### 4-1. クイックスタート

バイオインフォマティクス分析ターミナル環境またはローカルサーバーで `Claude Code` を迅速にインストールして連携する方法は次のとおりです。

```bash
# macOS、Linux、または WSL ターミナルで Claude Code を直接インストール
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# インストール完了後、エージェントを実行（初回実行時に、Web ブラウザを通じて Anthropic アカウント認証を行います）
claude
```

同時に、Python 開発環境で API 呼び出しのために公式 SDK をインストールするクイックスタートコマンドです。

```bash
# Anthropic 公式 Python SDK をインストール
pip install anthropic

# API キーを設定（ユーザー環境変数に登録）
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"
```

### 4-2. 詳細インストール

Claude Code のパッケージマネージャー（NPM）ベースのインストール方法と、Python API を活用するための複数のライブラリ連携プロセスです。

```bash
# Node.js 18 バージョン以上がインストールされた環境で、NPM を使用して Claude Code をグローバルにインストール
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 分析用の Python 仮想環境内に、関連ライブラリをまとめてインストール
pip install anthropic pandas openpyxl biopython matplotlib
```

その後、以下のように Python スクリプトを作成して、大量の論文データを解析し、必要な遺伝子データを抽出する作業にすぐに応用できます。

```python
import anthropic

# クライアントを初期化（自動的に環境変数の ANTHROPIC_API_KEY を参照）
client = anthropic.Anthropic()

# 研究支援のための API 呼び出し例
response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-latest",
    max_tokens=1500,
    temperature=0.2,
    system="あなたは最高レベルのシニアバイオテクノロジー研究者です。学術的で信頼性の高い研究回答を提供します。",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "乳がんバイオマーカーとして注目されている BRCA1 変異体の主要な病原性アミノ酸配列の特徴に関する最新の論文の要点を簡潔にまとめてください。"
        }
    ]
)

print(response.content[0].text)
```