Biologische Daten mit scikit-bio analysieren
Bioinformatikarbeit erfordert oft korrekte Workflows für Sequenzen, Bäume, Diversität und Ordination. Dieser Skill führt Claude, Codex und Claude Code durch scikit-bio-APIs.
Kopieren Sie diese Anfrage in Ihren Agent. Sie enthält die maßgebliche Skill-Seite und das Manifest.
Review the Skillstore skill "scikit-bio" from https://skillstore.io/skills/davila7-scikit-bio.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-scikit-bio/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ihr Agent sollte weiterhin seinen Plan anzeigen und alle von der Sicherheitsrichtlinie verlangten Bestätigungen anfordern.
Verwenden Sie diese Links, wenn ein KI-Agent, Crawler oder Skript sauberen Kontext benötigt, statt die vollständige Seite zu lesen.
„scikit-bio“ wird verwendet. Ich habe eine BIOM-Tabelle, Stichprobenmetadaten und einen Baum. Wie sollte ich Gruppenunterschiede testen?
Erwartetes Ergebnis:
Ein Workflow, der Zähl-IDs prüft, UniFrac-Distanzen berechnet, PCoA ausführt, PERMANOVA anwendet und Dispersionsprüfungen erwähnt.
„scikit-bio“ wird verwendet. Ich muss FASTQ-Datensätze lesen, Lücken entfernen, Sequenzen übersetzen und FASTA exportieren.
Erwartetes Ergebnis:
Ein Sequenzverarbeitungsplan mit scikit-bio-Lesern, grammatikbasierten Sequenzklassen, degap-Operationen, Translation und expliziter Ausgabeformatierung.
„scikit-bio“ wird verwendet. Meine Baumspitzen und Feature-IDs stimmen vor der UniFrac-Analyse nicht überein.
Erwartetes Ergebnis:
Eine Fehlerbehebungs-Checkliste zum Vergleichen von IDs, Finden fehlender Labels, Beschneiden des Baums und Bestätigen der Tabellenausrichtung.
All 39 static findings are false positives caused by Markdown code fences, inline code formatting, documentation links, or benign scientific terminology. The skill contains educational scikit-bio examples and no command-execution logic, network requests, reconnaissance behavior, or prompt injection.
Teile den versionierten Bewertungsbericht, das neutrale Badge, die Einbettungskarte und Zitate. Skillstore berichtet Nachweise, ohne zu entscheiden, ob dieser Skill sicher ist.
https://skillstore.io/skills/davila7-scikit-bio/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/davila7-scikit-bio?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-scikit-bio?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-scikit-bio/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-scikit-bio.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>davila7. (2026). scikit-bio security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-scikit-bio/audits/9@techreport{davila7-davila7-scikit-bio-2026,
author = {davila7},
title = {scikit-bio security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-scikit-bio/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "scikit-bio security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-scikit-bio/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-scikit-bio:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Jeder Autor bleibt ein eigener installierbarer Skill. Die empfohlene Variante wird nach Skillstore-Nachweisen bewertet.
Warum diese Variante zuerst steht
davila7-scikit-bio
2026-09-09
k-dense-ai-scikit-bio
2026-09-09
Alpha-Diversität, Beta-Diversität, Ordination und PERMANOVA-Schritte für Stichprobenzähldaten planen.
scikit-bio-Klassen und Dateileser für FASTA, FASTQ, GenBank und Alignment-Formate auswählen.
Baumkonstruktion, Beschneidung, Wurzelung, Traversierung und Distanzmethoden für evolutionäre Fragestellungen auswählen.
Verwende den scikit-bio-Skill, um einen Workflow zum Lesen von DNA-Sequenzen, Prüfen von Qualitätsmetadaten, Finden von Motiven und Schreiben von Ergebnissen zu empfehlen.
Verwende den scikit-bio-Skill, um einen Workflow für Alpha-Diversität, Beta-Diversität, PCoA und PERMANOVA für meine Stichprobenzähldaten und Metadaten zu entwerfen.
Verwende den scikit-bio-Skill, um Optionen zur Baumkonstruktion, Anforderungen an die Wurzelung, Beschneidungsschritte und Baumdistanzmetriken für meine Taxa zu vergleichen.
Verwende den scikit-bio-Skill, um meinen großen Mikrobiom-Workflow auf Speicherrisiken, Generatornutzung, BIOM-Speicherung und zwischengespeicherte Zwischenergebnisse zu prüfen.
Autor
davila7Lizenz
MIT
Skillstore-Revision
r2
Versionshinweis
Der Autor hat keine Version angegeben.
Ref.
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
Aktualität der Wartung
29.7.2026
Nutzung
5 Downloads · 360 Aufrufe
Dateistruktur
LaTeX-Forschungsposter erstellen
Forschungsposter sind in LaTeX schwer zu formatieren und für den Druck zu prüfen. Dieser Skill bietet Vorlagen, Layout-Anleitung und PDF-Prüfungen für konferenzfertige Poster.
SEO-fertige Marketinginhalte erstellen
Marketingteams benötigen klare Inhalte, die zur Markenstimme und zu Suchzielen passen. Diese Skill bietet Vorlagen, Analyseskripte und plattformspezifische Leitlinien für eine wiederholbare Content-Produktion.
Strukturierte medizinische Behandlungspläne erstellen
Klinische Behandlungspläne werden häufig uneinheitlich, lang oder schwer überprüfbar. Dieser Skill bietet fokussierte Vorlagen, messbare Ziele, Zeitpläne und lokale Qualitätsprüfungen.
Strukturierte klinische Berichte erstellen
Klinische Teams benötigen klare Berichte, die medizinischen und regulatorischen Standards entsprechen. Dieser Skill stellt Vorlagen, Checklisten und Validierungshinweise für Fallberichte, Diagnostik, Studien und Patientennotizen bereit.
Wissenschaftliche Datendateien analysieren
Wissenschaftliche Datendateien sind schwer zu untersuchen, da jedes Format Strukturen und Metadaten anders speichert. Dieser Skill erkennt Formate, erstellt Datenqualitätsprofile und erzeugt praxisorientierte EDA-Berichte im Markdown-Format.
DiffDock-Workflows für molekulares Docking ausführen
Die Einrichtung molekularer Docking-Verfahren scheitert häufig daran, dass Eingaben, Parameter und Konfidenzwerte schwer aufeinander abzustimmen sind. Dieser Skill führt durch DiffDock-Workflows von der Vorbereitung bis zur Prüfung der Ergebnisse.
Molekularbiologische Daten mit Biopython analysieren
von K-Dense-AI
Bioinformatikarbeit erfordert häufig präzises Parsing, Datenbankzugriff und reproduzierbare Analyseschritte. Dieser Skill führt Claude, Codex und Claude Code durch praktische Biopython-Workflows für molekularbiologische Daten.
Therapeutische ML-Datensätze mit PyTDC analysieren
von K-Dense-AI
Teams in der Wirkstoffforschung benötigen zuverlässige Datensätze und faire Bewertungsprotokolle. Diese Skill hilft Claude dabei, PyTDC für kuratierte therapeutische ML-Daten, Benchmark-Splits, Metriken und molekulare Orakel zu verwenden.
Single-Cell-RNA-seq mit Scanpy analysieren
von K-Dense-AI
Die Single-Cell-RNA-seq-Analyse erfordert viele miteinander verknüpfte Entscheidungen über QC, Normalisierung, Clustering und Visualisierung hinweg. Diese Skill bietet Claude, Codex und Claude Code strukturierte Scanpy-Workflows, Referenzanleitungen und wiederverwendbare Analyseskripte.
BRENDA-Enzymdaten analysieren
von K-Dense-AI
Enzymforschung erfordert häufig strukturierten Zugriff auf kinetische und organismusspezifische Daten. Dieser Skill hilft Claude, Codex und Claude Code dabei, BRENDA-Datensätze abzufragen und sie in nutzbare biochemische Analysen umzuwandeln.
COSMIC-Krebsmutationsdaten erkunden
von K-Dense-AI
Krebsforschende benötigen vertrauenswürdige Mutationsdaten, ohne viele Dateien durchsuchen zu müssen. Diese Skill erklärt COSMIC-Datensätze, Dateipfade, Downloads und Analysemuster für Claude, Codex und Claude Code.
Ensembl-Genomdaten abfragen
von K-Dense-AI
Genomische Forschung benötigt häufig genaue Gen-, Sequenz-, Varianten- und Orthologiedaten aus Ensembl. Diese Skill hilft Claude, Codex und Claude Code dabei, Ensembl REST APIs abzufragen und Ergebnisse für Analysen zu strukturieren.