Claude Operon をバイオ研究に使う — CRISPR設計からRNA解析まで、Anthropicのライフサイエンス特化モードの実践

# Claude Operon が生成するRNA-seq 差次的発現解析パイプライン例
 
import subprocess
import pandas as pd
from pathlib import Path
 
def run_differential_expression_analysis(
    count_matrix_path: str,
    metadata_path: str,
    output_dir: str,
    control_group: str = "control",
    treatment_group: str = "treatment",
    padj_threshold: float = 0.05,
    lfc_threshold: float = 1.0
) -> pd.DataFrame:
    """
    DESeq2を用いた差次的発現解析パイプライン
 
    Parameters:
        count_matrix_path: カウントマトリックスCSVのパス（遺伝子×サンプル）
        metadata_path: サンプルメタデータCSVのパス
        output_dir: 結果出力ディレクトリ
        control_group: コントロールグループ名
        treatment_group: 処理グループ名
        padj_threshold: 調整済みp値の閾値
        lfc_threshold: log2フォールドチェンジの閾値
 
    Returns:
        有意な差次的発現遺伝子のDataFrame
    """
    Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 
    # R スクリプトを動的生成して DESeq2 を実行
    r_script = f"""
    library(DESeq2)
    library(ggplot2)
 
    # データ読み込み
    counts <- read.csv("{count_matrix_path}", row.names=1)
    metadata <- read.csv("{metadata_path}", row.names=1)
 
    # DESeqDataSet 作成
    dds <- DESeqDataSetFromMatrix(
        countData = counts,
        colData = metadata,
        design = ~ condition
    )
 
    # 差次的発現解析実行
    dds <- DESeq(dds)
 
    # 結果抽出（{treatment_group} vs {control_group}）
    res <- results(dds,
                   contrast = c("condition", "{treatment_group}", "{control_group}"),
                   alpha = {padj_threshold})
 
    # 有意遺伝子フィルタリング
    sig_genes <- subset(res, padj < {padj_threshold} & abs(log2FoldChange) > {lfc_threshold})
 
    # 結果保存
    write.csv(as.data.frame(res), "{output_dir}/all_results.csv")
    write.csv(as.data.frame(sig_genes), "{output_dir}/significant_genes.csv")
 
    # Volcano プロット生成
    res_df <- as.data.frame(res)
    res_df$significance <- "not significant"
    res_df$significance[res_df$padj < {padj_threshold} & res_df$log2FoldChange > {lfc_threshold}] <- "upregulated"
    res_df$significance[res_df$padj < {padj_threshold} & res_df$log2FoldChange < -{lfc_threshold}] <- "downregulated"
 
    volcano <- ggplot(res_df, aes(x=log2FoldChange, y=-log10(padj), color=significance)) +
        geom_point(alpha=0.6, size=1) +
        scale_color_manual(values=c("upregulated"="red", "downregulated"="blue", "not significant"="grey")) +
        theme_minimal() +
        ggtitle("{treatment_group} vs {control_group}") +
        xlab("log2 Fold Change") +
        ylab("-log10(adjusted p-value)")
 
    ggsave("{output_dir}/volcano_plot.png", volcano, width=8, height=6, dpi=300)
    """
 
    # R スクリプト実行
    with open(f"{output_dir}/deseq2_analysis.R", "w") as f:
        f.write(r_script)
 
    result = subprocess.run(
        ["Rscript", f"{output_dir}/deseq2_analysis.R"],
        capture_output=True,
        text=True
    )
 
    if result.returncode != 0:
        raise RuntimeError(f"DESeq2 解析エラー:\n{result.stderr}")
 
    # 有意遺伝子リストを返す
    return pd.read_csv(f"{output_dir}/significant_genes.csv", index_col=0)
 
# 実行例
# significant_genes = run_differential_expression_analysis(
#     count_matrix_path="data/counts.csv",
#     metadata_path="data/metadata.csv",
#     output_dir="results/deseq2_output"
# )
# print(f"有意な差次的発現遺伝子数: {len(significant_genes)}")

# Anthropic API 経由で Claude Operon を利用する例
 
import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
# Operon モード用のシステムプロンプト
OPERON_SYSTEM_PROMPT = """
あなたはライフサイエンス・バイオインフォマティクス分野の専門AIアシスタントです。
以下の専門知識を統合して研究者を支援してください：
 
- 分子生物学・細胞生物学・ゲノミクスの最新知識
- CRISPR、RNA干渉、エピジェネティクスなどの実験技術
- バイオインフォマティクスツール（GATK、DESeq2、Bioconductor等）
- 統計解析とデータ可視化のベストプラクティス
- 科学論文の批判的評価と研究設計のアドバイス
 
回答には必ず文献的根拠を示し、不確実な情報には明示的に注記してください。
"""
 
def query_operon(user_query: str, context: str = "") -> str:
    """Claude Operon への問い合わせ関数"""
 
    messages = []
    if context:
        messages.append({
            "role": "user",
            "content": f"研究コンテキスト:\n{context}\n\n質問: {user_query}"
        })
    else:
        messages.append({
            "role": "user",
            "content": user_query
        })
 
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-6",  # Operon 対応モデル
        max_tokens=4096,
        system=OPERON_SYSTEM_PROMPT,
        messages=messages
    )
 
    return response.content[0].text
 
# 使用例: CRISPR 設計の相談
result = query_operon(
    user_query="ATM遺伝子のエクソン26に存在する点変異（c.7271T>G、p.Val2424Gly）を標的とした"
               "ベースエディティング（ABE8e使用）のgRNA設計を支援してください。"
               "オフターゲット活性が最小化されるgRNA候補を3つ提示し、"
               "それぞれのオンターゲット効率予測値と主なオフターゲット部位を示してください。",
    context="研究目的: 乳がん関連ATM変異の細胞モデルでの機能解析\n"
            "細胞株: HEK293T\n"
            "デリバリー方法: エレクトロポレーション"
)
print(result)