用途
该技能解决的问题是：临床实验室和研究人员在变异解读中面临分类不确定性（意义未明变异 VUS 占临床变异的 40-60%）、证据汇总负担（每个变异需整合 10+ 个数据库的数据）、结构背景缺失（传统注释忽略 3D 蛋白影响）以及临床可行动性不明确（分类如何转化为患者照护）。它提供一套系统化工作流，把群体数据库、功能预测、结构分析（通过 AlphaFold2）和文献证据整合为符合 ACMG 的解读，并给出清晰的临床建议。
主要能力（按工作流阶段）
阶段 1：变异身份与规范化。 使用 myvariant_query、Ensembl_get_variant_info、NCBI_gene_search 等工具标准化 HGVS 表示法，映射到基因、转录本、蛋白，获取变异后果类型（错义、无义等），捕获氨基酸改变、外显子/内含子位置等信息。
阶段 2：临床数据库查询。 汇总 ClinVar（已有分类与审核状态）、gnomAD（群体频率，含祖源特异性）、OMIM（基因-疾病关联）、ClinGen（基因有效性与剂量敏感性）、SpliceAI（剪接变异预测）、COSMIC（体细胞突变频率与癌症类型，判断是否热点）、DisGeNET（基因-疾病关联证据评分）等数据。
阶段 2.5：调控背景（针对非编码变异）。 通过 ChIPAtlas 查看转录因子结合、ENCODE 查看调控元件、调控区保守性以及调控影响的功能注释。
阶段 3：计算预测。 包括 SIFT/PolyPhen 损害预测、CADD 有害性评分、SpliceAI 剪接影响、跨物种比对保守性。
阶段 4：结构分析（针对 VUS/新错义变异）。 获取蛋白结构（PDB 或 AlphaFold2），将变异映射到结构，评估结构域/功能位点影响，预测结构去稳定化。
阶段 4.5：表达背景。 通过 CELLxGENE 获取细胞类型特异性表达，结合表型判断组织相关性并进行表达验证。
阶段 5：文献证据。 检索 PubMed 功能研究、BioRxiv/MedRxiv 最新预印本、病例报告的表型关联，以及文献中的分离数据。
阶段 6：ACMG 分类。 应用证据代码（PVS1、PM2、PP3 等），计算分类结果，识别限制因素，生成临床建议。
使用方式与关键原则
遵循 ACMG/AMP 2015 指南并标注明确证据代码；整合结构证据（AlphaFold2 用于新结构影响分析）；结合群体背景（gnomAD 频率及祖源数据）；参考 ClinGen 的基因-疾病有效性 curation 状态；输出可行动建议而非仅分类。工具调用时始终使用英文术语（基因名、变异描述、疾病名），即使用户使用其他语言；仅在其他语言术语作为回退时尝试原始语言。以用户语言回复。
报告示例包括剪接影响分析表格（DS_AG、DS_AL、DS_DG、DS_DL 分值、位置与解释），并据此映射 ACMG 支持等级（如 ≥0.8 为 PP3 强、0.5-0.8 为 PP3 支持、0.2-0.5 弱、<0.2 倾向良性）。
适用场景
用户询问变异解读或分类；拥有需要临床注释的 VCF 数据；询问“这个变异临床意义是什么”；需要变异的 ACMG 分类；希望对错义变异进行结构影响分析；询问特定变异的致病性；解读遗传变异、对 VUS 分类、执行 ACMG 变异分类，或把变异检出转化为临床可行动性。
限制
关于收费、价格、平台支持范围、实际效果、具体安装步骤等信息，资料暂未提供。文档中给出的是工作流与工具调用示例，实际使用需依赖所述 ToolUniverse 工具与相应数据库接口。