スキル metabolomics-workbench-database
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metabolomics-workbench-database

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メタボロミクスワークベンチデータベースの照会

こちらからも入手できます: davila7

4,200以上の研究を含むNIHメタボロミクスワークベンチデータベースからメタボロミクスデータを検索・取得します。代謝物構造、研究メタデータ、RefMet命名法にアクセスし、质量分析法による検索を実行できます。

対応: Claude Codex Code(CC)
📊 69 十分
1

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オンにして利用開始

テストする

「metabolomics-workbench-database」を使用しています。 チロシンを含む研究をすべて見つけてください

期待される結果:

  • チロシンを含む研究を47件見つかりました:
  • ST000001 - アミノ酸代謝の包括的メタボロミクス解析
  • ST000015 - 肝組織におけるチロシン代謝経路
  • ST000042 - 代謝障害における血清アミノ酸プロファイリング
  • 研究概要: メタボロミクスワークベンチには、さまざまな組織、種、病態でチロシンを測定した47の研究が含まれています。

「metabolomics-workbench-database」を使用しています。 m/z 180.06でM+H付加剤を使用して化合物を検索してください

期待される結果:

  • m/z 180.06(M+H、0.5 Da許容誤差)の一致上位:
  • レジストリ11: グルコース(C6H12O6)- 精密質量 179.058
  • レジストリ156: フルクトース(C6H12O6)- 精密質量 179.058
  • レジストリ203: マンノース(C6H12O6)- 精密質量 179.058
  • 注: これらの単糖は同一の分子式を共有しています

セキュリティ監査

安全
v4 • 1/17/2026

All 344 static findings are FALSE POSITIVES. The analyzer misidentified markdown documentation code blocks as shell commands, mass spectrometry ion adduct notation (M+H, M-H) as weak cryptographic algorithms, and legitimate database API calls as suspicious network activity. This is a documentation-only skill for the NIH Metabolomics Workbench - a legitimate scientific research database. No executable code exists.

4
スキャンされたファイル
2,651
解析された行数
3
検出結果
4
総監査数

リスク要因

🌐 ネットワークアクセス (2)
⚙️ 外部コマンド (2)
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
監査者: claude 監査履歴を表示 →

品質スコア

41
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
20
コミュニティ
100
セキュリティ
83
仕様準拠

作れるもの

代謝物の研究を探す

グルコースやクエン酸など、特定の代謝物の測定を含むすべてのメタボロミクス研究を検索します。

MSデータから化合物を同定する

質量分析法から入力したm/z値を使用して、データに一致する可能性のある代謝物候補を特定します。

病気で研究をフィルタリングする

糖尿病や癌など特定の病気について、特定の分析プラットフォームを使用したメタボロミクス研究を見つけます。

これらのプロンプトを試す

代謝物研究を探す
[metabolite_name]の測定を含むメタボロミクスワークベンチの研究をすべて見つけてください。研究IDと簡単な説明を返してください。
m/zから化合物を同定する
m/z [value]、[M+H]付加剤、0.5 Da許容誤差で一致する化合物をメタボロミクスワークベンチで検索してください。一致上位を表示してください。
代謝物名の標準化
RefMetを使用して[common_name]という代謝物名を標準化してください。標準化された名前と分類階層を返してください。
病気とプラットフォームでフィルタリング
[LCMSまたはGCMSまたはNMR]分析方法を使用した[disease_name]に関する人間の血液メタボロミクス研究を見つけてください。

ベストプラクティス

  • 検索で一貫した結果を得るために、研究を検索する前にRefMetを使用して代謝物名を標準化してください
  • 機器の分解能に基づいて適切な質量許容誤差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)
  • 多くのクエリを実行する場合は、RefMetデータベースをローカルにキャッシュしてAPI呼び出しを削減してください

回避

  • RefMet標準化を使用せずに代謝物を検索すると、関連する研究を見逃す可能性があります
  • 過度の質量許容誤差を使用すると、誤検出が多くなりすぎます
  • 遅延なしで連続した迅速なリクエストを実行すると、レート制限がトリガーされる可能性があります

よくある質問

メタボロミクスワークベンチとは何ですか?
UCSDが運営するNIH Common Fundがスポンサーするリポジトリで、標準化されたデータを持つ4,200以上のメタボロミクス研究をホストしています。
RefMetとは何ですか?
広範なクラスから特定の化合物までの階層分類を備えた標準化された代謝物命名法データベース。
どのようなイオン付加剤を使用すべきですか?
陽イオンESIではM+H、陰イオンESIではM-Hを使用してください。サンプルでナトリウム付加剤が一般的な場合はM+Naを使用してください。
代謝物構造をどのようにダウンロードできますか?
構造画像をダウンロードするにはPNG出力フォーマットで化合物コンテキストを使用し、分子フォーマットファイルにはMOLを使用してください。
どのような研究パラメータでフィルタリングできますか?
分析タイプ、極性、クロマトグラフィー、種、ソースサンプル、病状、およびMetStat経由の特定代謝物でフィルタリングできます。
このスキルはAPI認証を必要としますか?
いいえ、NIHメタボロミクスワークベンチREST APIは、パブリックデータに対して認証なしで無料でアクセスできます。

開発者の詳細

ファイル構成