시스템 수준 이해를 위해 유전체학, 전사체학, 단백질체학, 경로 및 치료 계층을 통합하는 포괄적인 다중 오믹스 질병 특성 분석입니다. 정량적 신뢰도 점수(0-100), 교차 레이어 유전자 일치 분석, 바이오마커 후보, 치료 기회 및 기계적 가설을 포함하여 상세한 다중 오믹스 보고서를 생성합니다. 8개 분석 레이어에서 80개 이상의 ToolUniverse 도구를 사용합니다. 사용자가 질병 메커니즘, 다중 오믹스 분석, 질병의 시스템 생물학, 바이오마커 발견 또는 질병 관점에서 치료 표적 식별에 관해 질문할 때 사용합니다.
명령줄에서 tooluniverse-multiomic-disease-characterization AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: mims-harvard/tooluniverse.
Characterize diseases across multiple molecular layers (genomics, transcriptomics, proteomics, pathways) to provide systems-level understanding of disease mechanisms, identify therapeutic opportunities, and discover biomarker candidates.
| disease | Yes | Disease name, OMIM ID, EFO ID, or MONDO ID | Alzheimer disease, MONDO0004975 | | tissue | No | Tissue/organ of interest | brain, liver, blood | | focuslayers | No | Specific omics layers to emphasize | genomics, transcriptomics, pathways |
| 80-100 | Excellent | Comprehensive multi-omics coverage, high confidence, strong cross-layer concordance | | 60-79 | Good | Good coverage across most layers, some gaps | | 40-59 | Moderate | Moderate coverage, limited cross-layer integration | | 0-39 | Limited | Limited data, single-layer analysis dominates |
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-multiomic-disease-characterization시스템 수준 이해를 위해 유전체학, 전사체학, 단백질체학, 경로 및 치료 계층을 통합하는 포괄적인 다중 오믹스 질병 특성 분석입니다. 정량적 신뢰도 점수(0-100), 교차 레이어 유전자 일치 분석, 바이오마커 후보, 치료 기회 및 기계적 가설을 포함하여 상세한 다중 오믹스 보고서를 생성합니다. 8개 분석 레이어에서 80개 이상의 ToolUniverse 도구를 사용합니다. 사용자가 질병 메커니즘, 다중 오믹스 분석, 질병의 시스템 생물학, 바이오마커 발견 또는 질병 관점에서 치료 표적 식별에 관해 질문할 때 사용합니다. 출처: mims-harvard/tooluniverse.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-multiomic-disease-characterization 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
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