用途：面向生物信息学人员，对某一性状或一组种子lead变异生成可复现、可追溯的位点（locus）到候选基因映射，附明确证据归因和保守置信标签。
主要能力：按强制顺序串联多个技能——efo-ontology-skill解析性状为规范EFO术语并展开子性状；gwas-catalog-skill发现锚定变异；内置NCBI RefSNP解析GRCh37/GRCh38坐标；opentargets-skill获取可信集、L2G和共定位证据；gtex-eqtl-skill获取单组织eQTL；genebass-gene-burden-skill获取罕见变异负荷；可选ClinVar、gnomAD、人类蛋白图谱上下文。最终按确定性权重（L2G 0.40、coloc 0.25、eQTL 0.15、burden 0.10、coding 0.10）计算总分并给出High/Medium/Low/VeryLow置信度，输出locus_to_gene_mapping.json与locus_to_gene_summary.md，可选生成图表。
使用方式：需Python 3.11+与requests，出图可选matplotlib、seaborn、pandas。主入口为scripts/map_locus_to_gene.py。可带输入JSON运行：python locus-to-gene-mapper-skill/scripts/map_locus_to_gene.py --input-json /path/to/input.json --print-result；也可直接传性状：python locus-to-gene-mapper-skill/scripts/map_locus_to_gene.py --trait-query "type 2 diabetes" --print-result。仅传性状时默认include_figures=true，可用--no-include-figures关闭。公开接口为map_locus_to_gene(input_json: dict) -> dict。
输入：至少需提供trait_query、efo_id、seed_rsids之一；可选target_gene、show_child_traits（默认true）、phenotype_terms、max_anchor_associations（1200）、max_loci（25）、max_genes_per_locus（10）、max_coloc_rows_per_locus（100）、max_eqtl_rows_per_variant（200）、genebass_burden_sets（默认["pLoF","missense|LC"]）、include_clinvar、include_gnomad_context、include_hpa_tissue_context（均默认true）、include_figures（默认false）、disable_default_seeds（默认false，为假时常见性状自动带内置种子rsID）、figure_output_dir、mapping_output_path、summary_output_path。
适用场景：需要从变异信号得到可能因果基因的探索性映射，要求证据可追溯、结果可复现、置信度保守。
限制：不声称确定因果基因；不运行上游未提供的精细定位方法；缺失证据不得静默视为正向支持，须记为限制并降低置信度；不编造rsID、p值、得分、队列、组织或基因关联；无锚定、坐标未解析（标记degraded）、评分字段缺失或总分越界等触发QC失败；映射结果仅基于公开资料来源，具体收费、价格与效果资料暂未提供。