智能数据获取接口 - 统一处理所有查询类型

自动识别查询类型：

• "TP53" → 基因信息查询

• "P04637" → 蛋白质详细信息查询

• "cancer" → 基因搜索

• "protein kinase" → 蛋白质功能搜索

• "chr17:7565097-7590856" → 区域搜索

• "TP53, BRCA1" → 批量基因信息

• "breast cancer genes" → 智能搜索

• "TP53 homologs" → 同源基因查询

• "evolutionary conservation" → 进化分析查询

Args: query: 查询内容（可以是基因ID、蛋白质ID、搜索词、区域、ID列表、进化相关查询） query_type: 查询类型（auto/info/search/region/protein/gene_protein/ortholog/evolution） data_type: 数据类型（gene/protein/gene_protein/ortholog/evolution） format: 返回格式（simple/detailed/raw） species: 物种（默认：human，支持9606/human/mouse/rat等） max_results: 最大结果数（默认：20）

Returns: 查询结果字典，包含基因和/或蛋白质信息

Examples: # 基因信息查询 get_data("TP53") get_data("TP53", format="detailed")

# 批量查询
get_data(["TP53", "BRCA1", "BRCA2"])

# 区域搜索
get_data("chr17:7565097-7590856")

# 蛋白质查询
get_data("P04637", data_type="protein")

# 基因-蛋白质整合查询
get_data("TP53", data_type="gene_protein")

# 蛋白质功能搜索
get_data("tumor suppressor", data_type="protein")

高级批量查询 - 支持复杂查询策略

Args: queries: 查询列表，每个元素包含 {"query": str, "type": str} strategy: 执行策略（parallel/sequential） delay: 查询间隔（秒）

Returns: 批量查询结果

Examples: advanced_query([ {"query": "TP53", "type": "info"}, {"query": "BRCA1", "type": "info"}, {"query": "cancer", "type": "search"} ])

智能语义搜索 - 理解自然语言描述并执行相应查询

语义理解示例：

• "breast cancer genes on chromosome 17" → 查找17号染色体上的乳腺癌基因

• "TP53 protein interactions" → 查找TP53蛋白相互作用

• "tumor suppressor genes" → 查找肿瘤抑制基因

• "genes related to DNA repair" → 查找DNA修复相关基因

Args: description: 自然语言描述 context: 搜索上下文（genomics/proteomics/pathway） filters: 过滤条件 max_results: 最大结果数

Returns: 智能搜索结果

Examples: smart_search("breast cancer genes on chromosome 17") smart_search("TP53 protein interactions", context="proteomics") smart_search("DNA repair genes", filters={"species": "human"})

基因进化分析工具 - MCP接口包装

Args: gene_symbol: 基因符号（如 TP53, BRCA1） target_species: 目标物种列表（如 ["mouse", "rat", "zebrafish"]） analysis_level: 分析层级（如 Eukaryota, Metazoa, Vertebrata） include_sequence_info: 是否包含序列信息

Returns: 进化分析结果

Examples: # 分析 TP53 在哺乳动物中的进化 analyze_gene_evolution("TP53", ["human", "mouse", "rat", "dog"])

系统发育图谱构建工具 - MCP接口包装

Args: gene_symbols: 基因符号列表 species_set: 物种集合（默认包含常用模式生物） include_domain_info: 是否包含结构域信息

Returns: 系统发育图谱数据

Examples: # 分析p53家族在脊椎动物中的分布 build_phylogenetic_profile(["TP53", "TP63", "TP73"], ["human", "mouse", "zebrafish"])

KEGG通路富集分析工具 - MVP版本

分析基因列表在KEGG通路中的富集情况，识别显著相关的生物学通路

Args: gene_list: 基因列表（如 ["TP53", "BRCA1", "BRCA2"]） organism: 生物体代码（默认 "hsa" 人类） pvalue_threshold: p值显著性阈值（默认 0.05） min_gene_count: 通路中最小基因数量（默认 2）

Returns: 通路富集分析结果，包含： - 显著富集的通路列表 - p值和FDR校正后的统计显著性 - 富集倍数和基因数量信息 - 分析参数和元数据

Examples: # 分析癌症相关基因的通路富集 kegg_pathway_enrichment(["TP53", "BRCA1", "BRCA2", "EGFR"])

# 分析小鼠基因的通路富集
kegg_pathway_enrichment(["Trp53", "Brca1"], organism="mmu")

# 使用更严格的显著性阈值
kegg_pathway_enrichment(["TP53", "BRCA1"], pvalue_threshold=0.01)