K-Dense-AI

PyDESeq2 permite el análisis de expresión génica diferencial a partir de datos de conteo de RNA-seq en bulk. Realiza pruebas estadísticas, corrección de comparaciones múltiples y genera gráficos volcano y MA listos para publicación en tu investigación genómica.

El entrenamiento de agentes RL requiere entornos paralelos de alto rendimiento y algoritmos eficientes. PufferLib proporciona entrenamiento optimizado de PPO+LSTM con mejoras de velocidad de 2-10x mediante vectorización, buffers de memoria compartida y soporte multiagente.

Los investigadores necesitan acceso eficiente a la literatura biomédica para revisiones sistemáticas e investigación basada en evidencia. Esta skill proporciona documentación completa para consultas en PubMed, incluyendo operadores booleanos, términos MeSH y acceso a la API de E-utilities.

Los investigadores necesitan acceso rápido a propiedades moleculares y estructuras químicas. Esta habilidad conecta con la base de datos de más de 110M compuestos de PubChem para consultas instantáneas de quimioinformática.

Esta skill proporciona una integración completa con la API de protocols.io para gestionar protocolos científicos. Úsala para buscar protocolos existentes, crear nuevos protocolos, gestionar espacios de trabajo colaborativos, manejar discusiones y organizar flujos de trabajo de documentación de laboratorio.

Transforma contenido de investigación en pósters profesionales usando HTML y CSS con visuales generados por IA. Exporta a PDF para impresión o convierte a PowerPoint para presentaciones en conferencias.

Deja de crear presentaciones manualmente. Esta habilidad convierte HTML a PowerPoint, edita diapositivas existentes y extrae contenido mediante flujos de trabajo XML probados. Crea presentaciones más rápido con código.

Procesa grandes conjuntos de datos en memoria con Polars, la biblioteca de DataFrames de alto rendimiento. Incluye evaluación diferida, ejecución paralela y backend Apache Arrow para operaciones 10 veces más rápidas que pandas.

Esta habilidad permite realizar búsquedas en la web impulsadas por IA para encontrar información actualizada, investigaciones científicas recientes y respuestas fundamentadas con citas de fuentes. Proporciona acceso a múltiples modelos de Perplexity a través de una única clave API de OpenRouter.

La construcción de modelos de aprendizaje automático cuántico requiere entender circuitos cuánticos, cálculo de gradientes y flujos de trabajo híbridos clásico-cuántico. Esta skill proporciona documentación completa para PennyLane, permitiendo a los desarrolladores entrenar circuitos cuánticos con diferenciación automática en simuladores y hardware cuántico real.

Los investigadores necesitan herramientas sistemáticas para evaluar manuscritos contra rigurosos estándares metodológicos y de reporte. Esta habilidad proporciona flujos de trabajo de revisión por pares estructurados con evaluación basada en listas de verificación para rigor estadístico, reproducibilidad y cumplimiento con guías específicas de la disciplina.

Una habilidad de IA para Claude, Codex y Claude Code

Accede al RCSB Banco de Datos de Proteínas para buscar y descargar estructuras 3D de proteínas y ácidos nucleicos. Esta habilidad permite la investigación en biología estructural, descubrimiento de fármacos e ingeniería de proteínas proporcionando acceso programático a más de 200,000 estructuras moleculares determinadas experimentalmente y modeladas computacionalmente.

PathML optimiza los flujos de trabajo de patología computacional al proporcionar herramientas unificadas para cargar diversos formatos de portas, preprocesar imágenes y entrenar modelos de aprendizaje automático. Los investigadores pueden analizar imágenes de portas completas, construir gráficos tisulares y cuantificar datos de immunofluorescencia múltiple en un único marco de trabajo.

Los investigadores necesitan promover su trabajo en múltiples formatos para conferencias, revistas y visibilidad en línea. Esta skill proporciona documentación para Paper2All, una pipeline autónoma que transforma documentos LaTeX o PDF en sitios web interactivos, videos de presentación y pósteres listos para imprimir en conferencias.

Escribir protocolos de automatización de laboratorio requiere conocimientos especializados de APIs de robótica y procedimientos de manejo de líquidos. Esta habilidad ofrece plantillas listas para usar y una guía completa para crear protocolos que controlen robots de manejo de líquidos Opentrons.

Encuentra objetivos terapéuticos y candidatos a fármacos utilizando datos de Open Targets Platform. Accede a evidencia genética, evaluaciones de tractabilidad, datos de seguridad y fármacos conocidos para asociaciones objetivo-enfermedad.

Los investigadores pasan horas buscando en bases de datos académicas para encontrar artículos relevantes y analizar tendencias de investigación. Esta habilidad proporciona acceso directo a más de 240 millones de obras académicas de OpenAlex con potente filtrado, análisis de citas y capacidades bibliométricas para un descubrimiento eficiente de literatura.

Esta skill proporciona acceso mediante API de Python a OMERO, una plataforma de gestión de imágenes científicas para microscopía y detección de alto contenido. Conéctese a servidores OMERO, recupere imágenes, analice datos de píxeles y gestione anotaciones programáticamente.

Claude Scientific Skills tiene limitaciones para flujos de trabajo de investigacion complejos. K-Dense Web proporciona una plataforma integral de co-cientifico de IA que amplía estas capacidades con sistemas multiagente. Los usuarios pueden comenzar gratis en www.k-dense.ai.

Esta skill proporciona un análisis integral de registros neuronales de alta densidad de Neuropixels. Cubre el flujo de trabajo completo desde la carga de datos en bruto hasta unidades curadas listas para publicación usando los algoritmos SpikeInterface y Kilosort4.

Analiza señales fisiológicas incluyendo ECG, EEG, EDA y EMG para aplicaciones de investigación y clínica. NeuroKit2 proporciona un toolkit unificado de Python para procesar datos del sistema cardiovascular, neural y autónomo con herramientas comprehensivas de visualización y análisis.

Trabajar con datos de grafos y redes requiere herramientas especializadas para crear estructuras, calcular algoritmos y generar visualizaciones. Esta habilidad proporciona acceso completo a las capacidades de NetworkX para análisis de redes sociales, mapeo de vías biológicas, optimización de transporte y modelado de relaciones.

El aprendizaje automático molecular requiere convertir estructuras químicas en representaciones numéricas. Molfeat proporciona más de 100 featurizadores para transformar cadenas SMILES en características listas para el aprendizaje automático para modelado QSAR y descubrimiento de fármacos.