Consultar Dados Enzimáticos do BRENDA
Equipes de bioquímica precisam de dados enzimáticos confiáveis para cinética, reações e design de vias metabólicas. Esta skill fornece fluxos de trabalho para consulta, análise, exportação e visualização do BRENDA.
Copie esta solicitação para o seu Agente. Ela inclui a página canônica do Skill e o manifesto.
Review the Skillstore skill "brenda-database" from https://skillstore.io/skills/davila7-brenda-database.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-brenda-database/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Seu Agente ainda deve apresentar o plano e solicitar qualquer confirmação exigida pela política de segurança.
Use estes links quando um agente de IA, crawler ou script precisar de contexto limpo em vez de ler a página completa.
Usando "brenda-database". Encontre dados de Km para alcohol dehydrogenase.
Resultado esperado:
Um breve relatório listando organismos, substratos, intervalos de Km, condições experimentais e ressalvas sobre unidades ausentes ou registros inconsistentes.
Usando "brenda-database". Compare variantes enzimáticas quanto à tolerância ao calor.
Resultado esperado:
Usando "brenda-database". Prepare um relatório de via para lactato.
Resultado esperado:
Uma nota de viabilidade de via com números EC candidatos, opções de organismos, etapas substrato-produto e verificações de validação recomendadas.
Review confirmed three medium-severity arbitrary file overwrite paths and one medium-severity import-hijacking risk. The other 182 static findings are false positives from EC numbers, Markdown formatting, ordinary imports, credential setup documentation, and official URLs. No prompt injection, credential exfiltration, obfuscated execution, or malicious intent was found.
Estas são capacidades locais reais que podem ser esperadas para esta habilidade, portanto exigem revisão, mas não são contabilizadas como comportamento malicioso confirmado.
Compartilhe o relatório de avaliação versionado, o badge neutro, o cartão incorporável e as citações. A Skillstore apresenta evidências sem decidir se este Skill é seguro.
https://skillstore.io/skills/davila7-brenda-database/audits/10?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/davila7-brenda-database?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-brenda-database?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-brenda-database/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-brenda-database.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>davila7. (2026). brenda-database security audit report (audit version 10) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-brenda-database/audits/10@techreport{davila7-davila7-brenda-database-2026,
author = {davila7},
title = {brenda-database security audit report (audit version 10)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {10},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-brenda-database/audits/10},
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: "brenda-database security audit report (audit version 10)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-brenda-database/audits/10"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-brenda-database:audit:10"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Cada autor permanece como um skill instalável separado. A variante recomendada é classificada pelas evidências do Skillstore.
Por que esta variante está em primeiro
k-dense-ai-brenda-database
2026-09-09
davila7-brenda-database
2026-09-09
Encontre enzimas que usam um substrato ou produzem uma molécula-alvo e, em seguida, compare as evidências cinéticas.
Revise dados enzimáticos entre organismos para identificar candidatos com propriedades úteis de temperatura, pH ou cofator.
Crie notas preliminares de retrosíntese e exporte evidências derivadas do BRENDA para revisão de design.
Encontre valores de Km para EC 1.1.1.1 no BRENDA e resuma os organismos, substratos e condições relatadas.
Compare alcohol dehydrogenase EC 1.1.1.1 entre Escherichia coli, Saccharomyces cerevisiae e Homo sapiens. Destaque diferenças cinéticas e de condições.
Identifique variantes termofílicas ou estáveis em meio alcalino para EC 1.1.1.1 e liste as evidências que sustentam cada candidato.
Use evidências derivadas do BRENDA para propor uma via enzimática para lactato. Inclua candidatos enzimáticos, dados ausentes, notas de viabilidade e opções de exportação.
Autor
davila7Licença
MIT
Revisão da Skillstore
r2
Aviso de versão
O autor não declarou uma versão.
Referência
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
Atualidade da manutenção
29/07/2026
Uso
4 downloads · 198 visualizações
Estrutura de arquivos
Criar Pôsteres de Pesquisa em LaTeX
Pôsteres de pesquisa são difíceis de formatar e revisar para impressão em LaTeX. Esta skill fornece modelos, orientações de layout e verificações de PDF para pôsteres prontos para conferências.
Crie Conteúdo de Marketing Pronto para SEO
Equipes de marketing precisam de conteúdo claro que corresponda à voz da marca e aos objetivos de busca. Esta skill fornece modelos, scripts de análise e orientações de plataforma para uma produção de conteúdo repetível.
Crie Planos Estruturados de Tratamento Médico
Os planos de tratamento clínico muitas vezes se tornam inconsistentes, extensos ou difíceis de revisar. Esta skill fornece modelos objetivos, metas mensuráveis, cronogramas e verificações locais de qualidade.
Criar relatórios clínicos estruturados
Equipes clínicas precisam de relatórios claros que sigam normas médicas e regulatórias. Esta skill fornece modelos, checklists e orientações de validação para relatos de caso, diagnósticos, ensaios e notas de pacientes.
Analisar Arquivos de Dados Científicos
Arquivos de dados científicos são difíceis de inspecionar porque cada formato armazena estruturas e metadados de maneira diferente. Esta habilidade detecta formatos, traça o perfil da qualidade dos dados e cria relatórios práticos de EDA em markdown.
Execute fluxos de trabalho de docking molecular com o DiffDock
A configuração do docking molecular costuma falhar porque é difícil alinhar as entradas, os parâmetros e os escores de confiança. Esta skill orienta os fluxos de trabalho do DiffDock desde a preparação até a análise dos resultados.
Processar dados JSON, YAML e TOML
por 0xDarkMatter
Dados de configuração estruturados podem ser difíceis de inspecionar em arquivos JSON, YAML e TOML. Esta skill orienta consultas jq e yq para extração, filtragem, conversão e atualizações.
Analise conjuntos de dados de ML terapêutico com PyTDC
por K-Dense-AI
Equipes de descoberta de fármacos precisam de conjuntos de dados confiáveis e protocolos de avaliação justos. Esta skill ajuda Claude a usar PyTDC para dados de ML terapêutico curados, divisões de benchmark, métricas e oráculos moleculares.
Elaborar Declarações de Disponibilidade de Dados da Nature
por Yuan1z0825
Autores de pesquisa muitas vezes precisam de uma redação precisa sobre disponibilidade de dados antes da submissão. Esta skill ajuda a elaborar declarações, mapear conjuntos de dados para rotas de acesso e verificar metadados FAIR.
Conceba Experiências de Email Fiáveis
por aaron-he-zhu
Os testes de email produzem frequentemente conclusões fracas porque os desenhos têm baixo poder estatístico ou alteram várias variáveis. Esta skill cria planos rigorosos e interpreta os resultados tendo em conta a incerteza.
Projetar Experimentos e Modelos de Ciência de Dados
por alirezarezvani
Projetos de ciência de dados frequentemente falham quando experimentos, atributos e modelos não têm uma estrutura estatística clara. Esta habilidade oferece ao Claude, Codex e Claude Code fluxos de trabalho guiados para experimentação, engenharia de atributos e revisão de modelos.
Construa Sistemas de Visão Computacional em Produção
por alirezarezvani
Equipes de visão computacional precisam de orientação confiável para modelos, conjuntos de dados, inferência e implantação. Esta skill ajuda a planejar e otimizar pipelines de visão em produção com verificações práticas de engenharia.