#metabolism

Mathématiques du métabolisme de la caféine sous forme d'API, calculées localement et de manière déterministe avec un modèle de décroissance du premier ordre (exponentielle). Le point de terminaison level calcule la quantité de caféine restant dans le corps après un certain temps à partir d'une dose et d'une demi-vie (environ 5 heures par défaut), en milligrammes et en pourcentage, ainsi que le temps nécessaire pour atteindre un seuil choisi. Le point de terminaison timeline renvoie une courbe de décroissance heure par heure et le temps jusqu'à ce que la caféine soit « sans danger pour le sommeil » — en dessous d'un seuil (50 mg par défaut) — pratique pour déterminer l'heure limite de consommation de café avant le coucher. Le point de terminaison sources donne la teneur typique en caféine des boissons courantes (café filtre, expresso, thé, boissons énergisantes, cola et autres) pour une seule boisson, ou totalise une liste comme deux cafés et un cola. Tout est calculé localement et de manière déterministe, donc instantané et privé. Ceci est à titre informatif uniquement : la demi-vie réelle de la caféine varie considérablement d'une personne à l'autre (environ 3 à 7 heures, et beaucoup plus longue pendant la grossesse ou avec certains médicaments) — ce n'est pas un avis médical. Idéal pour les applications de café, de sommeil et de bien-être, les trackers de boissons énergisantes et d'habitudes, et les outils de quantified-self. Calcul local pur — pas de clé, pas de service tiers, instantané. En direct, rien n'est stocké. 3 points de terminaison. Ceci est la pharmacocinétique de la caféine ; pour une base de données de référence sur les médicaments, utilisez une API de médicaments.

api.oanor.com/caffeine-api

La base de données moléculaires KEGG sous forme d'API, propulsée par le service REST officiel de KEGG. KEGG (l'Encyclopédie de Kyoto des Gènes et des Génomes) relie les génomes, la chimie et les maladies. Récupérez n'importe quelle entrée KEGG analysée en JSON — un composé métabolique, un groupe d'orthologie KEGG (KO), une enzyme (numéro EC), une réaction, un module, un médicament, une maladie, un glycan, un gène ou une carte de voie métabolique ; recherchez n'importe quelle base de données KEGG par nom ; listez les entrées d'une base de données ; créez des liens croisés entre les entrées des bases de données (un gène vers ses voies métaboliques, une voie métabolique vers ses composés, une enzyme vers ses réactions) ; et convertissez les identifiants KEGG vers et depuis des espaces de noms externes (NCBI Gene/Protein, UniProt, ChEBI, PubChem). Idéal pour les pipelines de biologie des systèmes et de métabolomique, le mappage d'enzymes et d'orthologie, la recherche sur les médicaments et les maladies, l'annotation gène-voie métabolique et la conversion d'identifiants bioinformatiques. Les identifiants KEGG sont préfixés par une lettre (C composé, K orthologie, D médicament, H maladie, M module, R réaction, G glycan) ou codés par organisme (hsa humain, eco E. coli).

api.oanor.com/kegg-api

La base de connaissances des voies de signalisation Reactome sous forme d'API — la base de données ouverte et évaluée par les pairs des voies biologiques et des réactions, propulsée par le service officiel Reactome ContentService. Recherchez dans l'archive organisée des voies, réactions et molécules ; lisez toute entité par son identifiant stable Reactome (une voie, une réaction, un complexe ou une protéine : nom, type, espèce, compartiments, résumé et indicateur de maladie) ; listez les événements (sous-voies et réactions) contenus dans une voie ; listez les molécules participant à une voie ou réaction avec leurs identifiants de référence ; obtenez les voies de premier niveau pour tout organisme modèle ; mappez une protéine UniProt aux voies auxquelles elle participe ; et listez les espèces prises en charge. Couvre l'humain et plus de 15 organismes modèles dans le métabolisme, la transduction du signal, le cycle cellulaire, le système immunitaire, les maladies et plus encore. Idéal pour les pipelines de biologie des systèmes et de bioinformatique, les outils d'enrichissement de voies et de cibles médicamenteuses, les applications de recherche biomédicale, les ressources pédagogiques et les chatbots en sciences de la vie.

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