Habilidades matchms
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matchms

Seguro ⚡ Contiene scripts⚙️ Comandos externos🌐 Acceso a red📁 Acceso al sistema de archivos

Analizar datos de espectrometria de masas para la identificacion de metabolitos

También disponible en: davila7

Los datos de espectrometria de masas contienen informacion espectral compleja que requiere un procesamiento especializado. Matchms ofrece herramientas integrales para importar, filtrar y comparar espectros de masas para la identificacion de metabolitos y el analisis de compuestos.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 Bronce
1

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Subir en Claude

Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill

3

Activa y empieza a usar

Pruébalo

Usando "matchms". Calculate similarity between two spectra

Resultado esperado:

  • Puntuacion de similitud del coseno: 0.85
  • Picos coincidentes: 45/89
  • Mejores valores m/z coincidentes: 147.076, 175.107, 203.138
  • Evaluacion de similitud: coincidencia de alta confianza

Usando "matchms". Load MGF file with 500 spectra

Resultado esperado:

  • Se cargaron 500 espectros correctamente
  • Promedio de picos por espectro: 156
  • Rango de m/z del precursor: 100.5 - 2000.3
  • Modos de ion: positivo (340), negativo (160)

Usando "matchms". Filter spectra with default filters

Resultado esperado:

  • Se aplicaron 12 filtros de armonizacion de metadatos
  • Se normalizaron 500 arreglos de intensidad
  • Se eliminaron 23 espectros con picos insuficientes
  • Conjunto de datos final: 477 espectros

Auditoría de seguridad

Seguro
v4 • 1/17/2026

All 268 static findings are false positives. The analyzer incorrectly flagged markdown code blocks (backticks) as shell execution, InChIKey descriptions as cryptographic algorithms, scientific database URLs as network reconnaissance, and legitimate Python code examples as malicious patterns. Matchms is a legitimate open-source mass spectrometry library for metabolomics research.

6
Archivos escaneados
2,173
Líneas analizadas
4
hallazgos
4
Auditorías totales

Factores de riesgo

⚡ Contiene scripts (2)
references/filtering.md:237-273 references/workflows.md:75-502
⚙️ Comandos externos (3)
SKILL.md:21-197 references/importing_exporting.md:11-392 references/similarity.md:7-367
🌐 Acceso a red (3)
references/importing_exporting.md:407-416 references/similarity.md:380 references/workflows.md:645-647
📁 Acceso al sistema de archivos (1)
references/importing_exporting.md:323-344
Auditado por: claude Ver historial de auditorías →

Puntuación de calidad

45
Arquitectura
100
Mantenibilidad
85
Contenido
29
Comunidad
100
Seguridad
91
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Identificar metabolitos desconocidos

Comparar espectros experimentales con bibliotecas de referencia para identificar compuestos desconocidos.

Procesar datos LC-MS/MS

Importar datos de espectrometria de masas en bruto, aplicar filtros de calidad y preparar espectros para el analisis.

Construir pipelines de emparejamiento espectral

Crear flujos de trabajo automatizados para la comparacion espectral a gran escala y la identificacion de compuestos.

Prueba estos prompts

Carga basica de espectros 
Load spectra from my MGF file and show basic statistics about the dataset
Aplicar filtros de calidad 
Apply default filters to normalize intensities and remove low-quality peaks from my spectra
Busqueda en biblioteca espectral 
Compare my query spectra against a reference library using cosine similarity and return top 5 matches
Construir pipeline de procesamiento 
Build a SpectrumProcessor pipeline that applies metadata harmonization, intensity normalization, and peak filtering

Mejores prácticas

  • Aplicar siempre default_filters primero para armonizar metadatos
  • Usar funciones de similitud adecuadas (CosineGreedy por velocidad, ModifiedCosine para diferencias de precursores)
  • Validar resultados con estandares quimicos cuando sea posible

Evitar

  • Omitir filtros de calidad antes de los calculos de similitud
  • Usar metricas de similitud inapropiadas para su tipo de datos
  • Ignorar los requisitos de estandarizacion de metadatos

Preguntas frecuentes

Que formatos de archivo admite matchms?
MGF, MSP, mzML, mzXML, JSON (GNPS), Pickle y referencias USI.
Que metrica de similitud debo usar?
Use CosineGreedy para emparejamiento general, ModifiedCosine cuando difieren las masas de precursores.
Necesito RDKit para todas las funciones?
Solo para el procesamiento de estructuras quimicas (conversiones SMILES, InChI).
Como manejo bibliotecas espectrales grandes?
Use procesamiento por lotes y considere calculos de similitud eficientes en memoria.
Puede matchms identificar compuestos desconocidos?
Si, comparando con bibliotecas espectrales de referencia usando puntuaciones de similitud.
Cual es la diferencia entre mzML y MGF?
mzML contiene datos en bruto del instrumento, MGF son listas de picos procesadas para analisis.

Detalles del desarrollador

Licencia

Apache-2.0 license

Repositorio

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

Ref.

main

Estructura de archivos

📁 references/

📄 filtering.md

📄 importing_exporting.md

📄 similarity.md

📄 workflows.md

📄 SKILL.md