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「spectral lines」の検索結果

8 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

matchms

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Spectral similarity and compound identification for metabolomics. Use for comparing mass spectra, computing similarity scores (cosine, modified cosine), and identifying unknown compounds from spectral libraries. Best for metabolite identification, spectral matching, library searching. For full LC-MS/MS proteomics pipelines use pyopenms.

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foryourhealth111-pixel/Vibe-Skills3,6742026年8月31日 更新

MS spectral matching and metabolite ID with matchms. Import spectra (mzML, MGF, MSP, JSON), filter/normalize peaks, score similarity (cosine, modified cosine, fingerprint), build reproducible pipelines, identify unknowns vs spectral libraries. Use pyopenms for full LC-MS/MS proteomics.

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jaechang-hits/SciAgent-Skills3782026年9月29日 更新

matchms

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Spectral similarity and compound identification for metabolomics. Use for comparing mass spectra, computing similarity scores (cosine, modified cosine), and identifying unknown compounds from spectral libraries. Best for metabolite identification, spectral matching, library searching. For full LC-MS/MS proteomics pipelines use pyopenms.

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huang-sh/DeepScience42026年7月15日 更新

Expert-level radio astronomy covering radio telescopes, interferometry, VLBI, pulsars, spectral line observations, fast radio bursts, and aperture synthesis imaging.

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luokai0/ai-agent-skills-by-luo-kai122026年5月6日 更新

pyopenms

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Processes mass spectrometry data with pyOpenMS. Supports proteomics and metabolomics workflows—feature detection, peptide/protein identification, label-free quantification, adduct/accurate-mass annotation, and complex LC-MS/MS pipelines. Supports extensive file formats and algorithms. For simple spectral comparison and small-molecule library matching use matchms.

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills4.9万2026年10月12日 更新

matchms

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Processes, cleans, compares, and searches tandem mass spectra with matchms. Use for MS/MS file I/O, metadata harmonization, peak filtering, spectral similarity, library matching, score matrices, and molecular-similarity networks. Use pyopenms instead for LC-MS feature detection or proteomics pipelines.

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills4.9万2026年10月12日 更新

Think and work like an expert High-Energy Astrophysicist. Use when a task calls for High-Energy Astrophysicist judgment. Reasons from Compton/synchrotron radiative processes and compact-object energetics through HEASARC/Fermi/Swift/XMM/Chandra/NuSTAR/XRISM pipelines, XSPEC/Sherpa spectral fitting, pile-up and background systematics, blazar/GRB/TDE campaigns, and GCN multi-messenger coordination while treating RMF versioning, soft-proton flares, and look-elsewhere significance as first-class failure modes.

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K-Dense-AI/scientific-agents2052026年10月3日 更新

pyopenms

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Complete mass spectrometry analysis platform. Use for proteomics workflows feature detection, peptide identification, protein quantification, and complex LC-MS/MS pipelines. Supports extensive file formats and algorithms. Best for proteomics, comprehensive MS data processing. For simple spectral comparison and metabolite ID use matchms.

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huang-sh/DeepScience42026年7月15日 更新