K-Dense-AI

تحتوي ClinVar على تصنيفات متغيرات حرجة للوراثة السريرية، لكن الوصول إلى هذه البيانات وتفسيرها يتطلب معرفة متخصصة. توفر هذه المهارة إرشادات شاملة للاستعلام عن ClinVar عبر واجهة الويب أو API أو تنزيلات FTP، مع إرشادات تفصيلية لتفسير تصنيفات الأهمية السريرية.

الوصول إلى ClinPGx لاسترجاع بيانات الصيدلة الجينومية بما في ذلك التفاعلات بين الجينات والأدوية، إرشادات CPIC، ومعلومات وظيفة الأليلات. تدعم هذه المهارة الطب الدقيق من خلال توفير دعم القرار السريري للجرعات الموجهة بالنمط الجيني.

يتطلب البحث عن التجارب السريرية ذات الصلة البحث في قاعدة بيانات سجلات كبيرة. توفر هذه المهارة واجهة Python للاستعلام عن ClinicalTrials.gov API v2 للبحث عن التجارب حسب الحالة أو الدواء أو الموقع أو الجهة الراعية واسترجاع معلومات الدراسة التفصيلية.

تتطلب التوثيق السريري الدقة والامتثال للمتطلبات التنظيمية. توفر هذه المهارة قوالب وأدوات تحقق للتقارير الحالة والتقارير التشخيصية وتوثيق التجارب السريرية وملاحظات المرضى بما يتوافق مع معايير HIPAA و FDA و ICH-GCP.

يحتاج الباحثون السريريون إلى وثائق قائمة على الأدلة لتطوير الأدوية وتقديمها للجهات التنظيمية. تنتج هذه المهارة وثائق دعم القرار السريري جاهزة للنشر مع تقسيم المؤشرات الحيوية وتقييم الأدلة حسب نظام GRADE.

تساعد هذه المهارة الباحثين في البحث عن الأوراق البحثية واستخراج البيانات الوصفية وإنشاء إدخالات BibTeX منسقة بشكل صحيح. تتحقق من الاستشهادات الموجودة وتضمن دقة المراجع للكتابة العلمية والنشر.

الوصول إلى قاعدة بيانات ChEMBL للبحث عن المركبات بالبنية والخصائص. استرجاع قياسات النشاط الحيوي، إيجاد المثبطات، وإجراء دراسات العلاقة بين البنية والنشاط لأبحاث اكتشاف الأدوية.

تصميم ومحاكاة الدوائر الكمومية باستخدام إطار عمل Cirq من Google. توفر هذه المهارة وثائق شاملة لبناء الدوائر الكمومية، ونمذجة الضوضاء، والتكامل مع الأجهزة، وتشغيل التجارب على أجهزة الحاسوب الكمومية والمحاكيات.

يحتاج الباحثون إلى الوصول إلى بيانات الجينوم الخلوي الأحادي واسع النطاق لأبحاث الأمراض واكتشاف الأدوية. توفر هذه المهارة وصولاً برمجياً إلى 61 مليون خلية من CELLxGENE Census، مما يتيح استعلامات على نطاق السكان دون الحاجة إلى تنزيل مجموعات البيانات بالكامل.

الوصول إلى بيانات حركية الإنزيم الشاملة من أكبر قاعدة بيانات للإنزيمات في العالم. ابحث عن قيم Km ومعادلات التفاعل ومعايير الكائنات المحددة وبيانات خصوصية الركيزة للبحث البيوكيميائي وهندسة الأيض.

استعلام عن أكثر من 40 قاعدة بيانات بيولوجية بما في ذلك UniProt و KEGG و ChEMBL بواجهة Python متسقة. يبسط التحليل عبر قواعد البيانات وتحويل المعرفات لأبحاث المعلوماتية الحيوية.

يهدر الباحثون ساعات في البحث اليدوي داخل bioRxiv عن المسودات ذات الصلة. تقوم هذه المهارة بأتمتة اكتشاف الأدبيات عبر ترشيح دقيق بالكلمات المفتاحية والمؤلفين ونطاقات التاريخ والفئات العلمية.

معالجة تسلسلات DNA وRNA والبروتين بكفاءة باستخدام Biopython. الوصول إلى قواعد بيانات NCBI برمجياً، وإجراء محاذاة التسلسلات، وأتمتة خطوط العمل المعقدة للبيولوجيا الحاسوبية للبحث العلمي.

يعمل Biomni على تحويل البحث الحيوي المعقد من خلال التنفيذ المستقل لمهام التحليل متعددة الخطوات. يمكن للباحثين التركيز على الأسئلة العلمية بينما يتولى الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات ومراجعة الأدبيات والتحليل الحسابي عبر مجالات الجينوم واكتشاف الأدوية والسريرية.

أتمتة سير عمل المختبر وإدارة البيانات البيولوجية من خلال التكامل مع منصة Benchling للبحث والتطوير. الوصول إلى تسلسلات DNA والبيانات البروتينية والمخزون ودفاتر الملاحظات الإلكترونية للمختبر من خلال Python SDK أو REST API.

يتطلب العمل مع البيانات الفلكية التعامل مع أنظمة إحداثيات معقدة وصيغ ملفات وحسابات. توفر هذه المهارة إرشادات لاستخدام Astropy لمعالجة الإحداثيات السماوية وملفات FITS والحسابات الكونية.

يحدد استنتاج شبكة التنظيم الجيني علاقات عامل النسخ-الجين المستهدف من بيانات Transcriptomics. يوفر Arboreto تطبيقات قابلة للتوسع لخوارزميات GRNBoost2 و GENIE3 التي تعالج بيانات RNA-seq السائبة والخلايا المفردة على الآلات المحلية أو المجموعات الموزعة.

توفر AnnData هيكل بيانات موحد للمصفوفات المُلحقة المستخدمة في الجينوميات أحادية الخلية. تتيح هذه المهارة إنشاء وقراءة وكتابة ومعالجة ملفات .h5ad مع دعم كامل للبيانات الوصفية والتضمينات ونظام scverse البيئي.

يحتاج الباحثون إلى وصول فعال إلى تنبؤات بنية البروtein الحاسوبية لاكتشاف الأدوية ودراسات البيولوجيا الهيكلية. توفر هذه المهارة وصولاً مباشرًا إلى أكثر من 200 مليون بنية بروتينية متوقعة بواسطة AI من قاعدة بيانات AlphaFold، مما يتيح الاسترجاع عبر معرف UniProt وتنزيل ملفات الإحداثيات وتحليل مقاييس الثقة.

يتطلب تصميم البروتين تحققاً تجريبياً. يوفر Adaptyv واجهة برمجة تطبيقات للوصول إلى مختبر سحابات للاختبار الآلي للترابط القوي، مستويات التعبير، الاستقرار الحراري، ونشاط الإنزيم. احصل على نتائج تجريبية في حوالي 21 يوماً.

تتطلب البيانات السلاسل الزمنية خوارزميات متخصصة تتجاوز التعلم الآلي القياسي. توفر Aeon واجهات برمجة تطبيقات متوافقة مع scikit-learn للتصنيف والانحدار والتنبؤ والكشف عن الشذوذ والتجزئة والبحث عن التشابه على البيانات الزمنية.