Los carteles de investigación son esenciales para la comunicación científica en conferencias. Esta habilidad proporciona orientación integral para crear carteles de investigación profesionales utilizando paquetes de LaTeX como beamerposter, tikzposter y baposter. Genera carteles de calidad de publicación con diseño tipográfico, tipografía adecuada y jerarquía visual apropiados.

Implementa flujos de trabajo de bioinformación listos para producción sin gestionar infraestructura. Crea pipelines serverless usando decoradores de Python con contenedorización automática, soporte GPU y almacenamiento en la nube integrado.

La investigación biológica genera conjuntos de datos complejos que son difíciles de rastrear, consultar y reproducir. LaminDB proporciona un marco unificado para gestionar datos biológicos con seguimiento automático del linaje, anotaciones basadas en ontologías e integración perfecta con gestores de flujos de trabajo.

Los investigadores pierden horas gestionando manualmente cuadernos de laboratorio y datos. Esta skill automatiza las operaciones de LabArchives ELN incluyendo copias de seguridad, creación de entradas e integraciones con terceros.

Los investigadores necesitan acceso eficiente a los datos bioinformáticos de KEGG para el análisis de vías metabólicas y mapeo de genes. Esta habilidad proporciona funciones auxiliares en Python para todas las operaciones de la API REST de KEGG, incluyendo recuperación de vías metabólicas, mapeo genes-vías, búsqueda de compuestos y conversión de identificadores entre bases de datos.

Las empresas de dispositivos médicos necesitan documentación ISO 13485 completa para la certificación de gestión de calidad. Esta skill proporciona plantillas, herramientas de análisis de brechas y guía paso a paso para crear eficientemente todos los documentos del SGC requeridos.

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++.