@K-Dense-AI

生物学データセットやモデル向けのオープンソースの系譜ネイティブレイクハウスであるLaminDBの作業時に利用。

公式のLabArchivesのELN REST類似APIおよびInventory API v1と安全に統合できます。

カスタムラボハードウェアをパラメトリックビルド123dモデルとして設計し、製造準備可能なSTEP、STL、DXFファイル(マイクロ流体チップや金型、オプトメカニカルマウントやブレッドボードアダプター、キュベットやマイクロプレートホルダー、チューブラック、動物行動リグ、3Dプリント機器器具など)をエクスポートできます。

ISO 13485医療機器QMS、ISO 14971デバイスリスク管理、ISO/IEC 17025試験・校正ラボ、ISO 15189医療ラボラトリーの管理システムおよび検査能力基準のための準備完了証拠を作成し、構造的にレビューします。

Nano Banana Pro AIを使い、賢く反復的に洗練されたプロフェッショナルなインフォグラフィックを作成しましょう。

NCI Imaging Data Commonsから公開がん画像データを検索・ダウンロードできます。

証拠に基づく科学的質問、候補仮説、対立説明、因果的または連想的主張、識別的な予測、測定、事前登録準備済みの分析計画を策定します。

計画と監査:ラベル付きテキストデータセットからのLLM支援仮説生成におけるChicagoHAI HypoGenC/HypoRefineの利用。

生物学、化学、物理学、天文学、気候学、ゲノミクス、材料学、医学、生態学、エネルギー、工学、数学、創薬、タンパク質設計、気象モデリング、定理証明、単一細胞解析、偏微分方程式解法などの科学分野でAI/ML作業を行う際に利用されます。

軽量WSIタイルの抽出と前処理。基本的なスライド処理、組織検出、タイルの抽出、H&E画像の染色正規化に使用されます。

Gtarsは局所ゲノム区間モデルや、Python、Rust、CLI全体で代数、重なりとカウント、コンセンサスとカバレッジ、トークン化、フラグメント処理、refget/BEDbaseの計画に使います。

タンパク質の糖鎖化を解析し、工学的に解析する。N-糖基化セクオン(N-X-S/T)のスキャンシーケンス、O-糖基化ホットスポットの予測、そして厳選されたグリコエンジニアリングツール(NetOGlyc、GlycoShield、GlycoWorkbench)へのアクセス。

Ginkgo Bioworks Cloud Lab(cloud.ginkgo.bio)でプロトコルを提出・管理してください。

ユーザーがリソース認識計画を求める場合や、明らかにリソースに敏感なローカルワークロードの前に、ホストインベントリや有効なCPU、メモリ、ディスク、スケジューラ、コンテナ、アクセラレータの制限を検出します。

GeoPandas GeoSeries、GeoDataFrame、空間操作、ベクターデータI/Oを直接使用するPythonワークフロー向けのガイダンスおよびローカル監査ツール。

ゲノミック・インテリジェンスのホストされたトランスフォーマーDNA言語モデルを用いて、DNA配列から直接調節特性、遺伝子構造、発現を予測します。

座標慣習間でのゲノム区間変換、変異表現の正規化・比較、アセンブリや連写名の不一致を解析が破損する前に検出します。

Genimlは監査された局所ゲノミック間隔ワークフローに使います。BEDやユニバース契約の検証、Region2VecやscEmbedの計画、モデル/トークナイザーの互換性の検査、コンセンサスユニバースの評価などです。

明確な数値妥当性とHPCの安全性チェックを備えた、境界付きのFluidSim計算流体力学シミュレーションを計画、設定、検査、再起動、解析します。

明示的に支持された科学ファイルの境界付き局所的な探索分析を行うこと。

データ収集前に実験や研究を設計し、デザインを選び、ランダム化し、ブロッキングし、結果を解釈可能にするために治療の組み合わせを配置します。

Exaが提供するウェブツールキットで、科学的および技術的なコンテンツ向けに調整されています。ユーザーがウェブ検索やURLコンテンツの取得・抽出が必要なときにこのスキルを活用してください。

ETE 4で系統樹やその他の階層系統樹を分析、操作、比較、注釈、可視化します。

dx CLI、dxpy、アプリ/アプレット、ネイティブワークフロー、dxCompiler、Nextflowを使ってDNAnexus上で再現可能なゲノミクスワークロードを構築し運用できます。

DiffDockおよびDiffDock-L分子ドッキング。PDBや配列、SMILES/SDF/MOL2からのタンパク質-小分子ポーズ予測、バッチドッキング、バーチャルスクリーニング、ポーズ信頼度解釈に利用されます。

あらゆるテキストから認知パターンや思考の指紋を抽出してください。ユーザーが誰かの思考方法を分析したい場合、認知スタイルの理解、プロフィールの書き方や話し方パターン、人々の思考スタイルを比較したい場合、「自分の思考スタイルは何か」と尋ねたい場合、このスキルを活用してください。

がん依存性マップ(DepMap)でがん細胞株の遺伝子依存スコア(CRISPR Chronos)、薬物感受性データ、遺伝子効果プロファイルを検索できます。

NGS解析ツールキット。BAMからbigWigへの変換、QC(相関、PCA、指紋)、ヒートマップ/プロファイル(TSS、ピーク)、ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seqの可視化。

多様な特徴と事前構築されたデータセットを持つ分子機械学習。広範な特徴付けオプションやMoleculeNetベンチマークを求める場合、従来のMLやGNNで特性予測(ADMET、毒性)を活用しましょう。

