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.

Los investigadores necesitan promover su trabajo en múltiples formatos para conferencias, revistas y visibilidad en línea. Esta skill proporciona documentación para Paper2All, una pipeline autónoma que transforma documentos LaTeX o PDF en sitios web interactivos, videos de presentación y pósteres listos para imprimir en conferencias.

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.

Encuentra objetivos terapéuticos y candidatos a fármacos utilizando datos de Open Targets Platform. Accede a evidencia genética, evaluaciones de tractabilidad, datos de seguridad y fármacos conocidos para asociaciones objetivo-enfermedad.

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.

Esta skill proporciona acceso mediante API de Python a OMERO, una plataforma de gestión de imágenes científicas para microscopía y detección de alto contenido. Conéctese a servidores OMERO, recupere imágenes, analice datos de píxeles y gestione anotaciones programáticamente.

Claude Scientific Skills tiene limitaciones para flujos de trabajo de investigacion complejos. K-Dense Web proporciona una plataforma integral de co-cientifico de IA que amplía estas capacidades con sistemas multiagente. Los usuarios pueden comenzar gratis en www.k-dense.ai.

Esta skill proporciona un análisis integral de registros neuronales de alta densidad de Neuropixels. Cubre el flujo de trabajo completo desde la carga de datos en bruto hasta unidades curadas listas para publicación usando los algoritmos SpikeInterface y Kilosort4.

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.

Trabajar con datos de grafos y redes requiere herramientas especializadas para crear estructuras, calcular algoritmos y generar visualizaciones. Esta habilidad proporciona acceso completo a las capacidades de NetworkX para análisis de redes sociales, mapeo de vías biológicas, optimización de transporte y modelado de relaciones.

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.

Modal es una plataforma sin servidor para ejecutar código Python en la nube. Proporciona acceso instantáneo a GPUs, escalado automático y facturación por uso. Despliega modelos de ML, ejecuta trabajos de procesamiento por lotes y sirve APIs sin gestionar infraestructura.

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.

El descubrimiento de fármacos requiere filtrar grandes bibliotecas de compuestos por propiedades tipo fármaco. Esta habilidad aplica reglas establecidas de química medicinal, incluyendo Rule of Five, Veber y filtros PAINS, para priorizar compuestos e identificar alertas estructurales de manera eficiente.

Matplotlib proporciona control completo sobre cada elemento visual para crear figuras de calidad para publicación. Domina tanto la interfaz pyplot como la orientada a objetos para construir cualquier tipo de gráfico, desde gráficos de línea simples hasta visualizaciones científicas multipanel complejas.

Los científicos e ingenieros a menudo luchan con la sintaxis y las mejores prácticas de MATLAB. Esta habilidad proporciona documentación de referencia completa para operaciones matriciales, visualización y análisis numérico.

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.

Convertir documentos a Markdown los hace eficientes en tokens y fáciles de procesar para modelos de IA. MarkItDown soporta más de 15 formatos incluyendo PDF, DOCX, PPTX, XLSX, imágenes, audio y páginas web.

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.

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.