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.

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.

GeoPandas extiende pandas para operaciones geoespaciales. Permite leer shapefiles, GeoJSON y datos de PostGIS. Realiza uniones espaciales, análisis de buffers, transformaciones de coordenadas y crea mapas coropléticos con integración de matplotlib.

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.

Geniml transforma archivos BED en incrustaciones de aprendizaje automático para el análisis de regiones genómicas. Entrena modelos para encontrar patrones en la accesibilidad de cromatina, construye conjuntos de picos de consenso y analiza datos de ATAC-seq de célula única.

Crea imágenes de alta calidad para presentaciones, documentos y publicaciones usando modelos de IA. Genera arte original o edita imágenes existentes con simples instrucciones de texto. Accede a los modelos FLUX y Gemini a través de la API de OpenRouter.

Accede a datos completos de genes del NCBI, incluyendo secuencias, anotaciones e información funcional. Busca por símbolo de gen, ID o contexto biológico para obtener RefSeqs, Gene Ontology, ubicaciones cromosómicas y fenotipos para investigación bioinformática.

FluidSim trae dinámica de fluidos computacional de alto rendimiento a Python. Ejecuta simulaciones de Navier-Stokes, analiza turbulencia y visualiza resultados con simples comandos de Python. No se requiere configuración compleja de Fortran o C++.

Los datos de citometría de flujo requieren manejo especializado de archivos. FlowIO analiza archivos FCS, extrae datos de eventos como arrays de NumPy y permite la conversión a formatos CSV para flujos de análisis posteriores.

Accede a datos regulatorios completos de la FDA, incluyendo eventos adversos de medicamentos, retiros de dispositivos médicos e información de seguridad a través de la API oficial de openFDA. Construye flujos de trabajo de farmacovigilancia e investigación regulatoria con Python.

Los archivos de datos científicos vienen en cientos de formatos. Esta habilidad detecta automáticamente el tipo de archivo, extrae metadatos, evalúa la calidad de los datos y genera informes completos en markdown con recomendaciones de análisis específicas por formato.

El toolkit ETE simplifica el análisis filogenético para la investigación en biología evolutiva. Procesa datos de árboles, detecta eventos evolutivos y crea visualizaciones listas para publicación.

La ingeniería de proteínas requiere analizar y diseñar secuencias de proteínas novedosas. ESM proporciona modelos de lenguaje de proteínas de última generación para generar secuencias, predecir estructuras y crear incrustaciones para análisis posteriores. Usa ESM3 para tareas generativas en secuencia, estructura y función, o ESM C para aprendizaje de representaciones eficiente.

Consulta la API REST de la base de datos genómica Ensembl para datos genómicos de vertebrados. Busca genes, recupera secuencias, analiza variantes con VEP y realiza genómica comparativa en más de 250 especies.