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pyOpenMS 질량분석 워크플로우

프로테오믹스·메타볼로믹스 LC-MS/MS 데이터를 pyOpenMS로 처리·정량·주석하는 실행형 스킬입니다.

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

무엇을 해주나

pyOpenMS(OpenMS의 파이썬 바인딩)를 이용해 질량분석 데이터를 처음부터 끝까지 다룹니다. mzML/mzXML/MGF 읽기·변환, 스무딩·센트로이딩 등 신호처리, 피처 검출(메타볼로믹스·프로테오믹스 각각), 다중 샘플 RT 정렬 및 컨센서스 링킹, 라벨프리 정량 매트릭스 생성, 어덕트 그룹핑, HMDB 정확질량 검색, 펩타이드/단백질 동정 결과의 FDR 필터링까지 커버합니다.

핵심은 scripts/ 폴더에 들어있는 17개 남짓의 파라미터화된 CLI 스크립트입니다. 새 코드를 짜기보다 스크립트를 먼저 실행하도록 설계되어 있고, GNPS(FBMN)·SIRIUS·mzTab 내보내기와 pandas 변환도 지원합니다. pyOpenMS 3.5.0에서 사라진 API(FeatureFinder("centroided") 등)와 바뀐 규칙을 명시해 옛 튜토리얼 코드로 인한 오류를 예방합니다.

이런 분께 추천

  • LC-MS/MS 기반 프로테오믹스·메타볼로믹스 연구자, 대학원생
  • 코어 시설에서 반복적인 정량 파이프라인을 돌려야 하는 분석 담당자
  • OpenMS/TOPP 툴을 파이썬으로 옮기고 싶은 개발자
  • 단, MS 도메인 지식이 없는 일반 사용자에게는 과합니다.

활용 예시

  1. 단일 샘플 점검과 피처 검출: inspect_ms_data.py sample.mzML로 스펙트럼 수·RT/m/z 범위를 확인한 뒤 detect_features_metabo.py로 언타깃 메타볼로믹스 피처를 CSV로 뽑습니다.
  2. 다중 샘플 정량 연구: align_link_quantify.py s1.mzML s2.mzML s3.mzML --out-prefix study 실행 후 consensus_to_matrix.py study.consensusXML --normalize median으로 중앙값 정규화된 정량 매트릭스를 만듭니다.
  3. 펩타이드 화학 계산과 동정 후처리: mass_calculator.py --peptide "PEPTIDEM(Oxidation)K" --charges 1 2 3으로 전하별 m/z와 동위원소 패턴을 얻고, process_identifications.py search.idXML --fasta db.fasta --fdr 0.01로 1% FDR 필터링된 결과를 저장합니다.

· · · 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/pyopenms 폴더를 내 ~/.claude/skills/pyopenms/ 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/pyopenms ~/.claude/skills/

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

  1. 터미널을 열고 Python 3.9 이상과 uv가 설치되어 있는지 확인합니다: python3 --version, uv --version.
  2. 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 Claude Code 스킬 경로로 복사합니다: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/pyopenms ~/.claude/skills/
  4. 파이썬 패키지를 설치합니다: uv pip install pyopenms (설치 후 python -c "import pyopenms as ms; print(ms.__version__)"로 3.5.0 확인. 임포트 시 나오는 메모리 상태 한 줄 메시지는 정상입니다.)
  5. Claude Code를 다시 시작하고, 분석할 mzML 파일이 있는 폴더에서 "이 mzML 파일을 pyopenms 스킬로 점검해줘"처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
  6. 각 스크립트의 옵션은 python ~/.claude/skills/pyopenms/scripts/inspect_ms_data.py --help로 확인할 수 있습니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT