Sie benötigen exakte mathematische Ergebnisse anstelle numerischer Approximationen. Diese Fähigkeit bietet umfassende Anleitungen für symbolische Algebra, Analysis, Gleichungslösung, Matrixoperationen und physikalische Berechnungen mit der Python-Bibliothek SymPy.

Führen Sie eine rigorose statistische Analyse mit OLS, GLM, ARIMA und diskreten Auswahlmodellen durch. Erhalten Sie publikationsreife Ergebnisse mit vollständigen Diagnosen, Koeffiziententabellen und Residuenanalyse.

Hören Sie auf zu raten, welchen statistischen Test Sie verwenden sollen. Erhalten Sie eine geführte Testauswahl, Annahmeprüfung und APA-formatierte Ergebnisse für Ihre Forschungsdaten. Perfekt für Studierende und Forschende, die eine rigorose statistische Analyse benötigen.

Mit SimPy können Sie komplexe Systeme mit Prozessen, Warteschlangen und gemeinsam genutzten Ressourcen modellieren. Simulieren Sie Fertigungslinien, Serviceabläufe, Netzwerkverkehr und Logistik, um die Leistung vor der Implementierung zu optimieren.

Maschinelle Lernmodelle fungieren oft als Black-Box-Systeme. SHAP bietet ein einheitliches Framework zur Erklärung beliebiger Modellvorhersagen, indem Merkmalsbeiträge mittels Shapley-Werten aus der Spieltheorie berechnet werden. Verwenden Sie diese Skill, um Merkmalswichtigkeit zu visualisieren, Modellverhalten zu debuggen und erklärbare KI zu implementieren.

Die Überlebenszeitanalyse behandelt Daten, bei denen Ereignisse möglicherweise nicht für alle Probanden eingetreten sind. Diese Skill bietet Python-Tools für Time-to-Event-Modellierung mit zensierten Daten unter Verwendung von Cox-Modellen, Random Survival Forests, SVMs und spezialisierten Evaluationsmetriken wie dem Konkordanzindex.

Verarbeiten Sie biologische Sequenzen, berechnen Sie Diversitätsmetriken und führen Sie statistische Tests an Mikrobiom- und ökologischen Daten durch. Dieser Skill bietet umfassende Anleitungen für Bioinformatik-Workflows einschließlich Sequenzalignment, phylogenetischer Analyse und Ordination.

Single-cell RNA-Sequencing erzeugt komplexe Datensätze, die eine spezialisierte Analyse erfordern. Diese Fähigkeit bietet einen vollständigen Workflow für Qualitätskontrolle, Dimensionsreduktion, Clustering und Visualisierung von single-cell Genexpressionsdaten.

Analysieren Sie biologische Pfade und Genlisten mit der Reactome-Datenbank. Führen Sie Pfadanreicherungsanalysen durch, ordnen Sie Gene Pfaden zu und erkunden Sie molekulare Interaktionen für die Systembiologieforschung.

Verarbeiten Sie Proteomik- und Metabolomik-Daten mit umfassenden Massenspektrometrie-Tools. Dieser Skill bietet Zugang zu OpenMS-Algorithmen für Dateiformatverarbeitung, Spektrenverarbeitung, Merkmalserkennung und Peptididentifizierungs-Workflows.

Mehrkriterienoptimierung umfasst das Finden von Trade-off-Lösungen, wenn mehrere widersprüchliche Ziele erfüllt werden müssen. Diese Fähigkeit bietet umfassenden Zugang zu pymoo-Algorithmen einschließlich NSGA-II, NSGA-III und MOEA/D zum Finden Pareto-optimaler Lösungen und zur Visualisierung von Trade-off-Fronten.

Erstellen, anpassen und validieren Sie Bayesian-Modelle mit PyMC. Erstellen Sie hierarchische Modelle, führen Sie MCMC-Sampling durch und vergleichen Sie Modelle mit LOO- und WAIC-Metriken.

Gesundheitsforscher und Data Scientists haben Schwierigkeiten mit komplexen klinischen Datenformaten und Kodierungssystemen. PyHealth bietet ein einheitliches Toolkit zum Laden medizinischer Datensätze, zur Verarbeitung von EHR-Daten, zum Training prädiktiver Modelle und zur Arbeit mit standardisierten medizinischen Codes.

Verarbeiten Sie DICOM-Medizinbilder einschließlich CT, MRT, Röntgen und Ultraschall. Lesen, schreiben, anonymisieren, konvertieren und Metadaten aus Gesundheitsbildgebungsdateien extrahieren.

PyDESeq2 ermöglicht differentielle Genexpressionsanalysen aus Bulk-RNA-seq-Count-Daten. Führen Sie statistische Tests, multiple Vergleichskorrekturen durch und erstellen Sie publikationsreife Volcano- und MA-Plots für Ihre Genomikforschung.

Das Training von RL-Agenten erfordert hochleistungsfähige parallele Umgebungen und effiziente Algorithmen. PufferLib bietet optimiertes PPO+LSTM-Training mit 2-10x Beschleunigungen durch Vektorisierung, Shared-Memory-Buffer und Multi-Agent-Unterstützung.

Verarbeiten Sie große Datensätze im Speicher mit Polars, der leistungsstarken DataFrame-Bibliothek. Funktionen umfassen verzögerte Auswertung, parallele Ausführung und Apache Arrow-Backend für 10x schnellere Operationen als pandas.

Datenvisualisierung erfordert oft komplexen Code und bietet keine Interaktivität für die Exploration. Diese Fähigkeit bietet umfassende Anleitung zum Erstellen interaktiver Diagramme in Publikationsqualität mit Plotly, mit Hover-Tooltips, Zoom, Pan und über 40 Diagrammtypen für Dashboards und Datenanalyse.

Finden Sie therapeutische Ziele und Arzneimittelkandidaten mithilfe von Open Targets Platform-Daten. Greifen Sie auf genetische Evidenz, Tractability-Bewertungen, Sicherheitsdaten und bekannte Arzneimittel für Target-Krankheits-Assoziationen zu.

Diese Skill bietet Python-API-Zugriff auf OMERO, eine wissenschaftliche Bildverwaltungsplattform für Mikroskopie und High-Content-Screening. Stellen Sie Verbindungen zu OMERO-Servern her, rufen Sie Bilder ab, analysieren Sie Pixeldaten und verwalten Sie Annotationen programmatisch.