يتطلب العمل في علم الأمراض الحسابي أدوات متخصصة لتحليل الصور الشريحة الكاملة. توفر هذه المهارة وثائق مرجعية شاملة لـ PathML، مما يتيح لك تحميل صور علم الأمراض العملاقة، ومعالجة بقع H&E، وتدريب نماذج التعلم الآلي، وتحليل بيانات البروتيوميكس المكانية.

تحويل الأوراق العلمية إلى مواد ترويجية احترافية للمؤتمرات والمشاركة عبر الإنترنت. تعمل هذه المهارة على أتمتة إنشاء المواقع التفاعلية ومقاطع فيديو العروض التقديمية والمؤتمر من مصادر LaTeX أو PDF.

اكتشف الأهداف العلاجية والمرشحات الدوائية باستخدام البيانات الجينية والأوميكس والسريرية المتكاملة. استعلم عن ارتباطات الجين بالمرض مع درجات الأدلة لتسريع اكتشاف الأدوية.

يتطلب البحثfinding الأوراق البحثية ذات الصلة وتحليل اتجاهات النشر. توفر هذه المهارة وصولاً مباشراً إلى قاعدة بيانات OpenAlex التي تحتوي على أكثر من 240 مليون عمل بحثي، مما يتيح البحث في الأدبيات وتحليل الاستشهادات وتقييم المخرجات البحثية دون الحاجة إلى التنقل اليدوي في قاعدة البيانات.

يحتاج العلماء والباحثون إلى طرق فعالة لإدارة مجموعات كبيرة من صور المجهر. توفر هذه المهارة وثائق مرجعية كاملة لواجهة OMERO Python API، مما يتيح الاسترجاع الآلي للصور، وتحليل البكسل، وإدارة ROI، والمعالجة الدفعية لعمليات فحص المحتوى العالي.

يستغرق البحث في المعلومات المنتشرة عبر صفحات Notion المتعددة وقتاً وقد يفوتك التفاصيل الرئيسية. توفر هذه المهارة سير عمل منظم للبحث وجلب وتجميع محتوى Notion في ملخصات موجزة ومقارنات أو تقارير شاملة مع اقتباسات مناسبة.

يتطلب تحليل تسجيلات Neuropixels خبرة متعددة الأدوات ومسارات معقدة. توفر هذه المهامة سير عمل كامل من البيانات الأولية إلى الوحدات المنسقة مع المعالجة المسبقة والفرز العصبي ومقاييس الجودة والمنسق بمساعدة الذكاء الاصطناعي بعد أفضل الممارسات من SpikeInterface وم معهد Allen و IBL.

ابحث في آلاف من الدراسات الأيضية وبيانات المستقلبات من قاعدة بيانات NIH. قم بالوصول إلى التسمية الموحدة وبيانات مطيافية الكتلة والبيانات الوصفية للدراسات لاكتشاف المؤشرات الحيوية والبحث الأيضي.

الفحص الحراري لمكتبات المركبات الكبيرة بحثًا عن مرشحين دوائي يستغرق وقتًا طويلاً. تطبق هذه المهارة قواعد الكيمياء الطبية الراسخة مثل قاعدة ليبينسكي للخمسة، ومصففات PAINS، والتنبيهات الهيكلية لتحديد المركبات الواعدة تلقائيًا لمزيد من الدراسة.

تعد كتابة تقارير أبحاث السوق الشاملة عملية تستغرق وقتًا وتتطلب خبرة في الأطر والتنسيق والتصميم البصري. تعمل هذه المهارة على تبسيط العملية بأكملها من خلال توفير قوالب منظمة، وإنشاء مرئي آلي، وتنسيق احترافي بتنسيق LaTeX يتوافق مع مخرجات شركات الاستشارات الرائدة.

يقضي الباحثون ساعات في البحث عبر قواعد بيانات متعددة والتحقق من المراجع يدويًا. تعمل هذه المهارة على تبسيط مراجعات الأدبيات من خلال البحث في قواعد البيانات الأكاديمية، وإلغاء تكرار النتائج، والتحقق من المراجع عبر CrossRef، وإنتاج ملفات PDF احترافية بالتنسيق المناسب.

تعتبر مجموعات البيانات البيولوجية صعبة التتبع والاستعلام وإعادة الإنتاج. يوفر LaminDB إطارًا موحدًا لإدارة البيانات العلمية مع التحقق من الأنطولوجيا المدمج وتتبع أصل سير العمل والامتثال لـ FAIR لإعادة إنتاجية البحث.

يتيح تكامل LabArchives الوصول البرمجي إلى دفاتر الملاحظات الإلكترونية. أتمتة النسخ الاحتياطي للبيانات وإنشاء الإدخالات والمرفقات. ربط الأدوات العلمية مثل Jupyter وPrism وREDCap لتوثيق البحث بسلاسة.

يحتاج الباحثون إلى وصول فعال إلى قواعد بيانات KEGG المعلوماتية الحيوية لتحليل المسارات. توفر هذه الأداة وظائف مساعدة بلغة Python للاستعلام عن المسارات والجينات والمركبات والأدوية عبر واجهة KEGG REST الرسمية.

يواجه الباحثون صعوبة في تطوير فرضيات قابلة للاختبار بشكل صارم ومبنية على الأدلة. توفر هذه المهارة سير عمل منهجي من 8 خطوات لصياغة الفرضيات الآلية، وتصميم التجارب المميزة، وإنشاء تقارير احترافية بصيغة LaTeX.

إن إنشاء الفرضيات يدوياً أمر بطيء ومحدود بالإبداع البشري. يقوم Hypogenic بأتمتة إنشاء الفرضيات واختبارها بشكل منهجي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة، combines data-driven patterns with literature insights for accelerated scientific discovery.

يحتاج الباحثون إلى وصول سريع لمعلومات المستقلبات لدراسات علم المستقلبات. توفر هذه المهارة إرشادات للبحث في قاعدة بيانات المستقلب البشري للعثور على الخصائص الكيميائية والعلامات الحيوية والبيانات الطيفية لتحديد المستقلبات والبحث.

تتطلب سير عمل الباثولوجيا الرقمية معالجة صور الشرائح الكاملة بحجم جيجابكسل للتحليل الحسابي. توفر هذه المهارة إرشادات شاملة لاستخراج البلاطات واكتشاف مناطق الأنسجة وإعداد مجموعات البيانات لخطوط أنابيب التعلم العميق في أبحاث الباثولوجيا النسيجية.

يتطلب العثور على الارتباطات الجينية للأمراض التنقل عبر قواعد البيانات الجينومية المعقدة. توفر هذه الأداة إرشادات واضحة للاستعلام من NHGRI-EBI GWAS Catalog لاسترداد ارتباطات SNP والسمات، وقيم p، والإحصاءات الموجزة للبحث.

يتطلب تحليل الفترات الجينومية أدوات متخصصة لمعالجة ملفات BED والكشف عن التداخلات وتوليد مسارات التغطية. يوفر Gtars تطبيقات Rust عالية الأداء مع ارتباطات Python للحوسبة الجينومية وتدفقات التعلم الآلي.