01
このSkillでできること
- ✓定常状態の13C-MFAで細胞内フラックスを推定する
- ✓MDV/MID、位置異性体、複数トレーサー実験を扱う
- ✓制約付きマルチスタートフィッティングとフラックスプロファイル診断を行う
- ✓標識データが特定の経路フラックスを制約できるか評価する
02
使い方
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STEP 1
炭素ネットワーク、アトムマップ、区画情報、トレーサー組成を準備する
02
STEP 2
定常状態、測定値、自然存在比補正、フラグメント割り当て、誤差情報を確認する
03
STEP 3
入力テンプレートにモデルと測定データを指定し、同一フラックス状態で推定する
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STEP 4
フィット結果、局所ランク、プロファイル、識別不能性を確認して解釈する
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Skillのインストール
初心者におすすめ
AIにこのSkillを追加してもらう
GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。
このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。
Repository:
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills手動でインストールする
README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。
uv venv --python 3.11 .venv-mfa
uv pip install --python .venv-mfa/bin/python -r "$SKILL_DIR/assets/requirements.txt"mkdir -p ~/.cursor/plugins/local
ln -s "$(pwd)" ~/.cursor/plugins/local/scientific-agent-skillsgit clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git ~/.agents/skills/scientific-agent-skills # user-level
git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git .agents/skills/scientific-agent-skills # project-leveluv pip install cisco-ai-skill-scanner
skill-scanner scan /path/to/skill --use-behavioral04
このSkillを使うプロンプト例
Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。
定常状態の13Cトレーサー実験について、入力データの不足項目を確認し、適切なアトムマップと測定誤差情報に基づいてフラックス推定と識別可能性診断を行ってください。時間経過標識データは別扱いにしてください。出力例を見る
入力の不足項目、推定された実行可能なフラックス、フラックスプロファイル、局所ランク、識別可能または未解決の経路フラックスを、前提条件とともに報告します。05
安全性チェック
自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。
外部API通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス検出あり
認証情報明確な記述なし
検出根拠を見る
- network: pin abc123def [large code block omitted]bash git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git ~/.agents/skills/scientific-agent-skills
- network: kills/scientific-agent-skills # user-level git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git .agents/skills/scientific-agent-skills
06
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