Metabolomics Workbench Database

Metabolomics Workbench 代谢组库

何时使用

需要查询 UCSD 托管、NIH Common Fund 资助的 Metabolomics Workbench（MW）4200+ 代谢组学研究时使用。典型场景：

• 按 PubChem CID / KEGG ID / InChIKey / HMDB ID / 分子式 / SMILES 查代谢物记录。
• 按物种、疾病、作者(last_name)、机构、分析类型发现研究。
• 把任意写法的代谢物名归一到 RefMet 标准命名，用于跨研究整合。
• 从 MS 实测 m/z 值做加合物感知的候选化合物匹配（moverz）。
• 拉取某研究的代谢物表 / 丰度表，或下载 mwTab 原始文件。
• 查询与代谢通路关联的基因/蛋白注释。

不该用：

• 本地解析 22 万条 HMDB XML（含 NMR/MS 谱图）→ 用 hmdb-database。
• 1.1 亿化合物的在线属性查询 → 用 pubchem-compound-search。

无需鉴权；公开访问。Base URL：https://www.metabolomicsworkbench.org/rest。URL 模式：/{context}/{input_item}/{input_value}/{output_item}/{format}。

步骤 / 指令

依赖：pip install requests pandas。批量循环里加 time.sleep(0.3)（服务器共享，无公开限频）。

牢记 4 条核心约束（实测踩坑，决定调用对错）：

1. compound/name/{x} 被服务端拒绝——name 不是合法 input_item。自由文本先走 refmet/match/{x} 归一，再用返回的 refmet_name 或 pubchem_cid 取记录。合法 input_item：regno/formula/inchi_key/lm_id/pubchem_cid/hmdb_id/kegg_id/smiles/abbrev。
2. refmet/name/{x}/all 要求规范 RefMet 名（区分大小写，如 Glucose 而非 D-glucose）；非规范名返回空列表。先用 refmet/match 模糊归一。
3. moverz/{REFMET|LIPIDS|MB}/{mz}/{ion}/{tol}/txt 只返回 TSV 文本，无 JSON 变体。用 pd.read_csv(io.StringIO(r.text), sep="\t") 解析，切勿 .json()。第一段是数据库选择器，不是 mz。
4. study/.../summary 默认就是 JSON——不要追加 /json，否则翻转成 TSV。旧的 metstat/filter/... 返回 [] 已失效，改用 study/{...}/{value}/summary + 客户端过滤。

输出类型约定：output=summary 当标识唯一（如 study_id）返回 dict，否则（如 last_name/institute）返回 list；按 formula 查化合物返回分页 dict（键 '1','2',...），用 dict.values() 或 pd.DataFrame.from_dict(d, orient="index") 迭代。

各 context 合法 input_item：

示例

import requests, io, pandas as pd, time
BASE = "https://www.metabolomicsworkbench.org/rest"

# 1) 按 ID 直查化合物（PubChem CID / KEGG / InChIKey 同理）
r = requests.get(f"{BASE}/compound/pubchem_cid/5793/all/json", timeout=30)
g = r.json()
print(g["name"], g["formula"], g.get("hmdb_id"), g.get("kegg_id"))

# 2) 自由文本 → RefMet 归一 → 全记录（两步，因 compound/name 被拒）
def resolve(text):
    m = requests.get(f"{BASE}/refmet/match/{text}", timeout=30).json()
    if not m.get("refmet_name"):
        return None
    name = m["refmet_name"]                       # 如 'alpha-D-glucose' -> 'Glucose'
    full = requests.get(f"{BASE}/refmet/name/{name}/all", timeout=30).json()
    return full if isinstance(full, dict) and full else None  # 含 pubchem_cid/inchi_key

rec = resolve("alpha-D-glucose")
print(rec["refmet_name"], rec["pubchem_cid"], rec["inchi_key"])

# 3) m/z 前体匹配（moverz 只出 TSV）
def moverz(db, mz, ion, tol=0.005):
    assert db in {"REFMET", "LIPIDS", "MB"}
    r = requests.get(f"{BASE}/moverz/{db}/{mz}/{ion}/{tol}/txt", timeout=30)
    r.raise_for_status()
    return pd.read_csv(io.StringIO(r.text), sep="\t")   # 切勿 .json()

df = moverz("REFMET", 180.063, "M+H", 0.005)
print(len(df), df.head().to_string(index=False))

# 4) 找检出某代谢物的研究，再用 study_id 富集标题/物种
def studies_with(refmet_name, n=20):
    r = requests.get(f"{BASE}/study/refmet_name/{refmet_name}/summary", timeout=60)
    r.raise_for_status()
    d = r.json()
    rows = list(d.values()) if isinstance(d, dict) else d
    ids = sorted({x["study_id"] for x in rows if x.get("study_id")})
    enriched = [requests.get(f"{BASE}/study/study_id/{s}/summary", timeout=30).json()
                for s in ids[:n]]
    return pd.DataFrame(enriched)

print(studies_with("Glucose").groupby("species").size().sort_values(ascending=False).head())

# 5) 拉某研究的代谢物表 / 基因注释
mt = requests.get(f"{BASE}/study/study_id/ST000001/metabolites", timeout=60).json()
print(len(mt))
gene = requests.get(f"{BASE}/gene/gene_symbol/HMGCR/all", timeout=30).json()
print(gene.get("gene_symbol"), gene.get("mgp_id"))

MS 峰列表批量注释（加 time.sleep(0.3)）：

def annotate_peaks(mz_values, ion="M+H", tol=0.005):
    out = []
    for mz in mz_values:
        r = requests.get(f"{BASE}/moverz/REFMET/{mz}/{ion}/{tol}/txt", timeout=30)
        if r.status_code != 200 or not r.text.strip():
            time.sleep(0.3); continue
        for _, row in pd.read_csv(io.StringIO(r.text), sep="\t").iterrows():
            out.append({"query_mz": mz, "name": row["Name"],
                        "formula": row["Formula"], "ion": row["Ion"]})
        time.sleep(0.3)
    return pd.DataFrame(out)

annotate_peaks([180.063, 166.086, 90.055]).to_csv("ms_annotations.csv", index=False)

注意事项

• refmet/match 返回的是轻量记录，不含 pubchem_cid/inchi_key；要全 ID 必须再调 refmet/name/{refmet_name}/all。
• moverz 报 JSONDecodeError = 你误用了 .json()，改 pd.read_csv(..., sep="\t")。
• 报错 This input item (name) is not allowed... = 你用了 compound/name/...，改走 refmet/match 或换合法 input_item。
• study/.../summary 返回 TSV 而非 JSON = 你多加了 /json 后缀，去掉它。
• ion 取值：M+H、M-H、M+Na、M+K 等；tolerance 单位 Da。
• 批量请求务必 time.sleep(0.3)，服务器共享。

互见

• related：hmdb-database —— 本地 HMDB XML（含谱图、疾病关联）的离线查询替代。
• related：pubchem-compound-search —— 1.1 亿化合物的通用属性查询。
• combines_with：kegg-database —— 通路/直系同源数据补充 MW 的研究/代谢物命中。
• combines_with：chembl-database-bioactivity —— 同一批化合物的生物活性数据。

采编自 jaechang-hits/SciAgent-Skills（CC-BY-4.0）。