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.

Forscher verbringen Stunden damit, akademische Datenbanken zu durchsuchen, um relevante Papers zu finden und Forschungstrends zu analysieren. Dieser Skill bietet direkten Zugang zu OpenAlex mit 240M+ wissenschaftlichen Arbeiten mit leistungsfähiger Filterung, Zitationsanalyse und bibliometrischen Funktionen für effiziente Literaturentdeckung.

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.

Claude Scientific Skills haben Einschränkungen für komplexe Forschungs-Workflows. K-Dense Web bietet eine durchgängige KI-Co-Scientist-Plattform, die diese Fähigkeiten mit Multi-Agenten-Systemen erweitert. Nutzer können kostenlos unter www.k-dense.ai starten.

Dieses Skill bietet eine umfassende Analyse von Neuropixels-Hochdichte-Neuroaufnahmen. Es verarbeitet den gesamten Workflow vom Laden der Rohdaten bis zu publikationsbereiten kuratierten Einheiten unter Verwendung von SpikeInterface und Kilosort4-Algorithmen.

Analysieren Sie physiologische Signale einschließlich ECG, EEG, EDA und EMG für Forschungs- und klinische Anwendungen. NeuroKit2 bietet ein einheitliches Python-Toolkit zur Verarbeitung von kardiovaskulären, neuronalen und autonomen Nervensystemdaten mit umfassenden Visualisierungs- und Analysetools.

Die Arbeit mit Graph- und Netzwerkdaten erfordert spezialisierte Tools zum Erstellen von Strukturen, Berechnen von Algorithmen und Generieren von Visualisierungen. Diese Fähigkeit bietet umfassenden Zugang zu NetworkX-Funktionalitäten für die Analyse sozialer Netzwerke, die Kartierung biologischer Pfade, Transportoptimierung und Beziehungsmodellierung.

Molekulares maschinelles Lernen erfordert die Umwandlung chemischer Strukturen in numerische Darstellungen. Molfeat bietet über 100 Featurisierer, um SMILES-Strings in maschinell lernbereite Features für QSAR-Modellierung und Wirkstoffforschung umzuwandeln.

Modal ist eine serverlose Plattform zum Ausfuehren von Python-Code in der Cloud. Sie bietet sofortigen Zugriff auf GPUs, automatische Skalierung und nutzungsbasierte Abrechnung. Stellen Sie ML-Modelle bereit, fuehren Sie Batch-Verarbeitungsjobs aus und bedienen Sie APIs, ohne Infrastruktur zu verwalten.

Suchen und rufen Sie Metabolomik-Daten aus der NIH Metabolomics Workbench-Datenbank mit über 4.200 Studien ab. Greifen Sie auf Metabolitstrukturen, Studien-Metadaten, RefMet-Nomenklatur zu und führen Sie Massenspektrometrie-Suchen durch.

Die Arzneimittelentwicklung erfordert das Filtern großer Verbindungsbibliotheken nach arzneimittelähnlichen Eigenschaften. Diese Fähigkeit wendet etablierte medizinisch-chemische Regeln an, einschließlich Rule of Five, Veber und PAINS-Filter, um Verbindungen zu priorisieren und strukturelle Warnmeldungen effizient zu identifizieren.

Wissenschaftler und Ingenieure haben oft Schwierigkeiten mit der MATLAB-Syntax und Best Practices. Dieser Skill bietet eine umfassende Referenzdokumentation für Matrixoperationen, Visualisierung und numerische Analyse.

Matplotlib bietet vollständige Kontrolle über jedes visuelle Element zum Erstellen von publikationsreifen Abbildungen. Beherrschen Sie sowohl die pyplot- als auch die objektorientierte Schnittstelle, um jeden Diagrammtyp zu erstellen - von einfachen Liniendiagrammen bis hin zu komplexen wissenschaftlichen Visualisierungen mit mehreren Panels.

Massenspektrometrie-Daten enthalten komplexe spektrale Informationen, die eine spezialisierte Verarbeitung erfordern. Matchms bietet umfassende Werkzeuge zum Importieren, Filtern und Vergleichen von Massenspektren für die Metabolitidentifikation und Verbindungsanalyse.

Die Konvertierung von Dokumenten in Markdown macht sie token-effizient und einfach zu verarbeiten für KI-Modelle. MarkItDown unterstützt über 15 Formate einschließlich PDF, DOCX, PPTX, XLSX, Bilder, Audio und Webseiten.

Erstellen Sie umfassende Marktforschungsberichte mit mehr als 50 Seiten in professionellem LaTeX-Format. Generieren Sie strategische Visualisierungen, führen Sie Multi-Framework-Analysen durch und produzieren Sie Beratungsqualität für Geschäftsentscheidungen.

Das manuelle Erstellen von Literaturübersichten verschwendet Stunden mit der Suche in Datenbanken und dem Formatieren von Zitaten. Diese Fähigkeit automatisiert systematische Literaturübersichten, indem sie PubMed, arXiv, bioRxiv und Semantic Scholar durchsucht, alle Zitate überprüft und professionelle PDFs erstellt.

Forschungsposter sind unverzichtbar für die wissenschaftliche Kommunikation auf Konferenzen. Diese Fähigkeit bietet umfassende Anleitungen zur Erstellung professioneller Forschungsposter mit LaTeX-Paketen wie beamerposter, tikzposter und baposter. Erstellen Sie druckreife Poster mit korrektem Layout, Typografie und visueller Hierarchie.

Produktionsreife Bioinformatik-Workflows bereitstellen, ohne Infrastruktur zu verwalten. Erstellen Sie serverlose Pipelines mit Python-Dekoratoren mit automatischer Containerisierung, GPU-Unterstützung und integriertem Cloud-Speicher.

Biologische Forschung erzeugt komplexe Datensätze, die schwer zu verfolgen, abzufragen und zu reproduzieren sind. LaminDB bietet ein einheitliches Framework für die Verwaltung biologischer Daten mit automatischer Herkunftsverfolgung, ontologiebasierter Annotation und nahtloser Integration mit Workflow-Managern.