Анализ данных ферментов BRENDA
Исследования ферментов часто требуют структурированного доступа к кинетическим и организм-специфичным данным. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code выполнять запросы к записям BRENDA и преобразовывать их в пригодный для использования биохимический анализ.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "brenda-database" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-brenda-database.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-brenda-database/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «brenda-database». Get Km values for alcohol dehydrogenase in yeast.
Ожидаемый результат:
Краткая сводка в табличном стиле с субстратами, значениями Km, организмами, единицами измерения, ссылками и примечаниями о неполных записях.
Использование «brenda-database». Compare EC 1.1.1.1 across three organisms.
Ожидаемый результат:
Использование «brenda-database». Create a pathway report for lactate production.
Ожидаемый результат:
Читаемая сводка о реализуемости пути с ферментами-кандидатами, шагами реакций, ограничениями условий и последующими экспериментами.
The audit found extensive static-analysis noise from Markdown formatting, EC numbers misread as IP addresses, and legitimate BRENDA credential setup. The only confirmed issue is that helper export functions write to caller-provided filenames, which can overwrite local files if used carelessly.
Это реальные локальные возможности, которые могут ожидаться для этого навыка, поэтому они требуют проверки, но не считаются подтверждённым вредоносным поведением.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-brenda-database/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-brenda-database?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-brenda-database?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-brenda-database/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-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>K-Dense-AI. (2026). brenda-database security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-brenda-database/audits/8@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-brenda-database-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {brenda-database security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-brenda-database/audits/8},
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 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-brenda-database/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-brenda-database:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.
Почему этот вариант первый
k-dense-ai-brenda-database
2026-09-09
davila7-brenda-database
2026-09-09
Получите значения Km и kcat для EC number у разных организмов, субстратов и литературных записей.
Найдите ферменты, кофакторы, ингибиторы, активаторы и ограничения условий среды для целевого биохимического маршрута.
Создавайте понятные сводки и визуализации для классов ферментов, реакций и кинетического поведения.
Используй навык базы данных BRENDA, чтобы обобщить данные Km и kcat для EC 1.1.1.1. Включи организмы, субстраты, единицы измерения и важные оговорки.
Сравни кинетические данные alcohol dehydrogenase для Saccharomyces cerevisiae, Escherichia coli и Homo sapiens. Выдели различия по субстратам и отсутствующие данные.
Найди информацию о pH, температуре, кофакторах, ингибиторах и активаторах для EC 1.1.1.1. Рекомендуй условия для предварительного in vitro скрининга.
Используй данные BRENDA, чтобы описать ферментативный путь к lactate длиной до трех шагов. Включи ферменты-кандидаты, организмы, кофакторы и риски реализуемости.
Автор
K-Dense-AIЛицензия
Unknown
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Репозиторий
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/brenda-databaseСсылка
3e4b6c31a74a3bd1a291c98cf585d720cb9fbc88
Актуальность поддержки
20.07.2026
Использование
13 загрузок · 244 просмотров
Структура файлов
Подготовка материалов для академических площадок
Академические материалы часто не проходят проверку, потому что правила оформления различаются в зависимости от площадки. Этот навык предоставляет шаблоны, требования и примеры для более быстрой подготовки.
Подготовка документов для сертификации ISO 13485
Команды, работающие с медицинскими изделиями, должны подготовить полный комплект документации СМК перед сертификационными аудитами. Этот навык предоставляет шаблоны, чек-листы и рекомендации по анализу пробелов для готовности к ISO 13485.
Анализируйте терапевтические ML-наборы данных с PyTDC
Командам по разработке лекарств нужны надежные наборы данных и справедливые протоколы оценки. Этот навык помогает Claude использовать PyTDC для курируемых терапевтических ML-данных, benchmark-разбиений, метрик и молекулярных оракулов.
Выполнение молекулярного докинга DiffDock
Докинг белка и лиганда требует тщательной настройки, выбора параметров и интерпретации результатов. Этот навык помогает с рабочими процессами DiffDock для поз, оценок уверенности и скрининга.
Формирование проверяемых научных гипотез
Исследователям необходимо превращать наблюдения в ясные, проверяемые объяснения. Этот навык структурирует обзор доказательств, конкурирующие гипотезы, прогнозы и планы экспериментов.
Анализируйте исследовательские данные со статистической поддержкой
Выбор тестов и оформление результатов могут быть медленными и чреватыми ошибками. Этот skill помогает с выбором тестов, проверкой предпосылок, размерами эффекта, анализом мощности, байесовскими вариантами и оформлением по APA.
Анализ файлов научных данных
от davila7
Файлы научных данных сложно исследовать, поскольку каждый формат по-разному хранит структуру и метаданные. Этот навык определяет форматы, оценивает качество данных и создает практические отчеты по разведочному анализу данных в формате markdown.
Анализ single-cell RNA-seq с помощью Scanpy
от davila7
Рабочие процессы single-cell RNA-seq требуют тщательного контроля качества, нормализации, кластеризации и документирования. Этот навык предоставляет рабочие процессы Scanpy, скрипты, шаблоны и справочные материалы для воспроизводимого анализа.
Исследование данных Open Targets для разработки лекарственных препаратов
от davila7
Командам, занимающимся разработкой лекарственных препаратов, нужны надежные способы связывать гены, заболевания, доказательные данные и известные препараты. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code выполнять запросы к Open Targets и интерпретировать доказательные данные.
Анализ филогенетических деревьев с помощью ETE
от davila7
Филогенетический анализ часто требует специализированного разбора деревьев, поиска таксономических данных и создания графических материалов. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code выполнять рабочие процессы ETE для анализа и визуализации.
Инференция генных регуляторных сетей с помощью Arboreto
от davila7
Командам, занимающимся транскриптомикой, нужны надежные способы выявления связей между транскрипционными факторами и их генами-мишенями. Этот навык помогает выстраивать рабочие процессы Arboreto для GRNBoost2, GENIE3 и масштабируемого выполнения в Dask.
Запрос данных о геноме Ensembl
от davila7
Геномные исследования часто требуют быстрого доступа к генам, вариантам, последовательностям и сборкам. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code работать с Ensembl REST.