MCP HubMCP Hub
SKILL·A6D910

ontology-term-resolution

K-Dense-AI
Mis à jour 1 month ago
4 vues
38,996
3,647
38,996
Voir sur GitHub
Développementaidata

À propos

Cette compétence résout les libellés en texte libre en identifiants de termes ontologiques et valide les CURIEs existants en utilisant le service de recherche d'ontologies de l'EBI. Elle est essentielle pour annoter les métadonnées biologiques, préparer les données pour les soumissions aux grands dépôts, et auditer ou mapper les identifiants ontologiques. Utilisez-la chaque fois que vous devez produire, vérifier ou gérer des termes ontologiques standardisés dans vos applications.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé
Principal
npx skills add K-Dense-AI/claude-scientific-skills -a claude-code
Commande PluginAlternatif
/plugin add https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills
Git CloneAlternatif
git clone https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills.git ~/.claude/skills/ontology-term-resolution

Copiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence

Documentation

Ontology Term Resolution

When to use

Any time an ontology identifier is about to be written down or trusted: annotating a metadata column, filling a submission template, auditing a table someone else produced, or checking whether an ID in an old file is still current.

The rule

Never write an ontology ID from memory, and never accept one without checking it.

Ontology IDs are memorable in form and arbitrary in detail. A plausible-looking UBERON:0002108 is a real term (small intestine) that is not the liver, and nothing downstream will catch the substitution — the ID is well-formed, the ontology is right, and the metadata is silently wrong. Reviewers cannot spot it either, which is why these errors persist into published datasets.

Every ID this skill emits comes from a live OLS lookup. Every ID it is handed gets verified.

Two directions

DirectionScriptQuestion answered
text → IDscripts/resolve_terms.pyWhat is the term for "left ventricle"?
ID → verdictscripts/validate_terms.pyIs EFO:0001067 real, current, and labelled what this file claims?

Both take single values or files, emit TSV or JSON, and need no packages beyond the standard library.

Resolve text to terms

cd skills/ontology-term-resolution/scripts

# one string, constrained to the ontology that should define it
python3 resolve_terms.py "liver" --ontology uberon
query   rank  curie           label  ontology  match_type   strategy  defining_ontology
liver   1     UBERON:0002107  liver  uberon    exact_label  exact     true
# a column of tissue names; anything not an exact hit is reported, not guessed
python3 resolve_terms.py --input tissues.txt --ontology uberon \
    --exact-only --format tsv -o resolved.tsv

# accept fuzzy fallbacks, then review the partial hits by hand
python3 resolve_terms.py "left ventrical of heart" --ontology uberon --top 3

The search escalates exact (label and synonym) → tokenfulltext and stops at the first strategy that returns anything, reporting which one fired. --exact-only disables the ladder. --branch UBERON:0000465 restricts candidates to descendants of a term.

Read match_type before using a result. exact_label and exact_synonym are safe; partial means OLS returned its best guess for a string that does not exist as written, and needs a human decision. unresolved is a legitimate output — see references/curation-rules.md for the normalisations worth retrying first.

Validate existing IDs

python3 validate_terms.py UBERON:0002107 EFO:0001067 UBERON:9999999
id              status     actual_label                  ontology  replacement     detail
UBERON:0002107  ok         liver                         uberon
EFO:0001067     obsolete   obsolete_parasitic infection  efo       MONDO:0005135   obsolete; replaced by MONDO:0005135
UBERON:9999999  not_found                                                          no such term in the ontology this prefix names

Exit code is 1 if anything failed, 0 otherwise, 2 on usage or network trouble — so it works as a CI gate on a metadata file:

# id + label columns; catches IDs that exist but are labelled as something else
python3 validate_terms.py --input metadata.tsv --strict

# a tissue column must hold UBERON anatomical entities and nothing else
python3 validate_terms.py --input tissue_ids.tsv \
    --branch UBERON:0000465 --expect-ontology uberon
StatusMeaningVerdict
okExists, current, consistent with everything assertedpass
matched_synonymClaimed label is a synonym; primary label differswarn
imported_onlyHome ontology no longer asserts this IDwarn
not_a_classTerm is a property or individualwarn
not_foundNo such termfail
obsoleteObsoleted; replacement gives the successor when one existsfail
label_mismatchID and claimed label describe different thingsfail
wrong_ontologyRight kind of ID, wrong ontology for this columnfail
wrong_branchNot a descendant of the required rootfail
malformed_curieNot of the form PREFIX:localfail

--strict promotes warnings to failures.

API behaviour that will mislead you

These are verified against the live service and are the reason this skill ships scripts rather than a recipe. Full detail in references/ols4-api.md.

