المهارات metabolomics-workbench-database
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metabolomics-workbench-database
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Metabolomics Workbenchデータベースの検索
متاح أيضًا من: K-Dense-AI
NIHデータベースから数千件のメタボローム学研究と代謝物データを検索します。標準化された命名法、質量分析法データ、研究メタデータにアクセスし、バイオマーカー発見と代謝研究を行います。
يدعم: Claude Codex Code(CC)
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فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "metabolomics-workbench-database". Metabolomics Workbenchでグルコース測定を含む研究を検索
النتيجة المتوقعة:
- グルコース測定を含む847件の研究が見つかりました
- 上位研究: ST000001（糖尿病研究）、ST000002（メタボリックシンドローム）、ST000003（血糖調節）
- 最初の研究: LC-MS正モードを使用して156の代謝物を測定
- Metabolomics Workbenchでのグルコースレジストリ番号: 1590
استخدام "metabolomics-workbench-database". M+Hアドuctを使用してm/z値180.06の化合物を検索
النتيجة المتوقعة:
- 可能性のある化合物: グルコース（0.5 Da以内のm/z一致）
- フルクトース（0.5 Da以内のm/z一致）
- ガラクトース（0.5 Da以内のm/z一致）
- レジストリ番号: 1590、2313、2088
استخدام "metabolomics-workbench-database". LC-MSを使用した糖尿病に関する人間の血液研究を検索
النتيجة المتوقعة:
- 基準に一致する23件の研究が見つかりました
- 最近の研究: ST000001（糖尿病ベースライン）、ST000002（メタボリックシンドローム）、ST000045（2型糖尿病の進行）
- サンプルタイプ: 全血、血漿、血清
التدقيق الأمني
آمنv5 • 1/17/2026
Documentation-only skill containing markdown files with API reference material. No executable Python code, scripts, network calls, file operations, or environment access. The static findings are false positives triggered by markdown code block syntax and scientific terminology misidentified as security patterns.
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الملفات التي تم فحصها
938
الأسطر التي تم تحليلها
3
النتائج
5
إجمالي عمليات التدقيق
عوامل الخطر
⚙️ الأوامر الخارجية (190)
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🌐 الوصول إلى الشبكة (105)
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📁 الوصول إلى نظام الملفات (1)
تم تدقيقه بواسطة: claude عرض سجل التدقيق →
درجة الجودة
41
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
21
المجتمع
100
الأمان
83
الامتثال للمواصفات
ماذا يمكنك بناءه
MSデータからの代謝物の同定
m/z値で化合物データベースを検索して、質量分析法実験から未知の代謝物を同定します。
疾患バイオマーカー研究の検索
病タイプ、供給源、分析方法でメタボローム学研究をフィルターしてバイオマーカー研究を行います。
化合物名の標準化
RefMetを使用して、一般的な代謝物名を標準化された命名法に変換して、一貫した報告を行います。
جرّب هذه الموجهات
基本的な代謝物検索
[metabolite_name]の測定を含むMetabolomics Workbenchの研究を検索
化合物同定
[adduct_type]アドuctと[tolerance]Daの許容値を使用して、[mz_value]のm/z値の化合物を検索
疾患研究的検索
Metabolomics WorkbenchでLC-MS正モードを使用した[disease_name]に関する人間の血液研究を検索
完全なワークフロー
[metabolite]という代謝物名を標準化し、関連するすべての研究を見つけ、最も関連性の高い研究から実験データを取得し、[mz_value]のm/zを持つMSデータから化合物を同定
أفضل الممارسات
- 一貫した命名を確保するために、検索前にRefMetを通じて代謝物名を常に標準化してください
- 分析方法に適切なイオンアドuctタイプを使用してください（正ESIではM+H、負ESIではM-H）
- 機器の解像度に基づいて適切な質量許容値を設定してください（低分解能MSでは0.5 Da、高分解能MSでは0.01 Da）
تجنب
- 標準化せずにクエリ間で一貫性のない代謝物名を使用する
- データセットを選択する際に研究メタデータを無視する
- 複数のデータベース間で代謝物識別子を相互参照しない
الأسئلة المتكررة
どのAIツールがこのスキルをサポートしていますか？
このスキルはClaude、Codex、およびClaude Codeで動作します。npx claude-code-templates@latest --skill metabolomics-workbench-databaseでインストールしてください。
利用可能な研究はいくつありますか？
3,790件以上の一般公開データを含む、4,200件以上の処理済み研究。研究メタデータ、実験データ、および代謝物リストにアクセスできます。
分析パイプラインと統合できますか？
はい。Python requestsでREST APIエンドポイントを使用するか、mwtab Pythonパッケージ、またはR metabolomicsWorkbenchRパッケージを使用してください。
このスキルを使用する場合、データは安全ですか？
このスキルはAPIドキュメントのみを提供します。データは保存または送信されません。すべてのリクエストは直接NIHサーバーに送られます。
なぜ私のクエリは結果を返しませんか？
代謝物名のスペルを確認し、RefMet標準化を使用し、研究フィルターが制限しすぎていないか確認するか、より広範な検索語を試してください。
PubChemやHMDBと比較するとどうですか？
Metabolomics Workbenchは実験的メタボローム学研究に焦点を当てています。PubChemとHMDBは、より多くの構造情報を持つより広範な化合物データベースを提供します。