ammawla/encode-toolkit

Ищет файлы и загружает их все пакетно. Сначала ищет файлы, соответствующие критериям, затем загружает их. По умолчанию работает в режиме dry_run для предварительного просмотра того, что будет загружено. Установите dry_run=False для фактической загрузки. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте для поиска и загрузки файлов за один шаг. Всегда сначала используйте dry_run=True для предварительного просмотра. Для доступа к конкретным файлам используйте encode_download_files. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_download_files, encode_search_files Примеры: - Загрузить все BED-файлы из ChIP-seq поджелудочной железы человека: file_format="bed", assay_title="Histone ChIP-seq", organ="pancreas", download_dir="/data/encode", dry_run=False - Предварительный просмотр загрузок FASTQ для RNA-seq мозга мыши: file_format="fastq", assay_title="total RNA-seq", organ="brain", organism="Mus musculus", download_dir="/data/encode" - Загрузить IDR-пики для H3K27me3 в GRCh38: output_type="IDR thresholded peaks", target="H3K27me3", assembly="GRCh38", download_dir="/data/encode", dry_run=False Аргументы: download_dir: Локальная директория для сохранения файлов file_format: Фильтр по формату файла ("fastq", "bam", "bed", "bigWig" и т.д.) output_type: Фильтр по типу выходных данных ("reads", "peaks", "signal" и т.д.) output_category: Категория выходных данных ("raw data", "alignment", "annotation" и т.д.) assembly: Сборка генома ("GRCh38", "mm10" и т.д.) assay_title: Тип анализа ("Histone ChIP-seq", "ATAC-seq", "total RNA-seq" и т.д.) organism: Организм (по умолчанию: "Homo sapiens") organ: Орган/ткань ("pancreas", "brain", "liver" и т.д.) biosample_type: Тип биологического образца ("tissue", "cell line", "primary cell" и т.д.) target: Мишень ChIP/CUT&RUN ("H3K27me3", "CTCF" и т.д.) preferred_default: Если True, загружает только файлы по умолчанию или рекомендованные organize_by: Организация файлов ("flat", "experiment", "format", "experiment_format") verify_md5: Проверяет загрузки с помощью MD5-сумм (по умолчанию True) limit: Максимальное количество файлов для загрузки (по умолчанию 100, ограничение безопасности) dry_run: Если True (по умолчанию), только просматривает то, что будет загружено

Анализирует, совместимы ли два эксперимента ENCODE для комбинированного анализа. Сравнивает организм, сборку генома, тип анализа, биообразец, орган, мишень, стратегию репликации и лабораторию для выявления потенциальных проблем. Оба эксперимента должны быть предварительно отслежены (используйте encode_track_experiment). КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте, чтобы проверить, совместимы ли два эксперимента для комбинированного анализа. Оба должны быть предварительно отслежены. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_track_experiment, encode_list_tracked Аргументы: accession1: Первый эксперимент (например, "ENCSR133RZO") accession2: Второй эксперимент (например, "ENCSR000AKS") Возвращает: JSON-отчёт о совместимости с вердиктом, проблемами, предупреждениями и рекомендациями.

Скачивает конкретные файлы ENCODE по идентификатору в локальную директорию. Скачивает файлы из ENCODE на вашу локальную машину. Поддерживает MD5-проверку, параллельную загрузку и пропуск уже скачанных. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте для скачивания конкретных файлов по идентификатору. Для массовой загрузки используйте encode_batch_download. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_batch_download, encode_search_files, encode_log_derived_file Аргументы: file_accessions: Список идентификаторов файлов для скачивания (например, ["ENCFF635JIA", "ENCFF388RZD"]) download_dir: Путь к локальной директории для сохранения файлов (например, "./data/encode") organize_by: Как организовать скачанные файлы: - "flat": Все файлы в download_dir (по умолчанию) - "experiment": download_dir/ENCSR.../filename - "format": download_dir/bed/filename - "experiment_format": download_dir/ENCSR.../bed/filename verify_md5: Проверять целостность файла с помощью контрольной суммы MD5 (по умолчанию True) Возвращает: JSON с результатами загрузки для каждого файла (путь, размер, успех/ошибка, статус MD5).

