Procesar y analizar datos de secuenciación de ADN con herramientas para leer archivos BAM, VCF y FASTQ. Extraer regiones genómicas, calcular estadísticas de cobertura e integrar múltiples tipos de archivos para un análisis completo de variantes.

Trabaja con estructuras cristalinas y datos de materiales. Convierte formatos de archivo, calcula diagramas de fase, analiza la simetría y accede a la base de datos de Materials Project para investigación en ciencia de materiales computacional.

Automatiza flujos de trabajo de laboratorio controlando robots de manejo de líquidos, lectores de placas y equipos de laboratorio mediante comandos unificados en Python. Esta habilidad permite protocolos reproducibles en las plataformas Hamilton, Tecan y Opentrons, con simulación integrada para pruebas.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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 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.