cobrapy
Analisar modelos metabólicos com COBRApy
こちらからも入手できます: K-Dense-AI
A reconstrução baseada em restrições e análise de modelos metabólicos permite a previsão do comportamento celular. Realize Análise de Fluxo Balanceado, estudos de knockout de genes e otimização de produção para pesquisa em engenharia metabólica.
スキルZIPをダウンロード
Claudeでアップロード
設定 → 機能 → スキル → スキルをアップロードへ移動
オンにして利用開始
テストする
「cobrapy」を使用しています。 Carregar o modelo de E. coli e executar FBA para prever a taxa de crescimento
期待される結果:
- Modelo carregado: modelo em escala genômica de E. coli (iJO1366)
- Reações: 2.583 | Metabolitos: 1.825 | Genes: 1.397
- Taxa de crescimento basal: 0,982 /h
- Vias ativas principais: Glicólise, ciclo TCA, fosforilação oxidativa
- Top fluxos: BIOMASS (0,98), ATPM (20,0), EX_o2_e (-15,0)
「cobrapy」を使用しています。 Encontrar genes essenciais através de análise de knockout
期待される結果:
- Análise de deleção de genes simples concluída
- Genes essenciais (crescimento < 1%): 138 genes identificados
- Severamente comprometidos (1-50%): 241 genes
- Genes essenciais principais: b0008, b0009, b0010 (biossíntese de aminoácidos)
- Via essencial principal: Metabolismo central de carbono
「cobrapy」を使用しています。 Calcular envelope de produção para acetato
期待される結果:
- Envelope de produção gerado para EX_ac_e
- Rendimento máximo de acetato: 16,2 mmol/gDW/h
- Crescimento ótimo a 50% da produção máxima de acetato
- Eficiência de rendimento de carbono: 0,67 g acetato / g glicose
セキュリティ監査
安全Pure documentation skill containing only markdown guides and Python code examples for the COBRApy metabolic modeling library. All static findings are false positives: backticks are markdown code formatting, imports are documentation examples, and scientific terminology was misidentified as security patterns. No executable scripts, network calls, file access, or external commands exist in this skill.
リスク要因
品質スコア
作れるもの
Prever taxas de crescimento celular
Simular fluxos metabólicos em modelos em escala genômica para prever taxas de crescimento sob diferentes condições.
Projetar linhagens de produção
Identificar knockouts de genes e condições de meio para otimizar a produção de metabólitos-alvo.
Analisar essencialidade de genes
Rastrear deleções de genes simples e duplas para identificar genes essenciais e pares de letais sintéticos.
これらのプロンプトを試す
Carregar o modelo de E. coli e executar Análise de Fluxo Balanceado para prever a taxa de crescimento e identificar as vias metabólicas ativas.
Executar uma análise de deleção de genes simples no modelo de E. coli para identificar genes essenciais que reduzem o crescimento abaixo de 1% do tipo selvagem.
Executar Análise de Variabilidade de Fluxo a 90% de otimalidade nas reações do metabolismo central de carbono para entender a flexibilidade de fluxo.
Projetar uma linhagem de produção de acetato calculando o envelope de produção, identificando knockouts de genes benéficos e simulando a linhagem modificada.
ベストプラクティス
- Validar a viabilidade do modelo com slim_optimize() antes de executar análises completas
- Usar gerenciadores de contexto para modificações temporárias para evitar problemas de estado
- Verificar o status da solução após a otimização para garantir que os resultados são ótimos
- Executar FVA sem loops quando a viabilidade termodinâmica é importante
回避
- Executar otimização sem verificar o status da solução primeiro
- Modificar limites de reação diretamente sem usar gerenciadores de contexto
- Esquecer de redefinir a função objetivo entre diferentes análises
- Usar FVA padrão quando FVA sem loops é necessário para consistência termodinâmica