对超过200种文件格式的科学数据文件进行全方位的探索性数据分析。该技能适用于分析任何科学数据文件，以理解其结构、内容、质量与特征。自动识别文件类型，并生成包含格式特定分析、质量指标及下游分析建议的详细Markdown报告。覆盖化学、生物信息学、显微镜、光谱学、蛋白质组学、代谢组学及通用科学数据格式。

访问人类代谢组数据库（22万多种代谢物）。通过名称/ID/结构进行搜索，获取化学性质、生物标志物数据、NMR/MS谱图和代谢通路，用于代谢组学分析与鉴定。

用于代谢组学的光谱相似性分析与化合物鉴定。适用于比较质谱、计算相似性得分（余弦相似度、修正余弦相似度）以及从光谱库中识别未知化合物。最适合代谢物鉴定、光谱匹配和库搜索。如需完整的LC-MS/MS蛋白组学分析流程，请使用pyopenms。

通过 REST API 访问 NIH 代谢组学工作台（4,200 多项研究），查询代谢物、RefMet 命名法、MS/NMR 数据、m/z 搜索、研究元数据，用于代谢组学和生物标志物发现。