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このSkillでできること
- ✓検証済みの炭素原子マップとmfapyの同位体シミュレーションを用いて13C-MFAを実行する
- ✓MDV/MID、位置同位体異性体、並列トレーサー実験の標識データを解析する
- ✓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を評価し、COBRAのFBAと区別する
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使い方
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STEP 1
炭素ネットワーク、原子対応、区画、定常状態の前提を確認する
02
STEP 2
各炭素入力の位置同位体分布、フラグメント割り当て、自然存在比補正、測定不確かさを準備する
03
STEP 3
フラックス単位、細胞外速度または相対フラックス基準、生物学的に妥当な上下限を指定する
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STEP 4
不足情報がある場合は推測せず、入力テンプレートを準備してフィット結果の識別可能性を診断する
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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/scientific-agent-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トレーシング測定、炭素原子マップ、トレーサー組成、測定誤差、フラックス制約を入力として、実行可能な細胞内フラックス、識別可能なフラックス、プロファイル診断を評価してください。不足している前提や入力は推測せず列挙してください。出力例を見る
入力要件の確認、実行可能なフラックス推定、制約されたフラックスの識別結果、プロファイル診断、不足情報と解釈上の注意を含む報告。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
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