用途：BioContext 是 omicverse 提供的知识整合层，用于查询基因/蛋白注释、通路数据库、细胞类型标志物、生物医学文献和药物-疾病关联，可为分析结果（如差异表达基因列表、基因簇通路、标志基因验证）补充生物学注释。它通过统一 Python API 程序化访问 49 个生物医学数据库。
主要能力（按类别）：蛋白与基因组学查询支持 UniProt（蛋白功能、结构域、GO 项、参考文献）、AlphaFold（预测三维结构及置信度）、Ensembl、InterPro、STRING、Human Protein Atlas；通路与功能查询支持 Reactome、Gene Ontology；细胞生物学支持 PanglaoDB 细胞类型标志物（含敏感度/特异度）；文献检索支持 Europe PMC、bioRxiv/medRxiv 预印本、PubMed Central 全文；药物与临床支持 OpenTargets、ClinicalTrials.gov、openFDA；本体查询支持 EFO、ChEBI、Cell Ontology；蛋白组学支持 PRIDE；并提供通用访问接口。
使用方式：需具备 omicverse 环境并联网，典型用法如 ov.biocontext.query_uniprot(gene_symbol='TP53', species='9606')、ov.biocontext.query_reactome(identifier='TP53', species='Homo sapiens')、ov.biocontext.query_go(gene_name='TP53', size=20)。可用 ov.biocontext.list_tools() 列出全部 49 个工具及其参数，或用 ov.biocontext.call_tool("tool_name", param1=value1, ...) 直接调用。PanglaoDB 物种代码为 Hs/Mm/Dr/Rn；query_opentargets 使用 GraphQL 查询字符串。
适用场景：单基因注释、差异表达基因列表批量注释、细胞类型标志物发现、药物靶点与临床试验探索、文献检索。
限制：外部 API 调用存在网络延迟，批量注释需注意速率限制；需联网；物种参数默认人类（9606）；基因符号大小写因数据库而异；OpenTargets 的 GraphQL 语法需精确；未提供收费、价格等信息。