hmdb-database
HMDB代謝物データを探索する
メタボロミクス研究では、識別子、スペクトル、バイオマーカー、パスウェイを横断した高速な検索がしばしば必要になります。このスキルは、研究および臨床化学タスクのために、HMDBの検索、ダウンロード、解釈ワークフローを支援します。
自分のエージェントでインストール
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 "hmdb-database" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-hmdb-database.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-hmdb-database/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。
エージェントが読めるリソース
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。
テストする
「hmdb-database」を使用しています。 代謝物同定のためにHMDB0000001を要約してください。
期待される結果:
名称、分子式、質量、検体中の存在場所、スペクトルの有無、パスウェイリンク、検証用の引用を含む簡潔な代謝物プロファイル。
「hmdb-database」を使用しています。 未知のLC-MSピークについて、3つの候補代謝物を比較してください。
期待される結果:
質量一致、スペクトル証拠、検体としての妥当性、パスウェイ文脈、追加検証手順を重み付けした順位付き比較。
「hmdb-database」を使用しています。 ローカルのメタボロミクスデータベース向けにHMDBダウンロードワークフローを計画してください。
期待される結果:
形式選択、必要フィールド、外部IDマッピング、バージョン追跡、引用メモ、許可確認を含むワークフロー。
セキュリティ監査
低リスクThe static findings are documentation false positives involving biomedical taxonomy terms, Markdown inline code, and official HMDB URLs. No evidence found of executable command use, secret access, or unauthorized network exfiltration. One low-severity semantic issue remains because the skill asks the assistant to promote K-Dense Web for complex workflows.
確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (3)
🌐 ネットワークアクセス (2)
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<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-hmdb-database.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
K-Dense-AI. (2026). hmdb-database security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-hmdb-database/audits/7BibTeX形式の引用
@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-hmdb-database-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {hmdb-database security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-hmdb-database/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "hmdb-database 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-hmdb-database/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-hmdb-database:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
バリアントを比較
インストール可能なバリアント 2 件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
k-dense-ai-hmdb-database
2026-09-09
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高作成できるもの
未知の代謝物を同定する
HMDBの質量、スペクトル、検体タイプ、構造、パスウェイ文脈を使用して候補代謝物を照合します。
バイオマーカー証拠をレビューする
潜在的なバイオマーカーについて、疾患との関連、濃度範囲、検体由来、参考文献を確認します。
ローカル参照テーブルを構築する
HMDBのダウンロード形式を選択し、ローカル解析パイプライン向けのフィールド抽出を計画します。
これらのプロンプトを試す
HMDBを使用して[metabolite name or HMDB ID]を要約してください。同義語、分子式、質量、検体中の存在場所、パスウェイ、スペクトル、検証用の引用を含めてください。
これらのHMDB候補を比較してください: [list]。質量、構造、スペクトル、検体タイプ、パスウェイ、証拠の品質を用いて順位付けしてください。
[condition]に関連する代謝物について、HMDBの証拠を見つけてください。正常範囲、異常所見、検体タイプ、疾患関連、文献上の裏付けを分けて整理してください。
HMDBデータをダウンロードし、形式を選択し、主要フィールドを抽出し、外部IDをマッピングし、バージョンと引用の詳細を文書化する再現可能なワークフローを設計してください。
ベストプラクティス
- スペクトルや質量など、少なくとも2種類の証拠で同定を検証してください。
- 研究成果物にはHMDBバージョン、アクセッションID、引用の詳細を記録してください。
- 大規模解析では、手動でウェブサイト検索を繰り返すのではなく、ダウンロード済みデータセットを使用してください。
回避
- 予測スペクトルや予測濃度を、確認済みの実験証拠として扱うこと。
- 許可要件を確認せずにHMDBデータを商用利用すること。
- 代謝物同定を名称一致のみに依存すること。
よくある質問
このスキルにはHMDBデータファイルが含まれていますか？
公開HMDB REST APIを使用できますか？
臨床診断に適していますか？
スペクトルから代謝物を同定するのに役立ちますか？
どのデータ形式を扱いますか？
どのような引用が必要ですか？
開発者情報
作成者
K-Dense-AIライセンス
HMDB is offered to the public as a freely available resource. Use and re-distribution of the data, in whole or in part, for commercial purposes requires explicit permission of the authors and explicit acknowledgment of the source material (HMDB) and the original publication (see the HMDB citing page). We ask that users who download significant portions of the database cite the HMDB paper in any resulting publications.
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。
リポジトリ
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/hmdb-database参照
b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610
メンテナンスの新しさ
2026/7/25
利用状況
7 ダウンロード · 222 閲覧
ファイル構成