Habilidades cobrapy
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cobrapy

Seguro ⚡ Contiene scripts⚙️ Comandos externos🌐 Acceso a red

Analizar modelos metabólicos con COBRApy

También disponible en: davila7

El modelado metabólico requiere conocimientos especializados de métodos de reconstrucción basada en restricciones y análisis. COBRApy proporciona una interfaz Python completa para análisis de balance de flujos, estudios de knockouts de genes y cálculos de envolventes de producción para investigación en biología de sistemas.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
📊 69 Adecuado
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Subir en Claude

Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill

3

Activa y empieza a usar

Pruébalo

Usando "cobrapy". Cargar el modelo de E. coli y ejecutar análisis de balance de flujos

Resultado esperado:

  • Modelo: iJO1366 (E. coli)
  • Reacciones: 2,583 | Metabolitos: 1,805 | Genes: 1,398
  • Tasa de Crecimiento Máximo: 0.982 /h
  • Absorción de Glucosa Activa: -8.0 mmol/gDW/h
  • Flujos Clave:
  • - GLCptspp: -8.0 (transporte de glucosa)
  • - PFK: 7.5 (fosfofructoquinasa)
  • - ATPM: 2.0 (hidrólisis de ATP de mantenimiento)
  • - BIOMASS_Ecoli_core: 0.92 (síntesis de biomasa)

Auditoría de seguridad

Seguro
v4 • 1/17/2026

All 160 static findings are FALSE POSITIVES. The skill consists only of markdown documentation files containing Python code examples for the COBRApy metabolic modeling library. The scanner misidentified Python parenthesized imports as dynamic import() expressions, markdown backticks as shell command execution, metabolic modeling terminology (blocked reactions, essential genes) as system reconnaissance, and .get_by_id() method calls as credential access patterns. No executable code, network requests, credential handling, or malicious behavior present.

4
Archivos escaneados
2,560
Líneas analizadas
3
hallazgos
4
Auditorías totales

Factores de riesgo

⚡ Contiene scripts (4)
references/api_quick_reference.md:185-190 references/api_quick_reference.md:310-314 references/workflows.md:290-294 SKILL.md:125-130
⚙️ Comandos externos (4)
references/api_quick_reference.md:9-22 references/api_quick_reference.md:636-653 SKILL.md:22-35 SKILL.md:455-458
🌐 Acceso a red (2)
references/api_quick_reference.md:655 SKILL.md:460
Auditado por: claude Ver historial de auditorías →

Puntuación de calidad

41
Arquitectura
100
Mantenibilidad
83
Contenido
20
Comunidad
100
Seguridad
83
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Predecir esencialidad de genes

Identificar genes esenciales en E. coli y otros organismos usando simulaciones de knockouts de genes simples y dobles

Diseñar cepas de producción

Calcular envolventes de producción e identificar objetivos de genes para optimización de producción bioquímica

Analizar factibilidad de modelos

Validar modelos metabólicos, encontrar reacciones bloqueadas y realizar exploración exhaustiva del espacio de flujos

Prueba estos prompts

Carga Básica de Modelos 
Cargar el modelo metabólico de E. coli usando cobrapy, ejecutar análisis de balance de flujos e informar la tasa de crecimiento máximo y los flujos metabólicos clave
Estudio de Knockout de Genes 
Realizar análisis de deleción de genes simples en el modelo de E. coli, identificar todos los genes esenciales (crecimiento < 0.01) y exportar resultados a un archivo CSV
Optimización de Medio 
Calcular el medio de crecimiento mínimo para el modelo de E. coli que alcance el 90% del crecimiento máximo. Mostrar qué nutrientes son necesarios y sus tasas de absorción
Análisis de Envolvente de Producción 
Calcular la envolvente de producción para acetato en E. coli. Variar la absorción de glucosa de 0 a 20 mmol/gDW/h y determinar los rendimientos máximos y mínimos de acetato en cada condición

Mejores prácticas

  • Siempre verificar el estado de la solución después de la optimización - 'optimal' indica resolución exitosa, 'infeasible' indica problemas en el modelo
  • Usar gestores de contexto (with model:) para modificaciones temporales que reviertan cambios automáticamente
  • Validar muestras de flujos usando sampler.validate() para asegurar estabilidad numérica antes del análisis

Evitar

  • No omitir la verificación de factibilidad del modelo con slim_optimize() antes de ejecutar análisis completos
  • Evitar modificar límites directamente en las reacciones - usar el patrón de gestor de contexto en su lugar
  • No asumir que todas las reacciones tendrán flujo - usar FVA para identificar reacciones con rangos de flujo variables

Preguntas frecuentes

¿Qué solucionadores soporta COBRApy?
COBRApy soporta solucionadores GLPK (código abierto), CPLEX y Gurobi comercial a través de la interfaz optlang.
¿Cómo instalo modelos metabólicos?
Use model = load_model('ecoli') para modelos de prueba integrados, o read_sbml_model() para cargar archivos SBML de bases de datos como BiGG o ModelSEED.
¿Cuál es la diferencia entre FBA y FVA?
FBA encuentra una distribución de flujo óptima, mientras que FVA calcula el rango de flujos posibles para cada reacción en crecimiento óptimo.
¿Cómo identifico genes esenciales?
Use single_gene_deletion(model) que devuelve tasas de crecimiento para todos los knockouts de genes. Genes con crecimiento < 0.01 son típicamente esenciales.
¿Puede COBRApy manejar modelos de escala genómica grandes?
Sí, COBRApy maneja modelos con miles de reacciones. Para modelos grandes, considere usar slim_optimize() para verificaciones rápidas y FVA paralela con múltiples procesos.
¿Cómo guardo mis resultados de análisis?
Use solution.fluxes.to_csv() para resultados de flujos, y funciones cobra.io como save_json_model() o write_sbml_model() para guardar modelos modificados.

Detalles del desarrollador

Licencia

GPL-2.0 license

Repositorio

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/cobrapy

Ref.

main

Estructura de archivos

📁 references/

📄 api_quick_reference.md

📄 workflows.md

📄 SKILL.md