Trabajar con patología computacional requiere herramientas especializadas para el análisis de imágenes de portaobjetos completos. Esta habilidad proporciona documentación de referencia completa para PathML, permitiéndote cargar imágenes de patología de gigapíxeles, preprocesar tinciones H&E, entrenar modelos de aprendizaje automático y analizar datos de proteómica espacial.

Transforma artículos académicos en materiales promocionales profesionales para conferencias y compartir en línea. Esta habilidad automatiza la creación de sitios web interactivos, videos de presentación y pósteres de conferencias desde fuentes LaTeX o PDF.

Encuentra objetivos terapéuticos y candidatos a fármacos utilizando datos genómicos, ómicos y clínicos integrados. Consulta las asociaciones gen-enfermedad con puntuaciones de evidencia para acelerar el descubrimiento de fármacos.

La investigación requiere encontrar artículos académicos relevantes y analizar tendencias de publicación. Esta habilidad proporciona acceso directo a la base de datos OpenAlex que contiene más de 240 millones de trabajos académicos, permitiendo búsquedas de literatura, análisis de citas y evaluación de producción investigadora sin navegación manual en bases de datos.

Los científicos e investigadores necesitan formas eficientes de gestionar grandes conjuntos de datos de imágenes de microscopía. Esta habilidad proporciona documentación de referencia completa para la API de Python de OMERO, permitiendo recuperación automatizada de imágenes, análisis de píxeles, gestión de ROIs y procesamiento por lotes para flujos de trabajo de cribado de alto contenido.

Investigar información dispersa en múltiples páginas de Notion lleva tiempo y riesgos de perder detalles clave. Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo estructurado para buscar, recuperar y sintetizar contenido de Notion en resúmenes organizados, comparaciones o informes exhaustivos con citas adecuadas.

El análisis de grabaciones de Neuropixels requiere experiencia con múltiples herramientas y pipelines complejos. Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo completo desde datos brutos hasta unidades curadas con preprocesamiento, detección de picos, métricas de calidad y curaduría asistida por IA siguiendo las mejores prácticas de SpikeInterface, Allen Institute e IBL.

Busca miles de estudios metabolómicos y datos de metabolitos de la base de datos NIH. Accede a nomenclatura estandarizada, datos de espectrometría de masas y metadatos de estudios para descubrimiento de biomarcadores e investigación metabólica.

El cribado de grandes bibliotecas de compuestos para candidatos farmacológicos consume tiempo. Esta habilidad aplica reglas establecidas de química medicinal como la Regla de Cinco de Lipinski, filtros PAINS y alertas estructurales para identificar automáticamente compuestos prometedores para su estudio posterior.

Escribir informes exhaustivos de investigación de mercado consume tiempo y requiere experiencia en marcos, formato y diseño visual. Esta habilidad optimiza todo el proceso proporcionando plantillas estructuradas, generación automática de visuales y formato LaTeX profesional que coincide con los entregables de las principales firmas de consultoría.

Los investigadores pasan horas buscando en múltiples bases de datos y verificando citas manualmente. Esta skill agiliza las revisiones de literatura al buscar en bases de datos académicas, eliminar duplicados, verificar citas con CrossRef y generar PDFs profesionales con formato adecuado.

Los conjuntos de datos biológicos son difíciles de rastrear, consultar y reproducir. LaminDB proporciona un marco unificado para gestionar datos científicos con validación de ontologías integrada, seguimiento de linaje de flujos de trabajo y cumplimiento de FAIR para la reproducibilidad de la investigación.

La integración de LabArchives permite el acceso programático a cuadernos de laboratorio electrónicos. Automatiza copias de seguridad de datos, creación de entradas y archivos adjuntos. Conecta herramientas científicas como Jupyter, Prism y REDCap para una documentación de investigación optimizada.

Los investigadores necesitan acceso eficiente a las bases de datos bioinformáticas KEGG para análisis de rutas metabólicas. Esta habilidad proporciona funciones auxiliares de Python para consultar rutas, genes, compuestos y fármacos a través de la API REST oficial de KEGG.

Los investigadores tienen dificultades para desarrollar hipótesis comprobables rigurosas fundamentadas en evidencia. Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo sistemático de 8 pasos para formular hipótesis mecanísticas, diseñar experimentos discriminantes y crear informes profesionales en LaTeX.

La generación manual de hipótesis es lenta y está limitada por la creatividad humana. Hypogenic automatiza la generación y prueba sistemática de hipótesis utilizando LLMs, combinando patrones basados en datos con conocimientos de la literatura para acelerar el descubrimiento científico.

Los investigadores necesitan acceso rápido a información sobre metabolitos para estudios de metabolómica. Esta habilidad proporciona orientación para buscar en la Human Metabolome Database y encontrar propiedades químicas, biomarcadores y datos espectrales para la identificación e investigación de metabolitos.

Los flujos de trabajo de patología digital requieren procesar imágenes de portaobjetos completos de gigapíxeles para análisis computacional. Esta habilidad proporciona orientación integral para extraer mosaicos, detectar regiones de tejido y preparar conjuntos de datos para pipelines de aprendizaje profundo en investigación histopatológica.

Encontrar asociaciones genéticas para enfermedades requiere navegar bases de datos genómicas complejas. Esta habilidad proporciona orientación clara para consultar el Catálogo GWAS de NHGRI-EBI para recuperar asociaciones SNP-rasgo, valores p y estadísticas resumidas para investigación.

El análisis de intervalos genómicos requiere herramientas especializadas para procesar archivos BED, detectar superposiciones y generar pistas de cobertura. Gtars proporciona implementaciones de alto rendimiento en Rust con enlaces de Python para flujos de trabajo de genómica computacional y aprendizaje automático.