用途：免疫学研究工作流，覆盖抗体-抗原相互作用、T/B 细胞受体库、MHC/HLA 结合预测、自身免疫疾病遗传学与疫苗表位等方向。核心原则是多层证据、注明每条结论来源，并优先使用免疫学专用数据库（IEDB、IMGT、SAbDab）；工具调用中统一使用英文基因/蛋白名称。
主要能力：抗体与结构（SAbDab 结构/CDR 摘要、TheraSAbDab 治疗性抗体检索）；表位与免疫检测（IEDB 表位、T 细胞/B 细胞检测、MHC、TCR/BCR 序列检索）；免疫球蛋白基因（IMGT，按基因名如 IGHV1-2 查询）；蛋白互作（IntAct、BioGRID）；细胞因子与信号（OpenTargets、GWAS）；临床与安全（FAERS 比例失衡分析、临床试验检索）；自身免疫遗传学（Orphanet）；免疫通路（KEGG、Reactome）；肿瘤免疫微环境（TIMER2 去卷积估计）。内置推理框架涵盖固有/适应性免疫分期、抗体结构与功能、自身免疫机制、亲和力与亲合力、信号级联及补体三条激活途径，并对证据分级。
使用方式：分析需要计算时，用 Bash 运行 Python（pandas、scipy、statsmodels、matplotlib），先用 ToolUniverse 工具取数再计算，不描述而直接执行。常见工作流：抗体靶点研究、自身免疫疾病遗传学、免疫治疗安全性对比。注意参数细节——Reactome 用 stId 而非 pathway_id，ReactomeAnalysis 的 identifiers 用空格分隔字符串，OpenTargets 用 targetName，IntAct 用 UniProt 登录号，BioGRID organism 用 "9606" 字符串且 gene_names 为列表，FAERS 用通用名，SAbDab_search_structures 仅返回浏览 URL，KEGG 疾病用 H00080 等 ID。
限制：SAbDab_search_structures 不返回 JSON；FAERS 的 PRR>2 且 IC025>0 只是信号而非因果；TIMER2 去卷积估计需正交验证；未提供定价、平台与具体安装方式等信息。