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Diversos51 mil · #1930

pathogen-variant-surveillance

Consulta dados públicos para vigilância genômica de patógenos. Ele rastreia variantes, linhagens e mutações de doenças como COVID-19 e Influenza.

O que ela faz

Esta ferramenta busca dados públicos sobre variantes de patógenos (como vírus) para entender quais linhagens estão circulando, como elas são nomeadas e suas características. Ela ajuda a monitorar a evolução de patógenos.

Quando usar

  • ✓Para saber qual a variante de um vírus mais comum em uma região.
  • ✓Para verificar o nome oficial de uma linhagem de vírus.
  • ✓Para entender como a proporção de diferentes variantes mudou ao longo do tempo.

Exemplo do que pedir para a IA

“Quais são as linhagens de SARS-CoV-2 mais comuns nos EUA nas últimas 12 semanas?”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/pathogen-variant-surveillance/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/pathogen-variant-surveillance/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta acessa um banco de dados público chamado LAPIS e usa scripts para analisar os dados. Ela filtra as informações com base nos seus pedidos, como país e período de tempo, para mostrar as proporções das variantes.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill pathogen-variant-surveillance

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/main/skills/pathogen-variant-surveillance/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Vigilância de Variantes de Patógenos

Quando usar

Use dados atuais quando uma pergunta depender de quais linhagens aparecem em sequências enviadas, o que um nome de linhagem significa atualmente ou como a distribuição de sequências enviadas mudou. Nunca responda a uma pergunta sobre circulação atual com nomes de linhagens lembrados ou exemplos antigos.

Esta funcionalidade suporta pesquisa descritiva de vigilância. Contagens descrevem sequências enviadas para um banco de dados sob filtros especificados; elas não são contagens de casos, prevalência de infecção, interpretações clínicas, recomendações de surtos ou evidências de função aprimorada do patógeno.

Escopo verificado

Revisado em 01/10/2026 contra documentação oficial, esquemas ativos para todas as 15 instâncias registradas, e pequenas consultas públicas. SARS-CoV-2 usou LAPIS 0.8.7/SILO 0.14.3; as outras implantações registradas usaram LAPIS 0.8.0/SILO 0.11.0. Não assuma suporte idêntico de recursos. Scripts de biblioteca padrão incluídos têm testes de regressão sintéticos e verificações de fumaça ativas limitadas. Nextclade, GenoFLU, APIs autenticadas e validação de ensaio em nível de sequência não são executados aqui.

Instância Hospedeiro Campo comum de linhagem
sars-cov-2 lapis.cov-spectrum.org/open/v2 pangoLineage (indexado)
h5n1 lapis.genspectrum.org/h5n1 clade (não indexado)
h3n2, h1n1pdm lapis.genspectrum.org/<name> cladeHA / cladeNA (não indexado)
influenza-a lapis.genspectrum.org/influenza-a subtypeHA / subtypeNA
rsv-a, rsv-b, mpox, measles, dengue, west-nile, hmpv, ebola-zaire, ebola-sudan, cchf lapis.pathoplexus.org/<name> inspecione o esquema

Os scripts leem /sample/databaseConfig. Um valor de índice de linhagem é atualmente um identificador string, não necessariamente um booleano. Apenas campos indexados suportam consultas de NAME* descendentes. Use --lineage-field deliberadamente quando vários sistemas de nomenclatura coexistirem. Valores não indexados desconhecidos podem retornar zero; isso não verifica o nome nem prova ausência biológica.

Quando disponíveis, os padrões selecionam versionStatus=LATEST_VERSION, isRevocation=false e dataUseTerms=OPEN. Estes são impressos com o resultado e podem ser substituídos explicitamente com --where. O acesso aberto a um endpoint não é uma licença geral de uso de dados; preserve a atribuição da fonte e os termos aplicáveis do Pathoplexus.

Fluxo de trabalho

cd skills/pathogen-variant-surveillance/scripts
  1. Inspecione a instância e escolha a data de coleta, o sistema de linhagem, a geografia, o hospedeiro e as regras de inclusão de dados. Os campos de país diferem: SARS-CoV-2/GenSpectrum usam country; Pathoplexus usa geoLocCountry. Inspecione as categorias reais antes de escolher um valor.
  2. Revise os atrasos de relatório antes de escolher a janela de prevalência.
  3. Descubra rótulos comuns nessa janela e, em seguida, verifique os nomes na nomenclatura relevante.
  4. Relate contagens, denominadores, intervalos, versão do snapshot, datas e exclusões juntas.

Descrever o atraso de relatório observado

python3 reporting_lag.py --where country=USA --cohorts 6 --skip-months 3

Isso agrupa por datas de coleta e de envio/liberação, calcula a diferença de cada data e relata mean_observed, min_observed, max_observed e a contagem de coortes contribuintes. Exclui datas ausentes, limites de intervalo de data de coleta desiguais, lags negativos e envios após --until. Longos deslocamentos usam apenas coortes antigas o suficiente para contribuir com esse acompanhamento.

O resultado é uma CDF condicional a registros visíveis agora. Não pode estabelecer a completude eventual, uma data confiável ou quando um registro apareceu pela primeira vez no LAPIS. --until define uma âncora de análise; não recupera um snapshot anterior do banco de dados. As coortes recebem peso igual, não peso proporcional à contagem de sequências. O conjunto de coortes contribuintes pode variar por deslocamento.

Descobrir e descrever proporções semanais

python3 lineage_prevalence.py --top 5 --where country=USA --weeks 12

A descoberta classifica rótulos exatos não vazios; unassigned permanece uma categoria real. O denominador inclui todos os registros selecionados, incluindo chamadas de linhagem não atribuídas/nulas. Consultas descendentes sobrepostas não devem ser somadas. Exemplos explícitos de linhagem abaixo ilustram a sintaxe, não a dominância atual:

python3 lineage_prevalence.py "XFG*" --where country=USA --weeks 16 --growth --lag-days 90

Aqui 90 é um horizonte de exclusão ilustrativo selecionado pelo usuário, não um lag medido universal:

…

Perguntas frequentes

Isso me diz quantas pessoas estão doentes?

Não, esta ferramenta analisa sequências genéticas de patógenos, não o número de casos ou a gravidade da doença. Os dados são sobre a presença de variantes, não sobre a saúde das pessoas.

Os nomes das variantes podem mudar?

Sim, os nomes das linhagens de patógenos podem ser atualizados ou alterados. Esta ferramenta pode ajudar a verificar os nomes atuais e se houve alguma mudança.

Posso usar isso para prever futuras pandemias?

Não, esta ferramenta descreve o que está acontecendo agora ou no passado recente com base nos dados disponíveis. Ela não prevê o futuro nem oferece recomendações clínicas ou de saúde pública.

Detalhes

Descrição original do autor

Queries public GenSpectrum LAPIS data for pathogen genomic surveillance, current lineage nomenclature, weekly sequence proportions, reporting delays, and descriptive mutation frequencies. Use for variant surveillance, Pango lineage validation, dominant submitted lineages, Nextclade assignment provenance, SARS-CoV-2, influenza/H5N1 clades, RSV, mpox, measles, dengue, or LAPIS queries. Distinguishes

repo: K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Popularidade

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MIT
Atualizada em
15/10/2026

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