Экспортирует отслеживаемые эксперименты в виде таблицы (CSV, TSV или JSON). Создаёт табличный экспорт всех отслеживаемых экспериментов с метаданными, количеством публикаций, PMID и количеством производных файлов. Удобен для загрузки в Excel, R, pandas или для передачи коллегам. PMIDs в выводе можно напрямую использовать с инструментами PubMed MCP для дальнейшего анализа литературы. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте для создания таблиц отслеживаемых экспериментов, которыми можно делиться (CSV, TSV, JSON). Подходит для статей и отчётов. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_list_tracked, encode_summarize_collection Аргументы: format: Формат вывода: - "csv": значения, разделённые запятыми (по умолчанию, для Excel/таблиц) - "tsv": значения, разделённые табуляцией (для R, pandas) - "json": массив JSON (для программного использования) assay_title: Фильтр по типу анализа (частичное совпадение) organism: Фильтр по организму (частичное совпадение) organ: Фильтр по органу (частичное совпадение) Возвращает: Отформатированные табличные данные в запрошенном формате.

Получает публикации и цитирования для отслеживаемых экспериментов. Возвращает данные о публикации с авторами, журналом, DOI, PMID. Может экспортировать в формате BibTeX или RIS (совместимо с Endnote/Zotero/Mendeley). КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте для получения данных о публикациях для отслеживаемых экспериментов. Поддерживает экспорт в BibTeX и RIS для менеджеров ссылок. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_track_experiment, encode_link_reference Аргументы: accession: Конкретный идентификатор эксперимента. Если None, возвращает все публикации. export_format: Формат вывода: - "json": Структурированные данные (по умолчанию) - "bibtex": Формат BibTeX для LaTeX - "ris": Формат RIS (Endnote, Zotero, Mendeley) Возвращает: Публикации в запрошенном формате.

Получает полную информацию о конкретном эксперименте ENCODE по идентификатору accession. Возвращает полные метаданные эксперимента, включая все связанные файлы, метрики качества, контроли, информацию о репликах и статус аудита. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте, когда у вас есть конкретный accession и нужна полная информация, включая файлы, метрики качества и статус аудита. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_list_files, encode_track_experiment, encode_compare_experiments Аргументы: accession: идентификатор эксперимента ENCODE (например, "ENCSR133RZO", "ENCSR000AKS") Возвращает: JSON с полными деталями эксперимента и списком файлов.

Получает живые счётчики фильтров из ENCODE, чтобы узнать, какие данные доступны. Возвращает фасетные количества — сколько экспериментов/файлов приходится на каждое значение фильтра. Полезно для изучения доступных данных перед поиском. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте, чтобы изучить, какие данные существуют, перед поиском. Показывает количества по каждому значению фильтра. Лучший первый шаг для незнакомых наборов данных. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_get_metadata, encode_search_experiments Примеры: - Какие анализы доступны для поджелудочной железы? organ="pancreas" - Для каких органов есть данные Histone ChIP-seq? assay_title="Histone ChIP-seq" - Какие мишени доступны для ChIP-seq мозга мыши? assay_title="Histone ChIP-seq", organism="Mus musculus", organ="brain" Аргументы: search_type: Тип объекта ("Experiment" или "File") assay_title: Предварительный фильтр по типу анализа organism: Предварительный фильтр по организму organ: Предварительный фильтр по органу biosample_type: Предварительный фильтр по типу биологического образца Возвращает: JSON с названиями фасетов и их количествами.