TrapConsequence
exact=true is exact token matchingliver returns 161 hits in UBERON; adding queryFields=label returns 1
/search never returns is_obsolete or term_replaced_byNamed in fieldList they are dropped silently; only term detail can answer "is this ID still current"
ontology=efo returns MONDO and CL hitsOntologies import each other; filter on the CURIE prefix yourself
The same term appears once per importing ontologyDeduplicate on obo_id, keep is_defining_ontology: true
The obo_id index has holesMONDO:0000001 is live but unindexed by obo_id; an IRI fallback is required to avoid a false not_found
IRIs are not all OBO PURLsEFO and Orphanet use their own namespaces — resolve IRIs, do not template them
OxO is retiredReturns HTML with HTTP 200; use term cross-references or SSSOM instead
A branch check does not exclude cell types from anatomyCARO puts cell under anatomical structure; constrain the prefix too

Choosing the ontology

MONDO for disease, HP for phenotype, UBERON for tissue, CL for cell type, EFO for assay, ChEBI for compounds, NCBITaxon for organism, PATO for sex and for normal. Prefix-to-OLS-id mappings (HP is served as hp, Orphanet as ordo), branch roots for --branch, and the overlapping-ontology judgement calls are in references/ontology-registry.md.

Reporting results

Give the ID and the label, and say how each was matched. A table of bare IDs cannot be reviewed. State unresolved terms explicitly rather than filling them with the nearest hit.

References

  • references/ols4-api.md — endpoints, parameters, response fields, and every verified trap.
  • references/ontology-registry.md — prefix/ontology-id table, branch roots, which ontology owns which concept.
  • references/curation-rules.md — candidate-selection procedure, normalisations to retry, auditing an existing table, obsolete terms, cross-ontology mapping.

Dépôt GitHub

K-Dense-AI/claude-scientific-skills
Chemin: skills/ontology-term-resolution
0
agent-skillsai-scientistbioinformaticschemoinformaticsclaudeclaude-skills
FAQ

Questions fréquentes

Qu’est-ce que le Skill ontology-term-resolution ?

ontology-term-resolution est un Skill Claude créé par K-Dense-AI. Un Skill regroupe des instructions et des ressources que Claude charge à la demande pour effectuer des tâches liées à ontology-term-resolution sans consigne supplémentaire.

Comment installer ontology-term-resolution ?

Utilisez les commandes d’installation de cette page : ajoutez ontology-term-resolution à Claude Code comme plugin ou clonez son dépôt dans votre dossier skills, puis redémarrez Claude pour charger le Skill.

À quelle catégorie appartient ontology-term-resolution ?

ontology-term-resolution appartient à la catégorie Développement.

ontology-term-resolution est-il gratuit ?

Oui. ontology-term-resolution est référencé sur AIMCP et son installation est gratuite.

Compétences associées

qmd
Développement

qmd est un outil CLI de recherche et d'indexation locale qui permet aux développeurs d'indexer et de rechercher dans des fichiers locaux en utilisant une recherche hybride combinant BM25, des embeddings vectoriels et du reranking. Il prend en charge à la fois une utilisation en ligne de commande et un mode MCP (Model Context Protocol) pour l'intégration avec Claude. L'outil utilise Ollama pour les embeddings et stocke les index localement, ce qui le rend idéal pour rechercher dans de la documentation ou des bases de code directement depuis le terminal.

Voir la compétence
subagent-driven-development
Développement

Cette compétence exécute des plans de mise en œuvre en déployant un nouveau sous-agent pour chaque tâche indépendante, avec une revue de code entre les tâches. Elle permet une itération rapide tout en maintenant des contrôles de qualité grâce à ce processus de revue. Utilisez-la lorsque vous travaillez sur des tâches principalement indépendantes au sein d'une même session pour assurer une progression continue avec des vérifications de qualité intégrées.

Voir la compétence
mcporter
Développement

La compétence mcporter permet aux développeurs de gérer et d'appeler des serveurs Model Context Protocol (MCP) directement depuis Claude. Elle fournit des commandes pour lister les serveurs disponibles, appeler leurs outils avec des arguments, et gérer l'authentification ainsi que le cycle de vie du démon. Utilisez cette compétence pour intégrer et tester les fonctionnalités des serveurs MCP dans votre flux de travail de développement.

Voir la compétence
adk-deployment-specialist
Développement

Cette compétence déploie et orchestre des agents Vertex AI ADK en utilisant le protocole A2A, gérant la découverte d'AgentCard, la soumission de tâches, et prenant en charge des outils tels que le bac à sable d'exécution de code et la banque de mémoire. Elle permet de construire des systèmes multi-agents avec des modèles d'orchestration séquentiels, parallèles ou en boucle en Python, Java ou Go. Utilisez-la lorsqu'on vous demande de déployer des agents ADK ou d'orchestrer des flux de travail d'agents sur Google Cloud.

Voir la compétence