Massenspektrometrie erzeugt komplexe spektrale Daten, die eine spezialisierte Verarbeitung erfordern. Matchms bietet ein vollständiges Python-Toolkit zum Laden, Filtern, Vergleichen und Identifizieren von Verbindungen aus spektralen Daten mit etablierten Ähnlichkeitsmetriken.

Aufgaben im wissenschaftlichen Rechnen erfordern geeignete Hardware-Ressourcen, um effizient zu laufen. Diese Skill erkennt automatisch CPU-Kerne, GPU-Verfügbarkeit, Arbeitsspeicher und Festplattenspeicher, um optimale Rechenstrategien und Bibliotheksauswahl zu empfehlen.

Die Analyse geografischer Daten erfordert spezialisierte Werkzeuge für den Umgang mit Vektorgeometrien, Koordinatensystemen und räumlichen Beziehungen. GeoPandas erweitert pandas, um räumliche Operationen auf geometrischen Typen für eine effiziente Manipulation geospatialer Daten zu ermöglichen.

Greifen Sie auf umfassende FDA-regulatorische Daten zu, einschließlich Arzneimittel, Medizinprodukte, Lebensmittelrückrufe und Substanzinformationen. Suchen Sie nach unerwünschten Ereignissen, Kennzeichnungen, Zulassungen und Rückrufen mit der offiziellen openFDA-API.

Wissenschaftler müssen die Struktur und Qualität verschiedener wissenschaftlicher Datendateien verstehen, bevor sie diese analysieren. Diese Fähigkeit erkennt automatisch Dateitypen, extrahiert Metadaten, führt statistische Analysen durch und generiert umfassende Markdown-Berichte für über 200 wissenschaftliche Formate.

Manuelle Excel-Analysen erfordern stundenlange, sich wiederholende Arbeit. Diese Skill bietet sofort einsatzbereite pandas-Muster zum Lesen, Analysieren und Visualisieren von Tabellendaten in Sekundenschnelle.

Die Verwaltung von Genomik-Daten und die Erstellung von Analyse-Pipelines auf DNAnexus erfordert das Erlernen komplexer APIs und Muster. Diese Anleitung bietet umfassende Unterstützung für die App-Entwicklung, Datenverwaltung und Workflow-Ausführung auf der DNAnexus-Cloud-Plattform.

Vorhersage von 3D-Bindungsposen zwischen Proteinen und kleinen Molekül-Liganden mithilfe modernster Diffusionsmodelle. Erstellen Sie konfidenzbewertete Vorhersagen für strukturbasiertes Drug Discovery und Virtual-Screening-Kampagnen.

Verarbeiten Sie Sequenzierungsdaten der nächsten Generation für ChIP-seq-, RNA-seq- und ATAC-seq-Experimente. Konvertieren Sie BAM-Dateien in normalisierte Coverage-Tracks und erstellen Sie publikationsreife Visualisierungen einschließlich Heatmaps, Korrelationsplots und Profilgraphen.

Die Arbeit mit Moleküldaten in Python erfordert komplexen RDKit-Code. Datamol bietet einfache Funktionen für SMILES-Parsing, Eigenschaftsberechnung und Verbindungsanalyse.

Der Zugriff auf demografische, wirtschaftliche und gesundheitsbezogene Daten aus mehreren globalen Quellen erfordert die Navigation durch komplexe APIs. Diese Skill bietet eine vollständige Anleitung zur Verwendung des Data Commons Python-Clients, um Bevölkerungsstatistiken, Arbeitslosenquoten, BIP-Zahlen und andere öffentliche Datensätze über einen einheitlichen Wissensgraphen abzufragen.

Die Verarbeitung großer Datensätze, die den verfügbaren RAM überschreiten, führt zu Speicherfehlern und langsamer Leistung. Dask bietet Parallel-Computing-Abstraktionen, die pandas- und NumPy-Operationen skalieren, um Daten im Terabyte-Bereich auf Laptops oder Clustern zu verarbeiten.

Die Arbeit mit biologischen Sequenzen, Proteinstrukturen oder genomischen Daten erfordert spezialisierte Werkzeuge. Dieses Skill bietet umfassende Biopython-Dokumentation, um Ihnen zu helfen, FASTA-Dateien zu parsen, NCBI-Datenbanken abzufragen, BLAST-Suchen durchzuführen, Proteinstrukturen zu analysieren und phylogenetische Analysen mit Python durchzuführen.

Die Verwaltung großer annotierter Datenmatrizen für Einzelzell-Genomik-Analysen ist komplex. Dieses Skill bietet umfassende Dokumentation für die AnnData-Bibliothek und ermöglicht die effiziente Handhabung von h5ad-Dateien, Metadaten-Annotationen und Integration mit dem scverse-Ökosystem.

Neue Teammitglieder benötigen klare Anweisungen, um Snowflake-Zugriff anzufordern. Diese Anleitung bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Generieren von RSA-Schlüsseln, Einreichen von Zugriffsanfragen und Verbinden mit Snowflake über CLI, Python oder Webinterface.

Datenbankfehler führen zu langsamen Anwendungen und Datenverlust. Dieser Skill bietet umfassende Prüflisten für Schema-Design, Abfragen, ORM-Muster und Migrationen.

Das Erstellen realistischer Testdaten für die Datenbankentwicklung ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Dieser Skill hilft Ihnen, korrekt strukturierte Seed-Daten mit realistischen Beziehungen, Constraints und Szenarien für jedes Datenbanksystem mithilfe von Faker-Bibliotheken und ORM-Tools zu generieren.

Das Verständnis komplexer Datenbankschemas erfordert Zeit und kann zu Fehlern führen. Diese Fähigkeit hilft Ihnen, professionelle ERDs, Mermaid-Diagramme und Dokumentationen aus jeder Datenbankschema-Quelle sofort zu generieren.

Wandeln Sie Rohdaten in ansprechende Markdown- und HTML-Berichte um. Erstellen Sie Dokumente mit Diagrammen, Tabellen, Management Summarys und umsetzbaren Erkenntnissen aus beliebigen Datensätzen.

Langsame Datenbankabfragen beeinträchtigen die Anwendungsleistung und die Benutzererfahrung. Dieser Skill bietet fachkundige Anleitung zur Analyse von Abfrageausführungsplänen, zur Identifizierung von Leistungsengpässen und zur Implementierung von Optimierungen wie geeignete Indizierung und Abfrageumstrukturierung.