Получает подробную информацию о конкретном файле ENCODE. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: используйте, когда нужны подробные метаданные для конкретного файла (размер, md5, сборка, информация о биологических повторах). СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_download_files, encode_list_files Аргументы: accession: идентификатор доступа к файлу (например, "ENCFF635JIA") Возвращает: JSON с метаданными файла, включая формат, размер, URL для скачивания, MD5, сборку и т. д.

Получает доступные значения фильтров для поиска ENCODE. Используйте этот инструмент, чтобы узнать допустимые значения параметров поиска. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте, чтобы узнать допустимые значения фильтров перед поиском. Помогает избежать опечаток в assay_title, organ, biosample_type и т.д. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_get_facets, encode_search_experiments Аргументы: metadata_type: Тип метаданных для получения. Варианты: - "assays": Доступные типы анализов (Histone ChIP-seq, ATAC-seq, total RNA-seq и т.д.) - "organisms": Доступные организмы (Homo sapiens, Mus musculus и т.д.) - "organs": Доступные системы органов/тканей (pancreas, brain, liver и т.д.) - "biosample_types": Классификации биологических образцов (tissue, cell line, primary cell и т.д.) - "file_formats": Типы форматов файлов (fastq, bam, bed, bigWig и т.д.) - "output_types": Типы выходных данных (reads, peaks, signal и т.д.) - "output_categories": Категории выходных данных (raw data, alignment, signal и т.д.) - "assemblies": Сборки геномов (GRCh38, hg19, mm10 и т.д.) - "life_stages": Стадии жизни (embryonic, adult, child и т.д.) - "replication_types": Типы репликации (isogenic, anisogenic, unreplicated) - "statuses": Статусы экспериментов (released, archived и т.д.) - "file_statuses": Статусы файлов (released, archived, in progress и т.д.) Возвращает: JSON-список допустимых значений для указанного типа метаданных.

Получает информацию о происхождении производных файлов. Показывает цепочку от ваших производных файлов до исходных данных ENCODE, включая то, какие инструменты и параметры использовались. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте, чтобы проследить производный файл до исходных данных ENCODE. Показывает использованные инструменты и параметры. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_log_derived_file Аргументы: file_path: Получает информацию о происхождении для конкретного производного файла source_accession: Перечисляет все файлы, производные от конкретного ENCODE-аксессиона Возвращает: JSON-цепочку происхождения или список производных файлов.

Получает внешние ссылки, связанные с отслеживаемыми экспериментами. Возвращает PMID, DOI, NCT ID, GEO-номера доступа и другие идентификаторы, связанные с экспериментами. Эти идентификаторы можно напрямую передавать в PubMed, bioRxiv, ClinicalTrials.gov или другие MCP-инструменты. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте для получения внешних ссылок, связанных с экспериментами. PMIDs можно передавать в PubMed MCP-инструменты. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_link_reference, encode_get_citations Аргументы: experiment_accession: фильтрует по конкретному эксперименту (необязательно) reference_type: фильтрует по типу ссылки (необязательно): "pmid", "doi", "nct_id", "preprint_doi", "geo_accession", "other" Возвращает: JSON со связанными внешними ссылками.

Привязывает внешнюю ссылку к отслеживаемому эксперименту ENCODE. Это мост между серверами. Прикрепляет PubMed ID, DOI bioRxiv, NCT ID ClinicalTrials.gov, GEO-идентификаторы или любой другой внешний идентификатор к вашим отслеживаемым экспериментам для подтверждения происхождения и перекрёстных ссылок. После того как вы нашли подходящую статью через PubMed MCP или препринт на bioRxiv, привяжите её к эксперименту ENCODE для будущих ссылок. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте для прикрепления внешних идентификаторов (PMID, DOI, GEO, NCT) к отслеживаемым экспериментам для перекрёстных ссылок. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_get_references, encode_get_citations Аргументы: experiment_accession: идентификатор эксперимента ENCODE (например, "ENCSR133RZO") reference_type: тип внешней ссылки: - "pmid": PubMed ID (например, "32728249") - "doi": DOI (например, "10.1038/s41586-020-2493-4") - "nct_id": идентификатор ClinicalTrials.gov (например, "NCT04567890") - "preprint_doi": DOI bioRxiv/medRxiv - "geo_accession": идентификатор GEO (например, "GSE123456") - "other": любой другой идентификатор reference_id: фактическое значение идентификатора description: необязательное описание, почему эта ссылка привязана Возвращает: JSON с результатом привязки.

Перечисляет все файлы конкретного эксперимента ENCODE с необязательными фильтрами. Примеры: - Все BED-файлы: experiment_accession="ENCSR133RZO", file_format="bed" - Только FASTQ: experiment_accession="ENCSR133RZO", file_format="fastq" - Сигнальные треки: experiment_accession="ENCSR133RZO", output_category="signal" - Файлы по умолчанию/рекомендованные: preferred_default=True - Пики из GRCh38: file_format="bed", output_type="IDR thresholded peaks", assembly="GRCh38" Часто используемые значения file_format: "fastq", "bam", "bed", "bigWig", "bigBed", "tsv", "hic" Часто используемые значения output_type: "reads", "alignments", "signal of unique reads", "signal of all reads", "fold change over control", "IDR thresholded peaks", "pseudoreplicated peaks", "replicated peaks", "gene quantifications", "transcript quantifications", "contact matrix" КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте для просмотра файлов внутри известного эксперимента. Вместо этого используйте encode_search_files для поиска файлов по всем экспериментам. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_search_files, encode_get_file_info, encode_download_files Аргументы: experiment_accession: идентификатор эксперимента ENCODE (например, "ENCSR133RZO") file_format: фильтр по формату ("fastq", "bam", "bed", "bigWig", "bigBed" и т.д.) file_type: фильтр по конкретному типу ("bed narrowPeak", "bed broadPeak" и т.д.) output_type: фильтр по типу выходных данных ("reads", "peaks", "signal" и т.д.) output_category: фильтр по категории ("raw data", "alignment", "signal", "annotation") assembly: фильтр по сборке генома ("GRCh38", "hg19", "mm10") status: фильтр по статусу ("released", "archived", "in progress") preferred_default: если True, возвращает только файлы по умолчанию/рекомендованные limit: максимальное количество файлов для возврата (по умолчанию 200) Возвращает: JSON-список файлов с идентификатором, форматом, размером, URL для скачивания и метаданными.

Перечисляет все эксперименты, которые вы отслеживали локально, с необязательными фильтрами. Показывает вашу локальную библиотеку отслеживаемых экспериментов ENCODE, их метаданные, количество публикаций и количество производных файлов. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте, чтобы увидеть все эксперименты в вашей локальной библиотеке. Фильтруйте по типу анализа, организму или органу. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_summarize_collection, encode_export_data Аргументы: assay_title: фильтрует по типу анализа (частичное совпадение) organism: фильтрует по организму (частичное совпадение) organ: фильтрует по органу (частичное совпадение) Возвращает: JSON с таблицей метаданных отслеживаемых экспериментов и статистикой трекера.

Регистрирует файл, полученный из данных ENCODE, для отслеживания происхождения. Используйте этот инструмент при создании новых файлов из данных ENCODE (например, при запуске пайплайна, фильтрации пиков, объединении сэмплов). Он создаёт запись о происхождении, связывающую созданный вами файл с исходными данными ENCODE. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте после создания файлов из данных ENCODE (фильтрованные пики, объединённые сигналы). Создаёт цепочку происхождения к источнику. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_get_provenance, encode_download_files Аргументы: file_path: путь к созданному вами производному файлу source_accessions: список идентификаторов ENCODE, из которых получен этот файл (идентификаторы экспериментов или файлов, например ["ENCSR133RZO", "ENCFF635JIA"]) description: что содержит этот производный файл file_type: тип файла (например, "filtered_peaks", "merged_signal", "differential") tool_used: инструмент или программное обеспечение, использованное для его создания (например, "bedtools intersect", "DESeq2") parameters: параметры или использованная команда Возвращает: JSON с идентификатором записи о происхождении.

Управляет учётными данными API ENCODE для доступа к ограниченным/неопубликованным данным. Большинство данных ENCODE открыты и не требуют аутентификации. Учётные данные нужны только для неопубликованных или ограниченных наборов данных. Учётные данные хранятся в системном хранилище ключей ОС (macOS Keychain, Linux Secret Service, Windows Credential Locker) и никогда не сохраняются в открытом виде. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте только для доступа к неопубликованным/ограниченным данным ENCODE. Открытые данные не требуют аутентификации. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_search_experiments Аргументы: action: Что делать: - "store": Сохраняет новые учётные данные (требуются access_key и secret_key) - "check": Проверяет, настроены ли учётные данные - "clear": Удаляет сохранённые учётные данные access_key: Ваш ключ доступа ENCODE (только для action="store") secret_key: Ваш секретный ключ ENCODE (только для action="store") Возвращает: JSON с результатом действия.

Ищет эксперименты ENCODE с расширенными фильтрами. Примеры: - Найти все Histone ChIP-seq на ткани поджелудочной железы человека: assay_title="Histone ChIP-seq", organ="pancreas", biosample_type="tissue" - Найти ATAC-seq в мозге человека: assay_title="ATAC-seq", organ="brain" - Найти RNA-seq на клеточной линии GM12878: assay_title="total RNA-seq", biosample_term_name="GM12878" - Найти ChIP-seq с мишенью H3K27me3: assay_title="Histone ChIP-seq", target="H3K27me3" - Найти все эксперименты на печени мыши: organism="Mus musculus", organ="liver" - Поиск по свободному тексту: search_term="CRISPR screen pancreatic" Часто используемые значения assay_title: "Histone ChIP-seq", "TF ChIP-seq", "ATAC-seq", "DNase-seq", "total RNA-seq", "polyA plus RNA-seq", "WGBS", "intact Hi-C", "CUT&RUN", "CUT&Tag", "STARR-seq", "MPRA", "eCLIP", "CRISPR screen" Часто используемые значения organ: "pancreas", "liver", "brain", "heart", "kidney", "lung", "intestine", "skin of body", "blood", "spleen", "thymus" Значения biosample_type: "tissue", "cell line", "primary cell", "in vitro differentiated cells", "organoid" КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте как основную точку входа, когда пользователи хотят найти эксперименты. Начните с encode_get_facets, если не уверены, какие фильтры использовать. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_get_facets, encode_get_metadata, encode_search_files Аргументы: assay_title: Тип анализа (например, "Histone ChIP-seq", "ATAC-seq", "total RNA-seq") organism: Вид (по умолчанию: "Homo sapiens"). Также: "Mus musculus" organ: Орган/тканевая система (например, "pancreas", "brain", "liver") biosample_type: Классификация образца ("tissue", "cell line", "primary cell", "organoid") biosample_term_name: Конкретное название клетки/ткани (например, "GM12878", "HepG2", "pancreas") target: Мишень ChIP/CUT&RUN (например, "H3K27me3", "CTCF", "p300") status: Статус данных (по умолчанию: "released"). Также: "archived", "revoked" lab: Название лаборатории, предоставившей данные award: Финансирующий проект assembly: Сборка генома (например, "GRCh38", "mm10") replication_type: "isogenic", "anisogenic" или…

