클로드스킬마트스킬 둘러보기스킬이 뭐예요?
 
← 목록으로

matchms 질량스펙트럼 분석

matchms로 MS/MS 스펙트럼을 불러오고 정제하고 라이브러리 검색·유사도 비교까지 안전하게 수행하도록 돕는 스킬입니다.

데이터·분석고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • MGF, MSP, mzML, mzXML, JSON, mzSpecLib, metabolomics-USI 등 다양한 MS/MS 포맷의 입출력을 안내합니다.
  • 메타데이터 정규화(어덕트·전구체 질량), 피크 필터링, 강도 정규화 등 전처리 파이프라인을 SpectrumProcessor 기준으로 구성해 줍니다.
  • CosineGreedy, ModifiedCosineGreedy, NeutralLossesCosine, BlinkCosine, FlashSimilarity 등 유사도 지표를 질문 유형에 맞게 선택하도록 조언합니다.
  • 희소(sparse) 점수 행렬, 상위 후보 추출, 분자 유사도 네트워크, 번들 CLI(scripts/library_search.py)까지 실제 워크플로를 다룹니다.
  • matchms 0.33.1에서 제거·변경된 API(ModifiedCosine, add_losses(), spectrums 인자 등)를 짚어 구버전 예제로 인한 오류를 방지합니다.

이런 분께 추천

  • 대사체학(metabolomics)·천연물 연구에서 MS/MS 라이브러리 검색을 자동화하려는 연구자
  • 오래된 튜토리얼 코드가 최신 matchms에서 깨져 고생한 분
  • 스펙트럼 유사도 네트워크나 대규모 all-vs-all 비교를 재현 가능하게 돌려야 하는 분

활용 예시

  1. "queries.mgf를 library.msp에 대해 modified cosine으로 검색해서 상위 10개 후보를 CSV로 뽑아줘" → 전처리 후 번들 CLI 또는 calculate_scores() 코드를 생성.
  2. "내 스펙트럼 3천 개로 all-vs-all 유사도 네트워크를 만들어줘" → is_symmetric=True, sparse 배열, 페어 수 사전 추정까지 반영한 스크립트 제안.
  3. "이 예제 코드가 add_losses에서 에러가 나는데 왜지?" → 마이그레이션 가이드에 따라 compute_losses() / NeutralLossesCosine로 수정.

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/matchms 폴더를 내 ~/.claude/skills/matchms/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/scientific-agent-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/scientific-agent-skills/skills/matchms ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 스킬 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. matchms 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/matchms ~/.claude/skills/
  4. Python 3.10~3.14 환경과 uv를 준비한 뒤 uv pip install "matchms==0.33.1" 로 라이브러리를 설치합니다.
  5. uv run python -c "import matchms; print(matchms.__version__)" 로 0.33.1이 출력되는지 확인합니다.
  6. Claude Code를 재시작하고 "matchms로 MGF 파일을 라이브러리와 비교해줘"처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT