用途：该技能用于查询精准医学知识图谱 PrimeKG，整合 20 多个主数据库与科学文献，包含约 12.9 万节点、400 万条边和 29 种关系类型，覆盖药物-靶点、疾病-基因、表型-疾病等关联，适合知识驱动的药物发现、药物重定位、表型分析、多尺度生物学和网络药理学研究。
主要能力：搜索节点（基因、蛋白、药物、疾病、表型）；获取直接邻居及关系类型；分析疾病局部上下文（相关基因、药物、表型）；识别药物-疾病路径以发现潜在重定位机会。关系类型包括 protein_protein、drug_protein、disease_gene、drug_disease、disease_phenotype、gwas 等。
使用方式：通过 scripts/query_primekg.py 以编程方式访问，数据为 CSV 格式，位于 C:\Users\eamon\Documents\Data\PrimeKG\kg.csv（另一处写为 /mnt/c/Users/eamon/Documents/Data/PrimeKG/kg.csv），基于 pandas 查询。核心函数包括 search_nodes、get_neighbors、get_disease_context。示例：from scripts.query_primekg import search_nodes; results = search_nodes("Alzheimer", node_type="disease")；get_neighbors("EFO_0000249")；get_disease_context("Alzheimer's disease")。
最佳实践：先用 search_nodes 获取正确 ID 再调用 get_neighbors；先用 get_disease_context 获取概览；可用 relation_type 过滤特定证据；可结合 OpenTargets 或 Semantic Scholar 补充证据与文献。
限制：资料未提供安装步骤、依赖版本、数据更新频率、许可与收费信息；数据路径为本地绝对路径，需自行准备 kg.csv 文件。