GWAS Catalog MCP Server

🚀 GWAS 分析サーバー (MCP サーバー) ドキュメント

MCP サーバーは、遺伝学研究者に大規模な GWAS（全ゲノム関連研究）分析を実行するための強力なツールボックスを提供します。EBRL - EBI の GWAS カタログ REST API と GWAS 要約統計データ API を統合することで、MCP サーバーは複数の SNP（一塩基多型）と疾患表現型の関係分析を効率的に処理できます。

✨ 主な機能

1. ゲノム領域の顕著な関連性の取得
   • 多 SNP 関連性テスト (MCP) 分析を実行します。
   • 任意のサイズのゲノム領域の入力をサポートします。
   • 低品質または QC を通過しない SNP を自動的に除外します。
2. GWAS カタログデータの照会
   • 事前に保存された GWAS データを使用して、関連性分析結果を迅速に検索します。
3. 要約統計データ API の統合
   • EBRL - EBI が提供する GWAS 要約統計データを利用して二次分析を実行します。
   • 文献から直接抽出した統計値を含む柔軟なデータ入力形式をサポートします。
4. 高度なデータ処理機能
   • 大規模な GWAS データを処理する際に自動的なメモリ管理を提供します。
   • 中間結果ファイルを自動的に保存および管理します。

📚 詳細ドキュメント

入力パラメータの説明

基本インターフェースパラメータ

すべての API リクエストには以下の共通パラメータが必要です。

機能インターフェースパラメータ

単一 SNP 有意性検定

curl -X POST http://mcp_server/api/single-snp-significance \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"snp_id":"rs123456", "phenotype":"disease"}'

領域有意性検定

curl -X POST http://mcp_server/api/region-significance \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"chromosome":"1", "start":10000, "end":20000}'

転写因子エンリッチメント分析

curl -X POST http://mcp_server/api/transcription-factor-enrichment \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"snp_id":"rs123456", "phenotype":"disease"}'

出力形式

JSON レスポンス構造

すべての API リクエストのレスポンスは以下の統一された JSON 形式で返されます。

{
  "status": {
    "code": integer,   // ステータスコード、0 は成功を示す
    "message": string   // ステータスの説明情報
  },
  "result": {
    // 具体的な機能に関連する分析結果
  }
}

結果フィールドの説明

単一 SNP 有意性検定

{
  "p_value": float,       // 片側 p 値
  "q_value": float,       // 多重補正後の q 値
  "odds_ratio": float     // 相対リスク比
}

領域有意性検定

{
  "region_scores": [
    {
      "position": integer,
      "score": float
    }
  ],
  "top_hit": {
    "position": integer,
    "p_value": float
  }
}

⚠️ 重要注意事項

1. API アクセス制限
   • 各 API キーは 1 日あたり最大 100 回の呼び出しが許可されています。
   • 高頻度で使用するユーザーは有料版サービスにアップグレードすることをおすすめします。
2. データ入力規範
   • すべての SNP ID は dbSNP 形式の規範に準拠している必要があります。
   • 分析効率を向上させるために、事前に QC 処理を行うことをおすすめします。
3. 結果ファイルの管理
   • 自動保存された中間結果ファイルはデフォルトで 7 日間保持され、期限を過ぎると自動的に削除されます。
   • 長期保存が必要な場合は、結果ファイルをすみやかにダウンロードしてください。
4. メモリ制限の設定
   • 大規模データを処理する際には、memory_limit パラメータを利用可能なメモリの 80% に設定することを推奨します。
   • メモリ使用量が過多になると分析プロセスが中断する可能性があるため、リソースを適切に割り当てることをおすすめします。
5. エラー処理メカニズム
   • システムはすべての実行時エラー情報を自動的にキャプチャして記録します。
   • ログを通じて具体的なエラー原因と解決策を確認できます。

💻 使用例

リクエスト例：単一 SNP 有意性検定

curl -X POST http://mcp_server/api/single-snp-significance \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"snp_id":"rs123456", "phenotype":"disease", "api_key":"your_api_key"}'

レスポンス例：

{
  "status": {
    "code": 0,
    "message": "Success"
  },
  "result": {
    "p_value": 0.001234,
    "q_value": 0.005678,
    "odds_ratio": 1.23
  }
}

📞 お問い合わせ

さらなる技術サポートを必要とする場合や問題をフィードバックする場合は、support@mcp - server.com までご連絡ください。