MatchMS

Ce qu'il fait

MatchMS ajoute des capacités robustes de traitement de données de spectrométrie de masse : import/export via des formats courants (mzML, MGF, MSP, JSON), normalisation et filtrage de spectres, harmonisation des métadonnées, dérivation d'identifiants chimiques (InChI/SMILES) et calcul de scores de similitude spectrale (cosinus, cosinus modifié, basé sur les empreintes). Il est conçu pour construire des pipelines d'analyse reproductibles pour l'appariement de bibliothèques, le contrôle qualité et les comparaisons de similitude à grande échelle.

Quand l'utiliser

Utilisez cette compétence lorsque vous devez prétraiter des données MS brutes, standardiser les métadonnées entre les fichiers, exécuter le filtrage et la normalisation des pics, ou effectuer l'appariement et le scoring de bibliothèques spectrales. Les scénarios typiques incluent l'identification métabolomique, le réseautage spectral et la recherche automatisée de bibliothèques pour des spectres inconnus.

Ce qui est inclus

• Scripts : exemples de référence pour l'importation/exportation, le filtrage et les pipelines de traitement (has_references=true).
• Références : documentation détaillée pour le filtrage, les métriques de similitude et les flux de travail sous references/.
• Instructions : les exemples montrent comment charger des spectres, appliquer des default_filters, normaliser les intensités, exiger un nombre minimum de pics, construire un pipeline SpectrumProcessor et calculer des scores de similitude avec Cosine/ModifiedCosine.

Agents compatibles

Cette compétence est indépendante de l'implémentation mais est plus utile pour les agents compatibles Python ou les agents de type Claude/Copilot capables de produire/exécuter du code Python et de travailler avec des packages scientifiques.