Für Forschende, die KI-Tools verwenden
KI-Agenten
Der Atlas ist bewusst maschinenlesbar gestaltet. Jeder Datensatz wird als strukturiertes JSON ausgeliefert, jede Seite enthält schema.org-Auszeichnungen, und die Beziehungen zwischen den Datensätzen sind explizit abgebildet. Diese Eingaben leiten einen KI-Assistenten direkt zu diesen Daten, anstatt ihn frei improvisieren zu lassen.
Prompts zum Kopieren und Einfügen
Jede ist mit der Live-API dieser Website verknüpft. In Claude, ChatGPT, Gemini oder einen anderen Assistenten einfügen, der URLs abrufen kann.
Using only https://crispr2.2.25.209.181.nip.io/api/v1/entities?kind=treatment as your source, list every gene-editing treatment whose status is "Approved". For each, give the disease it treats, the technology it uses, the company, and the URL of its Atlas page. If a field is missing in the data, say "not recorded" rather than filling it in from memory. Finish by stating plainly that approval in one country does not mean availability everywhere.
Fetch https://crispr2.2.25.209.181.nip.io/api/v1/entity/disease/DISEASE-SLUG (replace DISEASE-SLUG, e.g. sickle-cell-disease). Write a 300-word briefing for an intelligent non-specialist covering: what the disease is, which genes are involved, what gene-editing approaches are being tried, which companies and trials appear in the related records, and — most importantly — the evidence level attached to each claim. Do not present anything preclinical as if it were an available treatment.
Fetch https://crispr2.2.25.209.181.nip.io/api/v1/trials and group the results by phase. For each phase, list the trials with their disease, sponsor and NCT identifier. Flag any trial whose status is Paused, Terminated or Discontinued and say so prominently. Note that Atlas records carry a last-updated date and that ClinicalTrials.gov is authoritative for current status.
Fetch https://crispr2.2.25.209.181.nip.io/api/v1/entities?kind=technology. Build a comparison table of CRISPR-Cas9, base editing and prime editing covering: what it edits, whether it cuts both DNA strands, precision, cargo size, delivery difficulty and clinical maturity — using only the fields in the data. Then write two paragraphs explaining, to a 15-year-old, why not cutting both strands matters.
Fetch https://crispr2.2.25.209.181.nip.io/api/v1/entity/company/COMPANY-SLUG (e.g. crispr-therapeutics). Summarise the company's disclosed pipeline stage by stage, name its partners and the diseases it targets, and list its related trials. State the record's last-updated date at the top. Add: this is educational information, not investment advice, and pipelines change frequently.
Fetch https://crispr2.2.25.209.181.nip.io/api/v1/entity/technology/TECHNOLOGY-SLUG (e.g. base-editing) and use the "simple" field as your starting point. Explain the technology to a curious 11-year-old in under 200 words, using one analogy — then add one short paragraph explaining exactly where that analogy stops being accurate. Keep it honest rather than exciting.
Die API
Kostenlos, nur lesend, kein Schlüssel. Bitte Cache nutzen und verlinken.
/api/v1/entities?kind=…
Jeder Datensatz einer Kategorie: Technologie, Krankheit, Behandlung, Studie, Unternehmen, Wissenschaftler, Gen, Publikation, Institution, Ethik, Landwirtschaft, Lernen, Glossar.
/api/v1/entity/{kind}/{slug}
Ein vollständiger Eintrag, einschließlich aller verknüpften Einträge im Wissensgraphen.
/api/v1/trials
Die Studiendatenbank, filterbar nach Phase und Status.
/api/v1/news
Schlagzeilen, Verlage und Links. Der Artikeltext verbleibt beim jeweiligen Verlag.
Warum die Struktur wichtig ist
Entitäten, keine Artikel
Eine Krankheit, ein Gen, eine Studie und ein Unternehmen sind separate Einträge mit stabilen URLs – so kann ein Assistent einer Beziehung folgen, anstatt sie zu erraten.
Evidenz ist ein Feld
Jeder Datensatz enthält ein explizites Evidenzniveau, damit ein Modell ein zugelassenes Arzneimittel von einem Mausexperiment unterscheiden kann, ohne zwischen den Zeilen zu lesen.
Antworten oben
Jede Seite beginnt mit einer direkten einzigen Antwort in einem Satz, bevor Details folgen – genau das, was sowohl Leser als auch Informationsabrufsysteme wirklich brauchen.