metabolomics-workbench-database
查詢 Metabolomics Workbench 資料庫
也可從以下取得: davila7
搜尋並擷取 NIH Metabolomics Workbench 資料庫中包含 4,200+ 項研究的代謝體學資料。存取代謝物結構、研究中繼資料、RefMet 命名法，並執行質譜搜尋。
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開啟並開始使用
測試它
正在使用「metabolomics-workbench-database」。 Find all studies containing tyrosine
預期結果:
- Found 47 studies containing tyrosine:
- ST000001 - Comprehensive metabolomics analysis of amino acid metabolism
- ST000015 - Tyrosine metabolic pathways in liver tissue
- ST000042 - Serum amino acid profiling in metabolic disorders
- Study summary: The Metabolomics Workbench contains 47 studies measuring tyrosine across various tissues, species, and disease states.
正在使用「metabolomics-workbench-database」。 Search for compounds with m/z 180.06 using M+H adduct
預期結果:
- Top matches for m/z 180.06 (M+H, 0.5 Da tolerance):
- Registry 11: Glucose (C6H12O6) - exact mass 179.058
- Registry 156: Fructose (C6H12O6) - exact mass 179.058
- Registry 203: Mannose (C6H12O6) - exact mass 179.058
- Note: These monosaccharides share the same molecular formula
安全審計
安全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.
風險因素
🌐 網路存取 (2)
⚙️ 外部命令 (2)
📁 檔案系統存取 (1)
品質評分
你能建構什麼
為代謝物尋找研究
搜尋所有包含特定代謝物（如葡萄糖或檸檬酸）測量值的代謝體學研究。
從 MS 資料鑑定化合物
輸入質譜的 m/z 值以鑑定與資料相符的潛在代謝物候選。
依疾病篩選研究
使用特定分析平台，尋找特定疾病（如糖尿病或癌症）的代謝體學研究。
試試這些提示
Find all studies in the Metabolomics Workbench that contain measurements of [metabolite_name]. Return study IDs and brief descriptions.
Search the Metabolomics Workbench for compounds matching m/z [value] with [M+H] adduct and 0.5 Da tolerance. List the top matches.
Use RefMet to standardize the metabolite name [common_name]. Return the standardized name and classification hierarchy.
Find human blood metabolomics studies on [disease_name] using [LCMS or GCMS or NMR] analytical method.
最佳實務
- 在搜尋研究前使用 RefMet 標準化代謝物名稱，以獲得一致結果
- 根據儀器解析度設定適當的質量容差（低解析度 0.5 Da，高解析度 MS 0.01 Da）
- 在本地快取 Ref 以減少呼叫 Met 資料庫 API 的次數
避免
- 未使用 RefMet 標準化就搜尋代謝物，可能會漏掉相關研究
- 使用過大的質量容差會回傳過多假陽性匹配
- 在未延遲的情況下快速連續發送請求可能觸發速率限制