技能 matchms
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matchms
安全 ⚡
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Analizar datos de espectrometría de masas
也可从以下获取: K-Dense-AI
La espectrometría de masas genera datos espectrales complejos que requieren procesamiento especializado. Matchms proporciona un toolkit completo de Python para cargar, filtrar, comparar e identificar compuestos de datos espectrales con métricas de similitud establecidas.
支持: Claude Codex Code(CC)
1
下载技能 ZIP
2
在 Claude 中上传
前往 设置 → 功能 → 技能 → 上传技能
3
开启并开始使用
测试它
正在使用“matchms”。 Cargar espectros de spectra.mgf e identificar compuestos
预期结果:
- Cargados 156 espectros de spectra.mgf
- Procesando con filtros por defecto y puntuación de similitud:
- - Compound_001 coincidió con Cafeína (coseno: 0.947)
- - Compound_002 coincidió con Epinefrina (coseno: 0.892)
- - Compound_003 coincidió con Dopamina (coseno: 0.756)
- - Compound_004: Sin coincidencia de alta confianza (mejor: 0.542)
- - Compound_005 coincidió con Serotonina (coseno: 0.883)
- Resultados guardados en identification_report.csv
安全审计
安全v5 • 1/17/2026
Documentation-only skill containing markdown files with no executable code. All 270 static findings are false positives arising from the scanner misinterpreting markdown documentation syntax as security-relevant patterns. This skill provides reference documentation for the matchms Python library and cannot execute any code or perform any network/file system operations.
6
已扫描文件
2,141
分析行数
4
发现项
5
审计总数
风险因素
⚡ 包含脚本 (10)
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⚙️ 外部命令 (191)
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🌐 网络访问 (11)
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审计者: claude 查看审计历史 →
质量评分
45
架构
100
可维护性
83
内容
20
社区
100
安全
83
规范符合性
你能构建什么
Identificar metabolitos desconocidos
Comparar espectros experimentales contra bibliotecas de referencia para identificar metabolitos en muestras biológicas complejas
Estandarizar el procesamiento de datos
Crear pipelines de preprocesamiento consistentes para procesar datos de LC-MS/MS de alto rendimiento
Comparar bibliotecas espectrales
Comparar múltiples bibliotecas espectrales para encontrar entradas duplicadas y compuestos similares entre conjuntos de datos
试试这些提示
Cargar e inspeccionar espectros
Cargar espectros de un archivo MGF usando matchms y mostrar los primeros 3 espectros con sus nombres de compuestos y valores m/z del precursor
Preprocesar datos espectrales
Aplicar default_filters, normalize_intensities y select_by_relative_intensity a una lista de espectros, luego guardar los resultados procesados
Buscar en biblioteca de referencia
Comparar espectros de consulta contra una biblioteca de referencia usando similitud CosineGreedy, y devolver las 5 mejores coincidencias para cada consulta con sus puntuaciones
Construir pipeline con múltiples métricas
Crear un pipeline que añada huellas dactilares químicas, calcule puntuaciones de CosineGreedy y FingerprintSimilarity, y las combine con pesos personalizados para una identificación de compuestos robusta
最佳实践
- Aplicar el mismo pipeline de procesamiento tanto a espectros de referencia como de consulta para una comparación consistente
- Usar PrecursorMzMatch como pre-filtro rápido antes de calcular puntuaciones de similitud computacionalmente costosas
- Guardar espectros procesados como archivos pickle para una recarga más rápida en flujos de trabajo iterativos
避免
- Omitir la armonización de metadatos al combinar espectros de diferentes instrumentos o fuentes
- Usar CosineHungary para comparaciones de bibliotecas muy grandes sin pre-filtrado
- Comparar espectros sin normalizar las intensidades primero
常见问题
¿Qué formatos de archivo soporta matchms para importar espectros?
Matchms soporta formatos MGF, MSP, mzML, mzXML, JSON (formato GNPS), pickle y referencias USI de repositorios de metabolómica.
¿Qué métrica de similitud debo usar para la búsqueda inicial en bibliotecas?
CosineGreedy proporciona el mejor equilibrio entre velocidad y precisión para la mayoría de aplicaciones. Usar ModifiedCoseno cuando se comparan espectros con diferentes masas de precursor.
¿Cómo se compara matchms con GNPS para el emparejamiento espectral?
Matchms proporciona funcionalidad similar a GNPS pero se ejecuta localmente, ofreciendo más control sobre los parámetros de procesamiento y mayor rapidez para flujos de trabajo de investigación.
¿Están seguros mis datos al usar matchms?
Matchms procesa todos los datos localmente en tu entorno de Python. No se envían datos a servidores externos a menos que cargues explícitamente referencias USI en línea.
¿Por qué mis puntuaciones de similitud son más bajas de lo esperado?
Asegúrate de que tanto los espectros de consulta como los de referencia se procesen con los mismos filtros. Verifica que las intensidades estén normalizadas y que los picos de baja intensidad se filtren de manera consistente.
¿Puede matchms ejecutarse en Windows, macOS y Linux?
Sí, matchms es una librería Python multiplataforma que funciona en todos los principales sistemas operativos donde Python está soportado.