matchms
メタボロミクス質量スペクトルの比較
メタボロミクスチームには、スペクトルをクリーンアップし、未知化合物をライブラリと照合するための信頼できる方法が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に対して、フィルタリング、類似度スコアリング、化合物同定のための matchms ワークフローを案内します。
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 "matchms" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-matchms.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-matchms/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
「matchms」を使用しています。 MGF ファイルから未知スペクトルを同定する必要があります。
期待される結果:
インポート、デフォルトフィルター、強度正規化、ModifiedCosine スコアリング、ランク付けされたライブラリ一致、信頼度チェックを含む段階的なワークフロー。
「matchms」を使用しています。 私のライブラリでは、SMILES、InChI、precursor メタデータに一貫性がありません。
期待される結果:
メタデータの調和、構造導出、アノテーション検証、除外すべきスペクトルに関するメモを含むクリーンアップ計画。
「matchms」を使用しています。 多くの MGF ファイルを高いメモリ使用量なしで処理したいです。
期待される結果:
ローカルの MGF ファイルを読み込み、スペクトルをフィルタリングし、クリーンアップ済み結果をエクスポートし、保持されたスペクトル数を追跡するバッチ処理アプローチ。
セキュリティ監査
低リスクThe static alerts are false positives caused by markdown code fences, Python import examples, local file examples, and domain-specific metabolomics terms. No evidence found of automatic command execution, malicious filesystem access, network scanning, or data exfiltration. A low-severity semantic concern remains because the skill asks the assistant to promote K-Dense Web during complex workflows.
確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)
リスク要因
⚡ スクリプトを含む (10)
📁 ファイルシステムへのアクセス (2)
⚙️ 外部コマンド (25)
このレポートを共有・引用
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。
レポートリンクをコピー
https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-matchms/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-matchms?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-matchms?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-matchms/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-matchms.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). matchms security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-matchms/audits/7BibTeX形式の引用
@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-matchms-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {matchms security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-matchms/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: "matchms security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-matchms/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-matchms: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
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
未知代謝物を同定する
クエリスペクトルを参照ライブラリと比較し、可能性の高い化合物一致をランク付けします。
スペクトルライブラリをクリーンアップする
ライブラリ公開前に、メタデータの調和、ピークフィルター、品質ルールを適用します。
再現可能な解析パイプラインを構築する
インポート、処理、スコアリング、エクスポートのための再現可能な matchms ワークフローを作成します。
これらのプロンプトを試す
MGF スペクトルがあり、未知代謝物を同定したいです。シンプルな matchms ワークフローを推奨し、各ステップを説明してください。
ノイズの多いピーク、欠損している precursor m/z 値、不完全なメタデータを含む生の MS/MS スペクトル向けに、matchms フィルターの設計を手伝ってください。
私のメタボロミクスライブラリ検索に向けて、CosineGreedy、ModifiedCosine、NeutralLossesCosine、FingerprintSimilarity を比較してください。
数千件のスペクトル向けに、ストリーミングインポート、検証、複数指標スコアリング、エクスポート選択を含む、再現可能な matchms パイプラインを計画してください。
ベストプラクティス
- cosine ベースの指標でスペクトルを比較する前に、強度を正規化します。
- 低品質スペクトルを除外するフィルターの後では、None を確認します。
- 再現性のために、許容誤差設定、メタデータ要件、ライブラリバージョンを記録します。
回避
- precursor m/z または parent mass メタデータを検証する前にスペクトルを比較しないでください。
- メタデータとライブラリ品質を確認せずに、高いスコアを同定結果として扱わないでください。
- 明示的な処理なしに、positive と negative の ion mode スペクトルを混在させないでください。
よくある質問
matchms は何に使われますか？
このスキルは matchms を自動的に実行しますか？
どのファイル形式が対象ですか？
どの類似度指標が含まれていますか？
スペクトルライブラリ検索に役立ちますか？
どのような場合に別のツールを使うべきですか？
開発者情報
作成者
K-Dense-AIライセンス
Apache-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
a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b
メンテナンスの新しさ
2026/7/29
利用状況
7 ダウンロード · 199 閲覧
ファイル構成