Histolab automatise la détection des tissus et l’extraction de tuiles à partir d’images de lames entières gigapixel. Il traite des fichiers WSI pour extraire des tuiles informatives destinées aux pipelines de deep learning et à la recherche médicale.

Accédez aux données complètes d'études d'association pangénomiques du catalogue GWAS NHGRI-EBI. Recherchez des variants par rs ID, trait ou gène pour récupérer les p-valeurs, les tailles d'effet et les statistiques résumées pour la recherche génétique.

Traiter et analyser les données d'intervalles génomiques pour la recherche en bioinformatique. Gtars fournit des outils haute performance pour la détection de chevauchements, l'analyse de couverture et la jetonisation de séquences génomiques pour l'apprentissage automatique.

gget offre un accès unifié à plus de 20 bases de données génomiques via une interface CLI ou Python simple. Interrogez des informations sur les gènes, récupérez des séquences, effectuez des recherches BLAST et exécutez des analyses d'enrichissement sans gérer plusieurs connexions API.

Les tâches de calcul scientifique nécessitent des informations sur le matériel pour sélectionner des stratégies computationnelles optimales. Cette compétence détecte automatiquement les cœurs de processeur, la disponibilité GPU, la mémoire et l'espace disque, puis génère des recommandations pour le traitement parallèle et l'accélération GPU.

GeoPandas etend pandas pour les operations geospatiales. Il permet de lire des shapefiles, du GeoJSON et des donnees PostGIS. Effectuez des jointures spatiales, des analyses de tampon, des transformations de coordonnees et creez des cartes choroplethes avec l'integration matplotlib.

Les données de cytométrie de flux nécessitent une manipulation spécialisée de fichiers. FlowIO analyse les fichiers FCS, extrait les données d'événements sous forme de tableaux NumPy et permet la conversion au format CSV pour les pipelines d'analyse en aval.

Accédez aux données réglementaires complètes de la FDA, notamment les événements indésirables liés aux médicaments, les rappels de dispositifs médicaux et les informations de sécurité via l'API openFDA officielle. Construisez des flux de travail de pharmacovigilance et de recherche réglementaire avec Python.

Les fichiers de données scientifiques existent dans des centaines de formats. Cette compétence détecte automatiquement le type de fichier, extrait les métadonnées, évalue la qualité des données et génère des rapports markdown complets avec des recommandations d'analyse spécifiques au format.

DrugBank est une base de données bioinformatique complète contenant des informations détaillées sur les médicaments. Cette compétence permet un accès programmatique aux propriétés des médicaments, aux interactions, aux cibles, aux voies et aux structures chimiques pour la recherche en pharmacologie et la découverte de médicaments.

Traitez et visualisez les données de séquençage de nouvelle génération. Convertissez BAM en bigWig, générez des graphiques de contrôle qualité et créez des heatmaps prêtes pour publication pour les expériences ChIP-seq, RNA-seq et ATAC-seq.

Prédisez les propriétés moléculaires comme la solubilité, la toxicité et l'affinité de liaison à l'aide de DeepChem. Entraînez des réseaux de neurones graphiques ou utilisez des modèles pré-entraînés comme ChemBERTa pour la découverte de médicaments et les applications en science des matériaux.

Accéder aux données statistiques mondiales de Data Commons, y compris les indicateurs démographiques, économiques, de santé et environnementaux. Interroger les chiffres de population, le PIB, les taux de chômage et les relations géographiques à l'aide des méthodes du client Python.

Traitez des ensembles de données plus grands que la RAM disponible à l'aide du calcul parallèle. Transformez les flux de travail pandas et NumPy sur une seule machine pour qu'ils s'exécutent sur plusieurs cœurs ou clusters distribués sans réécrire votre code.

La modélisation métabolique nécessite une connaissance spécialisée des méthodes de reconstruction et d'analyse basées sur des contraintes. COBRApy fournit une interface Python complète pour l'analyse de flux à l'équilibre, les études de suppression de gènes et les calculs d'enveloppes de production pour la recherche en biologie des systèmes.

La recherche d'essais cliniques pertinents nécessite l'interrogation d'une grande base de données de registres. Cette compétence fournit une interface Python pour interroger l'API ClinicalTrials.gov v2 afin de rechercher des essais par maladie, médicament, lieu ou promoteur et récupérer des informations détaillées sur les études.

La documentation clinique nécessite de la précision et la conformité réglementaire. Cette compétence fournit des modèles et des outils de validation pour les rapports de cas, les rapports diagnostiques, la documentation des essais cliniques et les notes des patients conformément aux normes HIPAA, FDA et ICH-GCP.

Accéder à la base de données ChEMBL pour rechercher des composés par structure et propriétés. Récupérer les mesures de bioactivité, trouver des inhibiteurs et effectuer des études de relations structure-activité pour la recherche en découverte de médicaments.

Accédez à des données cinétiques enzymatiques complètes issues de la plus grande base de données d'enzymes au monde. Trouvez les valeurs Km, les équations de réaction, les paramètres spécifiques aux organismes et les données de spécificité des substrats pour la recherche biochimique et l'ingénierie métabolique.

Interrogez plus de 40 bases de données biologiques, notamment UniProt, KEGG et ChEMBL, via une API Python cohérente. Simplifie l'analyse inter-base de données et la conversion d'identifiants pour la recherche en bioinformatique.