¿Necesita acceso rápido a información génica, estructuras proteicas o datos de expresión? Esta skill proporciona acceso unificado a más de 20 bases de datos de bioinformática a través de una única interfaz. Busque genes, recupere secuencias, prediga estructuras y analice asociaciones de enfermedades sin cambiar de herramientas.

Encontrar y procesar conjuntos de datos de expresión génica requiere navegar estructuras de bases de datos complejas y formatos de archivo. Esta habilidad proporciona patrones de código listos para usar para buscar, descargar y analizar datos de microarrays y RNA-seq de GEO.

Trabajar con datos de intervalos genómicos para tareas de aprendizaje automático requiere herramientas especializadas. Geniml proporciona métodos no supervisados para aprender embeddings de regiones genómicas, células individuales y etiquetas de metadatos para búsquedas de similitud, agrupamiento y análisis posterior.

Buscar y recuperar información genética de la base de datos NCBI Gene. Obtener símbolos de genes, secuencias RefSeq, anotaciones GO, ubicaciones cromosómicas y asociaciones fenotípicas para investigación y análisis.

La ingeniería de proteínas requiere modelos de IA especializados para analizar las relaciones secuencia-estructura-función. ESM proporciona modelos de lenguaje de proteínas de última generación para generar secuencias novedosas, predecir estructuras y diseñar proteínas funcionales mediante IA multimodal.

Los investigadores genómicos necesitan acceso a secuencias de genes, variantes y datos comparativos entre especies. Esta habilidad consulta la API REST de la base de datos Ensembl para recuperar información genética, secuencias de ADN, predicciones de variantes, ortólogos y características regulatorias para más de 250 especies de vertebrados.

Encontrar y descargar secuencias de nucleótidos requiere comprender la sintaxis compleja de la API y múltiples patrones de endpoints. Esta habilidad proporciona documentación completa para consultar el Archivo Europeo de Nucleótidos para recuperar secuencias de ADN/ARN, ensamblajes genómicos y lecturas de secuenciación sin procesar por número de acceso.

Denario automatiza el proceso completo de investigación desde el análisis de datos hasta la publicación. Utiliza agentes de IA para generar hipótesis, desarrollar metodologías, ejecutar experimentos y producir artículos en formato de revista.

Los investigadores del cáncer necesitan acceso programático a la base de datos de mutaciones somáticas más grande del mundo. Esta habilidad permite descargas autenticadas de datos de genómica del cáncer de COSMIC, incluyendo mutaciones, anotaciones de genes y variantes clínicas para investigación y oncología de precisión.

Encontrar ensayos clínicos para pacientes, investigación o desarrollo de medicamentos requiere navegar un registro complejo. Esta habilidad proporciona una interfaz Python para consultar la base de datos oficial de ClinicalTrials.gov. Busque por condición, medicamento, ubicación o patrocinador para encontrar ensayos en reclutamiento, recuperar información detallada del estudio y exportar datos para análisis.

Gestionar citas manualmente es tedioso y propenso a errores. Esta skill automatiza la búsqueda en bases de datos académicas, extrae metadatos de DOIs y PMIDs, valida citas y genera entradas BibTeX listas para publicación.

Buscar datos de descubrimiento de fármacos requiere consultar múltiples bases de datos y comprender consultas complejas de API. Esta skill proporciona funciones listas para usar para consultar la base de datos de ChEMBL con más de 2 millones de compuestos bioactivos, 19 millones de mediciones de bioactividad e información de medicamentos aprobados.

Los investigadores necesitan acceso eficiente a datos de células individuales a escala poblacional para estudios genómicos. Esta habilidad proporciona acceso impulsado por IA al CZ CELLxGENE Census con patrones de consulta optimizados y guías de integración para análisis posteriores.

Encontrar parámetros cinéticos de enzimas en la literatura requiere búsquedas extensas. Esta habilidad proporciona acceso directo a la base de datos BRENDA a través de una interfaz simple para recuperar valores de Km, ecuaciones de reacción y datos enzimáticos específicos de organismos para investigación bioquímica.

Los investigadores necesitan recuperar datos biológicos de múltiples bases de datos. Esta skill proporciona acceso unificado a más de 40 servicios de bioinformática incluyendo UniProt, KEGG, ChEMBL y Reactome para secuencias de proteínas, rutas metabólicas, compuestos e interacciones.

Encontrar preprints de ciencias de la vida requiere navegar manualmente por bioRxiv o usar múltiples herramientas. Esta habilidad proporciona una interfaz Python unificada para buscar por palabras clave, autores, categorías y rangos de fechas, luego descargar artículos y metadatos en formato JSON estructurado.

Las tareas complejas de investigación biomédica requieren conocimiento especializado y pasos de análisis repetitivos. Biomni automatiza flujos de trabajo de investigación de múltiples pasos en genómica, descubrimiento de fármacos y genómica clínica utilizando razonamiento impulsado por LLM y bases de datos biomédicas integradas.

La investigación astronómica requiere un manejo preciso de coordenadas celestes, unidades físicas y formatos de datos especializados. Esta habilidad proporciona orientación experta sobre el uso de astropy para transformaciones de coordenadas, operaciones con archivos FITS, cálculos cosmológicos y conversiones de escalas de tiempo.

AlphaFold DB proporciona más de 200 millones de estructuras de proteínas predichas por IA. Esta habilidad ayuda a los investigadores a recuperar archivos de estructura, analizar puntuaciones de confianza e integrar predicciones en flujos de trabajo computacionales para descubrimiento de fármacos y biología estructural.

¿Diseñas proteínas pero no tienes acceso a laboratorio húmedo? Envía secuencias directamente al laboratorio automatizado en la nube de Adaptyv para ensayos de unión, pruebas de expresión, mediciones de termoestabilidad y análisis de actividad enzimática. Recibe resultados experimentales en aproximadamente 21 días.