pyOpenMS
Масс-спектрометрические процессы OpenMS для протеомики
Установка
Содержит скриптыgh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills pyopenms
Proteomics or metabolomics MS data: feature detection, quantification, peptide identification, or building an LC-MS/MS pipeline.
- Автор
- K-Dense Inc.
- Лицензия
- BSD-3-Clause
Переносит возможности OpenMS в Python для работы с LC-MS/MS: чтение mzML и mzXML, обработку сигналов и центроидирование, поиск признаков, выравнивание времени удерживания, связывание консенсусных признаков и количественный анализ без меток или с изобарическими метками. Идентификация пептидов и белков включает повторное индексирование FASTA, оценку FDR и экспорт в idXML; большинство распространённых процессов доступны как параметризованные консольные скрипты, которые рекомендуется попробовать до написания нового кода. Для метаболомики предусмотрены группировка аддуктов, аннотация по точной массе с использованием HMDB и экспорт в GNPS или SIRIUS.
Похожие навыки
pysam
НавыкЧтение и запись BAM, CRAM и VCF из Python через HTSlib
PyDESeq2
НавыкДифференциальная экспрессия bulk RNA-seq в Python вместо R
NotebookLM-py
НавыкУправляет Google NotebookLM из CLI, Python или через агента
Комментарии(0)
Войдите, чтобы комментировать