( "deposited_polymer_entity_count", 0), "nonpolymer_count": info.get( "deposited_nonpolymer_entity_count", 0), "citation_title": citation.get("title", ""), "citation_doi": citation.get( "pdbx_database_id_doi", ""), } return result ``` ## 2. 構造バッチ取得・比較 ```python def rcsb_batch_metadata(pdb_ids): """ RCSB PDB — バッチメタデータ取得。 Parameters: pdb_ids: list[str] — PDB ID リスト """ results = [] for pid in pdb_ids: try: meta = rcsb_get_entry(pid) results.append(meta) except Exception as e: print(f" Warning: {pid} — {e}") continue df = pd.DataFrame(results) if not df.empty: df = df.sort_values("resolution") print(f"RCSB batch: {len(df)} entries") return df ``` ## 3. リガンド・結合サイト情報 ```python def rcsb_get_ligands(pdb_id): """ RCSB PDB — リガンド情報取得。 Parameters: pdb_id: str — PDB ID """ url = (f"https://data.rcsb.org/rest/v1/core/" f"nonpolymer_entity/{pdb_id}") # まずエントリのnonpolymerエンティティを取得 entry = rcsb_get_entry(pdb_id) n_ligands = entry.get("nonpolymer_count", 0) ligands = [] for i in range(1, n_ligands + 1): try: lig_url = (f"https://data.rcsb.org/rest/v1/core/" f"nonpolymer_entity/{pdb_id}/{i}") r = requests.get(lig_url, timeout=15) if r.status_code == 200: ld = r.json() comp_id = ld.get( "pdbx_entity_nonpoly", {}).get( "comp_id", "") ligands.append({ "pdb_id": pdb_id, "entity_id": i, "comp_id": comp_id, "name": ld.get( "rcsb_nonpolymer_entity", {}).get( "pdbx_description", ""), "formula": ld.get( "rcsb_nonpolymer_entity", {}).get( "formula_weight", ""), }) except Exception: continue df = pd.DataFrame(ligands) print(f"RCSB ligands: {pdb_id} → {len(df)} ligands") return df ``` ## 4. RCSB PDB 統合パイプライン ```python def rcsb_pipeline(query, resolution_max=3.0, output_dir="results"): """ RCSB PDB 統合パイプライン。 Parameters: query: str — 検索クエリ resolution_max: float — 最大解像度 output_dir: str — 出力ディレクトリ """ from pathlib import Path output_dir = Path(output_dir) output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # 1) テキスト検索 pdb_ids = rcsb_text_search( query, resolution_max=resolution_max) # 2) バッチメタデータ metadata = rcsb_batch_metadata(pdb_ids[:20]) metadata.to_csv(output_dir / "pdb_entries.csv", index=False) # 3) トップ構造のリガンド if not metadata.empty: top = metadata.iloc[0]["pdb_id"] ligands = rcsb_get_ligands(top) ligands.to_csv(output_dir / "ligands.csv", index=False) print(f"RCSB pipeline: {output_dir}") return {"entries": metadata} ``` --- ## ToolUniverse 連携 | TU Key | ツール名 | 連携内容 | |--------|---------|---------| | `rcsb_pdb` | RCSB PDB Data | エントリデータ・構造メタデータ | | `rcsb_search` | RCSB PDB Search | テキスト/配列/構造類似検索 | ## パイプライン統合 ``` protein-structure-analysis → rcsb-pdb-search → molecular-docking (PDB/AlphaFold 構造) (RCSB Search API) (Vina/DiffDock) │ │ ↓ uniprot-proteome ──────────────┘ drug-target-profiling (UniProt配列) │ (標的プロファイリング) ↓ alphafold-structures (AlphaFold DB) ``` ## パイプライン出力 | ファイル | 説明 | 次スキル | |---------|------|---------| | `results/pdb_entries.csv` | 構造メタデータ | → protein-structure-analysis | | `results/ligands.csv` | リガンド情報 | → molecular-docking |