K-Dense-AI

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.

Modal es una plataforma sin servidor para ejecutar código Python en la nube. Proporciona acceso instantáneo a GPUs, escalado automático y facturación por uso. Despliega modelos de ML, ejecuta trabajos de procesamiento por lotes y sirve APIs sin gestionar infraestructura.

Busca y recupera datos de metabolómica de la base de datos NIH Metabolomics Workbench que contiene más de 4,200 estudios. Accede a estructuras de metabolitos, metadatos de estudios, nomenclatura RefMet y realiza búsquedas de espectrometría de masas.

Matplotlib proporciona control completo sobre cada elemento visual para crear figuras de calidad para publicación. Domina tanto la interfaz pyplot como la orientada a objetos para construir cualquier tipo de gráfico, desde gráficos de línea simples hasta visualizaciones científicas multipanel complejas.

Los datos de espectrometria de masas contienen informacion espectral compleja que requiere un procesamiento especializado. Matchms ofrece herramientas integrales para importar, filtrar y comparar espectros de masas para la identificacion de metabolitos y el analisis de compuestos.

Los científicos e ingenieros a menudo luchan con la sintaxis y las mejores prácticas de MATLAB. Esta habilidad proporciona documentación de referencia completa para operaciones matriciales, visualización y análisis numérico.

Convertir documentos a Markdown los hace eficientes en tokens y fáciles de procesar para modelos de IA. MarkItDown soporta más de 15 formatos incluyendo PDF, DOCX, PPTX, XLSX, imágenes, audio y páginas web.

Crear informes de investigación de mercado completos de más de 50 páginas con formato profesional en LaTeX. Generar visuales estratégicos, realizar análisis con múltiples marcos estratégicos y producir entregables de calidad consultora para decisiones empresariales.

Las revisiones manuales de la literatura desperdician horas buscando en bases de datos y formateando citas. Esta habilidad automatiza las revisiones sistemáticas de la literatura buscando en PubMed, arXiv, bioRxiv y Semantic Scholar, verificando todas las citas y generando PDFs profesionales.

Los carteles de investigación son esenciales para la comunicación científica en conferencias. Esta habilidad proporciona orientación integral para crear carteles de investigación profesionales utilizando paquetes de LaTeX como beamerposter, tikzposter y baposter. Genera carteles de calidad de publicación con diseño tipográfico, tipografía adecuada y jerarquía visual apropiados.

Implementa flujos de trabajo de bioinformación listos para producción sin gestionar infraestructura. Crea pipelines serverless usando decoradores de Python con contenedorización automática, soporte GPU y almacenamiento en la nube integrado.

La investigación biológica genera conjuntos de datos complejos que son difíciles de rastrear, consultar y reproducir. LaminDB proporciona un marco unificado para gestionar datos biológicos con seguimiento automático del linaje, anotaciones basadas en ontologías e integración perfecta con gestores de flujos de trabajo.

Los investigadores pierden horas gestionando manualmente cuadernos de laboratorio y datos. Esta skill automatiza las operaciones de LabArchives ELN incluyendo copias de seguridad, creación de entradas e integraciones con terceros.

Los investigadores necesitan acceso eficiente a los datos bioinformáticos de KEGG para el análisis de vías metabólicas y mapeo de genes. Esta habilidad proporciona funciones auxiliares en Python para todas las operaciones de la API REST de KEGG, incluyendo recuperación de vías metabólicas, mapeo genes-vías, búsqueda de compuestos y conversión de identificadores entre bases de datos.

Transformar observaciones en hipótesis científicas estructuradas y verificables. Esta guía te acompaña en la síntesis de literatura, desarrollo de mecanismos, diseño experimental y formulación de predicciones utilizando marcos probados del método científico.

Las empresas de dispositivos médicos necesitan documentación ISO 13485 completa para la certificación de gestión de calidad. Esta skill proporciona plantillas, herramientas de análisis de brechas y guía paso a paso para crear eficientemente todos los documentos del SGC requeridos.

La generación manual de hipótesis consume tiempo y es propensa a sesgos cognitivos. Hypogenic automatiza la generación y prueba de hipótesis utilizando LLMs, permitiendo a los investigadores explorar sistemáticamente patrones en conjuntos de datos tabulares y combinar hallazgos empíricos con conocimientos de la literatura.

Esta skill proporciona acceso a la Base de Datos del Metaboloma Humano que contiene más de 220,000 entradas de metabolitos. Los investigadores pueden buscar por nombre químico, estructura o identificador para obtener propiedades, espectros y datos de biomarcadores para estudios de metabolómica.

Histolab automatiza la detección de tejidos y extracción de mosaicos de imágenes de portaobjetos completos de gigapíxeles. Procesa archivos WSI para extraer mosaicos informativos para pipelines de aprendizaje profundo e investigación médica.

Accede a datos exhaustivos de estudios de asociación del genoma completo del Catálogo GWAS de NHGRI-EBI. Busca variantes por ID rs, rasgo o gen para recuperar valores p, tamaños de efecto y estadísticas resumidas para investigación genética.

Procesar y analizar datos de intervalos genómicos para investigación bioinformática. Gtars proporciona herramientas de alto rendimiento para detección de superposiciones, análisis de cobertura y tokenización ML de secuencias genómicas.

gget ofrece acceso unificado a más de 20 bases de datos genómicas mediante una CLI sencilla o una interfaz en Python. Consulta información de genes, recupera secuencias, realiza búsquedas BLAST y ejecuta análisis de enriquecimiento sin gestionar múltiples conexiones API.

Las tareas de computación científica necesitan información de hardware para seleccionar estrategias computacionales óptimas. Esta habilidad detecta automáticamente núcleos de CPU, disponibilidad de GPU, memoria y espacio en disco, y luego genera recomendaciones para procesamiento paralelo y aceleración GPU.

Los investigadores necesitan acceso eficiente a conjuntos de datos de expresión génica para su análisis. Esta habilidad permite consultar, descargar y analizar datos de la base de datos GEO de NCBI que contiene millones de muestras genómicas.