Ищет файлы во ВСЕХ экспериментах, применяя комбинированные фильтры по экспериментам и файлам. Это эффективно для поиска конкретных типов файлов во множестве экспериментов. Примеры: - Все BED-файлы из ChIP-seq поджелудочной железы человека: file_format="bed", assay_title="Histone ChIP-seq", organ="pancreas" - FASTQ-файлы из RNA-seq печени мыши: file_format="fastq", assay_title="total RNA-seq", organ="liver", organism="Mus musculus" - Все IDR peak-файлы для H3K27me3: output_type="IDR thresholded peaks", target="H3K27me3" - BigWig-треки сигнала из ATAC-seq на ткани мозга: file_format="bigWig", assay_title="ATAC-seq", organ="brain", biosample_type="tissue" КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте для поиска конкретных типов файлов во ВСЕХ экспериментах. Более эффективен, чем encode_list_files, для поиска файлов по всем экспериментам. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_list_files, encode_batch_download, encode_get_file_info Аргументы: file_format: Формат файла ("fastq", "bam", "bed", "bigWig" и т.д.) file_type: Конкретный тип файла ("bed narrowPeak", "bed broadPeak" и т.д.) output_type: Тип выходных данных ("reads", "peaks", "signal" и т.д.) output_category: Категория выходных данных ("raw data", "alignment", "signal", "annotation") assembly: Сборка генома ("GRCh38", "hg19", "mm10") assay_title: Фильтр по типу анализа родительского эксперимента organism: Фильтр по организму родительского эксперимента organ: Фильтр по органу родительского эксперимента biosample_type: Фильтр по типу биологического образца ("tissue", "cell line" и т.д.) target: Фильтр по мишени ChIP/CUT&RUN status: Статус файла (по умолчанию: "released") preferred_default: Если True, только файлы по умолчанию/рекомендованные search_term: Поиск по произвольному тексту limit: Максимум результатов (по умолчанию 25) offset: Пропустить первые N результатов (постраничная навигация) Возвращает: JSON с результатами поиска файлов, общим количеством и информацией для постраничной навигации.

Обобщает вашу коллекцию отслеживаемых экспериментов в виде сгруппированной статистики. Предоставляет обзор отслеживаемых экспериментов, сгруппированных по типу анализа, мишени, организму, органу, типу биологического образца и лаборатории. Показывает общее количество публикаций, производных файлов и внешних ссылок. Полезен, когда вы отслеживаете 10+ экспериментов и вам нужен общий обзор коллекции исследовательских данных. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте для общего обзора отслеживаемых экспериментов, сгруппированных по типу анализа, мишени и органу. Лучше всего подходит для 10+ отслеживаемых экспериментов. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_list_tracked, encode_export_data Аргументы: assay_title: Фильтрует по типу анализа (частичное совпадение) organism: Фильтрует по организму (частичное совпадение) organ: Фильтрует по органу (частичное совпадение) Возвращает: JSON-сводку с количеством экспериментов, сгруппированным по нескольким измерениям.

Отслеживает эксперимент ENCODE локально вместе с его публикациями, методами и информацией о конвейере. Получает полные метаданные эксперимента из ENCODE и сохраняет их в локальную базу данных SQLite, а также связанные публикации (PMIDs, DOI, авторы, журнал) и информацию о конвейере/анализе (версии программного обеспечения, методы). Это похоже на добавление эксперимента в вашу "библиотеку" - как Endnote для статей. КОГДА ИСПОЛЬЗОВАТЬ: Используйте, чтобы сохранить эксперимент в вашей локальной библиотеке с публикациями и информацией о конвейере. Требуется перед сравнением или цитированием. СВЯЗАННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: encode_compare_experiments, encode_get_citations, encode_export_data Аргументы: accession: идентификатор эксперимента ENCODE (например, "ENCSR133RZO") fetch_publications: также получать и сохранять публикации/цитирования (по умолчанию True) fetch_pipelines: также получать и сохранять информацию о конвейере/анализе (по умолчанию True) notes: необязательные заметки для прикрепления к этому эксперименту Возвращает: JSON с результатом отслеживания, включая найденные публикации и информацию о конвейере.