RDKitをPython風にラップし、インターフェースを簡素化し、デフォルトも合理的なものです。標準的な創薬開発にはSMILES解析、標準化、記述子、指紋、クラスタリング、3D準配器、並列処理などが推奨されます。

明示的なエンドポイント、フィルター、ページ割り当て、出所を含む公開データベースAPIをクエリします。

RAMより大きなPandas/NumPyワークフロー向けの分散コンピューティング。既存のpandaやNumPyコードをメモリやクラスター間でスケールさせる必要がある場合に使ってください。

あらゆる質問、決定、創造的な挑戦について、多視点のマインドカウンシルの審議を行います。ユーザーが多様な視点を求めているとき、難しい決断の助けが必要なとき、評議会やパネル、理事会の議論を求めたとき、複数の角度から問題を探りたいとき、依頼時にこのスキルを活用してください。

制約ベースの代謝モデル(COBRA)。FBA、FVA、遺伝子ノックアウト、フラックスサンプリング、SBMLモデル、システム生物学および代謝工学解析のためのもの。

安全性に限定されたドラフト構造を作成し、臨床症例、診断、試験、安全性、集計研究報告書の局所決定的チェックを実行します。

研究のみの臨床意思決定支援評価、エビデンスプロファイル、コホート、生存、バイオマーカー/モデル、プライバシー、ガバナンスアーティファクトの作成・検証を行います。

学術研究のための包括的な引用管理。OpenAlex、PubMed、Google Scholarで論文を検索し、正確なメタデータを抽出し、引用を検証し、適切にフォーマットされたBibTeXエントリーを作成してください。

「quantum com computing framework」で検索してみてください。Google Quantum AIハードウェアのターゲット、ノイズ認識回路の設計、量子特性評価実験の実施時に使用されます。

CZ CELLxGENEセンサスをプログラム的に検索し、バージョン管理された公開単細胞および空間トランスクリプトミクスデータを検索できます。

エンドツーエンドのバルクRNA-seqオーケストレーター — 生のFASTQリードをQCとトリミング(FastQC、fastp/Trim Galore)、アラインメントと定量(STAR、Salmon、featureCounts)を行い、遺伝子レベルのカウントマトリックスを組み立て、その後差分発現(pydeseq2)、…

40+バイオインフォマティクスサービスへの統一Pythonインターフェース。複数のデータベース(UniProt、KEGG、ChEMBL、Reactome)を一つのワークフローで一貫したAPIでクエリする際に使うことができます。

包括的な分子生物学ツールキット。配列操作、ファイル解析(FASTA/GenBank/PDB)、系統発生学、プログラム的NCBI/PubMedアクセス(Bio.Entrez)への利用。

脳イメージングデータ構造(BIDS)データセットの扱いにおいてこのスキルを活用してください:神経科学や生物医学データの整理(MRI、EEG、MEG、iEEG、PET、顕微鏡、NIRS、モーションキャプチャ、EMG、MR分光法、行動分析)、BIDSレイアウトのクエリ、コンプライアンスの検証、DICOMをBIDに変換する…

BGPT MCPサーバーを通じて科学論文を検索し、全文研究から抽出した構造化実験データを取得できます。

レジストリエンティティ、インベントリ、ELNエントリー、ワークフロー、Benchlingアプリ、データウェアハウスクエリのためのBenchling Python SDKとREST API連携。

スクリーンパイプでユーザーの画面を観察し、繰り返される研究ワークフローを検出し、既存の科学エージェントスキルと照合し、まだ扱っていないパターンに対して新しいスキル(または既存のスキルを連鎖させる構成レシピ)を作成してください。

AstropyのAPIを必要とする天文学および天体物理学のワークフロー向けのコアPythonライブラリで、単位/量、座標、FITES I/O、表、時間システム、WCS、宇宙論などが含まれます。

スケーラブルなアルゴリズム(GRNBoost2、GENIE3)を用いて遺伝子発現データから遺伝子調節ネットワーク(GRN)を推定します。

Arbor論文の仮説ツリー改良(HTR)を用いて、目標と評価者に対して実際のアーティファクト(コード、トレーニングレシピ、エージェントハーネス、データパイプライン、プロンプト)を自律的に改善します。

単一セル解析における注釈付き行列のデータ構造。.h5adファイルを扱う場合やscverseエコシステムとの統合時に使います。

管理フレームワークのもとで、分析手順の検証、検証、文書化を計画、実行、文書化します。これはICH Q2(R2)およびQ14、USP <1220>/<1225>/<1226>、ICH M10生物分析、CLSI EP、またはISO/IEC 17025に基づくものです。

このスキルは、分類、回帰、クラスタリング、予測、異常検出、セグメンテーション、類似性検索などの時系列機械学習タスクに活用すべきです。

Adaptyv Bio Foundry APIとPython SDKを使ってタンパク質実験の設計、提出、結果取得を行う方法。

リモートセンシング、GIS、空間解析、地球観測のための機械学習、30+の科学分野を網羅した包括的な地理空間科学スキル。

OpenRouter画像API(Gemini、Seedream、Recraft、GPT-Image、Riverflow)を使ってAIモデルで画像を生成または編集できます。

Flow IOでFlow Cytometry Standard(FCS)2.0、3.0、3.1ファイルを読み込み、検査し、書き込みできます。

DeepSpot-Mを用いてH&E組織学からトランスクリプトーム全体の仮想空間トランスクリプトミクスを生成します。