Accede a bases de datos completas de patentes y marcas de la USPTO. Busca por palabras clave, inventores o cesionarios. Recupera historial de examen, cesiones, citas y acciones oficiales para investigación de PI y búsquedas de arte previo.

Busca en bases de datos de proteínas, recupera secuencias y mapea identificadores entre bases de datos biológicas. Esta skill proporciona acceso directo a UniProt, el recurso integral de secuencias de proteínas e información funcional.

Los datos de alta dimensionalidad son difíciles de visualizar y analizar. UMAP reduce las dimensiones mientras preserva la estructura, permitiendo visualizaciones claras en 2D/3D y mejores resultados de clustering.

Genera planes de tratamiento médico profesionales en formato LaTeX para cualquier especialidad clínica. Incluye guía de cumplimiento HIPAA, marcos de objetivos SMART y herramientas de validación para documentación centrada en el paciente.

Deja de luchar con la configuración compleja de modelos ML. Esta habilidad te da acceso instantáneo a miles de modelos transformadores pre-entrenados para tareas de texto, imagen y audio a través de comandos simples.

Construir y entrenar redes neuronales gráficas para descubrimiento de fármacos, modelado de proteínas y predicción de propiedades moleculares. Esta skill proporciona documentación completa para la biblioteca TorchDrug incluyendo conjuntos de datos, arquitecturas de modelos y flujos de trabajo.

Las Redes Neuronales de Grafos impulsan aplicaciones modernas como el descubrimiento de fármacos, el análisis de redes sociales y los sistemas de recomendación. Esta skill ofrece plantillas listas para usar y documentación para implementar GNNs con PyTorch Geometric.

Necesita resultados matemáticos exactos en lugar de aproximaciones numéricas. Esta habilidad proporciona orientación completa para álgebra simbólica, cálculo, resolución de ecuaciones, operaciones matriciales y cálculos físicos usando la biblioteca Python SymPy.

Los investigadores necesitan comprender las interacciones proteína-proteína para estudiar sistemas biológicos y mecanismos de enfermedad. Esta habilidad proporciona acceso directo a la base de datos integral de STRING con 59M proteínas y más de 20B interacciones en más de 5000 especies.

Los modelos de aprendizaje automático suelen actuar como cajas negras. SHAP proporciona un marco unificado para explicar cualquier predicción de modelo calculando las contribuciones de las características utilizando los valores de Shapley de la teoría de juegos. Usa esta habilidad para visualizar la importancia de las características, depurar el comportamiento del modelo e implementar inteligencia artificial explicable.

Realizar análisis estadístico riguroso utilizando OLS, GLM, ARIMA y modelos de elección discreta. Obtener resultados listos para publicación con diagnósticos completos, tablas de coeficientes y análisis de residuos.

SimPy te permite modelar sistemas complejos con procesos, colas y recursos compartidos. Simula líneas de fabricación, operaciones de red, tráfico de redes y logística para optimizar el rendimiento antes de la implementación.

Una habilidad de IA para Claude, Codex y Claude Code

Deja de adivinar qué prueba estadística usar. Obtén selección guiada de pruebas, verificación de suposiciones y resultados en formato APA para tus datos de investigación. Ideal para estudiantes e investigadores que necesitan un análisis estadístico riguroso.

Crear visualizaciones estadísticas de calidad para publicación requiere código repetitivo significativo y decisiones de diseño. Esta habilidad proporciona acceso optimizado a las funciones de la biblioteca seaborn para generar gráficos de caja, gráficos de violín, mapas de calor y gráficos de pares con valores predeterminados atractivos e integración con pandas.

El análisis de genómica de célula única requiere modelos probabilísticos para manejar el ruido técnico y los efectos de lotes. scvi-tools proporciona modelos generativos profundos utilizando inferencia variacional para reducción de dimensionalidad, corrección de lotes, expresión diferencial e integración multimodal de datos de célula única.

El análisis de supervivencia maneja datos donde los eventos pueden no haber ocurrido para todos los sujetos. Esta habilidad proporciona herramientas de Python para modelado de tiempo hasta el evento con datos censurados utilizando modelos Cox, Bosques de Supervivencia Aleatorios, SVMs y métricas de evaluación especializadas como el índice de concordancia.

Una habilidad de IA para Claude, Codex y Claude Code

Procesar secuencias biológicas, calcular métricas de diversidad y realizar pruebas estadísticas en datos microbiológicos y ecológicos. Esta skill proporciona orientación completa para flujos de trabajo de bioinformática incluyendo alineamiento de secuencias, análisis filogenético y ordenación.

Esta guía facilita la creación de manuscritos científicos listos para publicación. Proporciona enfoques estructurados para el formato IMRAD, estilos de citas apropiados, pautas para figuras y tablas, y cumplimiento de estándares de reporte como CONSORT, STROBE y PRISMA.