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85学術投稿先への提出物を準備する
学術投稿は、投稿先によってフォーマット規則が異なるため失敗することがよくあります。このスキルは、より迅速な準備のためにテンプレート、要件、例を提供します。
COBRApyで代謝モデルを解析
システム生物学チームには、モデルの読み込みからフラックス研究まで、COBRApy解析に関する信頼できるガイダンスが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code向けに、焦点を絞ったワークフローとAPIパターンを提供します。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "cobrapy" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-cobrapy.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-cobrapy/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「cobrapy」を使用しています。 E. coliモデルで必須遺伝子を見つける必要があります。
期待される結果:
モデルの読み込み、ベースライン成長の実行、単一遺伝子削除の適用、成長結果のフィルタリング、必須性の解釈を行うための構造化されたワークフロー。
「cobrapy」を使用しています。 私のモデルは実行可能ですが、いくつかのフラックスには広い範囲があります。
期待される結果:
FVA、loopless FVA、フラックスサンプリング、反応別プロットを使用して、不確実性と代替経路を説明する診断計画。
「cobrapy」を使用しています。 成長を維持しながら酢酸生産を改善したいです。
期待される結果:
標的目的関数の設定、最小成長制約、生産エンベロープ、候補ノックアウト、結果解釈を含む生産解析計画。
The static analyzer flagged 71 patterns, but review showed they are documentation false positives in Markdown. Python import statements, COBRApy object identifiers, code fences, and a public documentation URL do not execute commands, access secrets, or perform network activity. No semantic prompt injection or data-exfiltration intent was found.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-cobrapy/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-cobrapy?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-cobrapy?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-cobrapy/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-cobrapy.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>K-Dense-AI. (2026). cobrapy security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-cobrapy/audits/7@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-cobrapy-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {cobrapy security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-cobrapy/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "cobrapy security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-cobrapy/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-cobrapy:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。
このバリアントが首位の理由
モデルを読み込み、実行可能性を確認し、FBAを実行して、成長とフラックスの出力を解釈します。
遺伝子または反応のノックアウトを評価し、成長または生成物形成への影響を比較します。
中核となるCOBRApy APIを、モデル構造、制約、検証の明確な例に変換します。
cobrapyスキルを使用して、textbookモデルを読み込み、反応、代謝物、遺伝子を調査し、成長の実行可能性を確認する方法を説明してください。
cobrapyスキルを使用して、私のSBMLモデルに対するフラックスバランス解析とフラックス変動解析を計画してください。検証手順と期待される出力を含めてください。
cobrapyスキルを使用して、必須遺伝子、中立遺伝子、成長への影響を特定する遺伝子ノックアウトスクリーニングを設計してください。実用的なしきい値を含めてください。
cobrapyスキルを使用して、標的代謝物について、生産エンベロープ、培地制約、FVA、ノックアウトの組み合わせを比較してください。トレードオフを説明してください。
作成者
K-Dense-AIライセンス
GPL-2.0 license
Skillstore リビジョン
r1
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610
メンテナンスの新しさ
2026/7/18
利用状況
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ファイル構成
学術投稿先への提出物を準備する
学術投稿は、投稿先によってフォーマット規則が異なるため失敗することがよくあります。このスキルは、より迅速な準備のためにテンプレート、要件、例を提供します。
ISO 13485認証文書を準備する
医療機器チームは、認証監査の前に完全なQMS文書を作成する必要があります。このスキルは、ISO 13485対応準備のためのテンプレート、チェックリスト、ギャップ分析ガイダンスを提供します。
PyTDCで治療薬MLデータセットを分析する
創薬チームには、信頼できるデータセットと公正な評価プロトコルが必要です。このスキルは、ClaudeがPyTDCを使用して、キュレーション済みの治療薬MLデータ、ベンチマーク分割、メトリクス、分子オラクルを扱うのに役立ちます。
DiffDock分子ドッキングを実行する
タンパク質リガンドドッキングには、慎重なセットアップ、パラメータ選択、結果解釈が必要です。このスキルは、ポーズ、信頼度スコア、スクリーニングのためのDiffDockワークフローをガイドします。
検証可能な科学的仮説を生成する
研究者は観察結果を明確で検証可能な説明へと変換する必要があります。このスキルは、エビデンスレビュー、競合する仮説、予測、実験計画を構造化します。
統計的ガイダンスで研究データを分析
検定の選択や結果の報告は時間がかかり、誤りが生じやすい作業です。このスキルは、検定の選択、前提条件、効果量、検出力分析、ベイズ的選択肢、APA形式での報告を支援します。
STRINGでタンパク質相互作用を解析
作成者 davila7
タンパク質相互作用の研究には、複数のSTRING API操作と慎重なパラメータ選択が必要です。このスキルは、識別子のマッピング、ネットワークの取得、エンリッチメント解析の実行、ネットワーク画像の生成を行います。
Reactome Pathwayの解析
作成者 davila7
パスウェイ解析には、正確なReactomeエンドポイントと有効なデータ形式が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeによるクエリ、エンリッチメント、結果の解釈を支援します。
Visualize Personal Finances in a Local Report
作成者 jasonhmy
Financial records can obscure spending patterns when transfers, refunds, and shared purchases are mixed together. This skill reconciles authorized records and creates local interactive charts with transaction details and optional daily allowances.
科学データファイルを分析
作成者 davila7
科学データファイルは、形式ごとに構造やメタデータの保存方法が異なるため、調査が困難です。このスキルは形式を検出し、データ品質をプロファイリングし、実用的な Markdown EDA レポートを作成します。
ScanpyでSingle-Cell RNA-Seqを解析する
作成者 davila7
Single-cell RNA-seqのワークフローには、慎重なQC、正規化、クラスタリング、ドキュメント化が必要です。このスキルは、再現可能な解析のためのScanpyワークフロー、スクリプト、テンプレート、リファレンスを提供します。
JSON、YAML、TOML データを処理する
作成者 0xDarkMatter
構造化された構成データは、JSON、YAML、TOML ファイルを横断して確認するのが難しい場合があります。このスキルは、抽出、フィルタリング、変換、更新のための jq と yq クエリを案内します。