L’analyse Neuropixels nécessite de nombreuses étapes liées de prétraitement, de tri et de curation. Cette skill fournit des workflows SpikeInterface pratiques, des scripts et des références pour une analyse reproductible des enregistrements neuronaux.

L'analyse des biosignaux exige des choix méthodologiques rigoureux pour de nombreux types de signaux. Cette compétence fournit des conseils structurés sur NeuroKit2 pour le prétraitement, l'extraction de caractéristiques, l'interprétation et la production de rapports.

Les chercheurs en métabolomique ont besoin d’un accès rapide aux études publiques, aux enregistrements de composés et aux noms normalisés. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans les requêtes REST API et l’interprétation des résultats.

Matplotlib peut être difficile à utiliser de manière cohérente pour des graphiques scientifiques complexes. Cette compétence fournit des exemples pratiques, des conseils de mise en forme et des scripts utilitaires pour créer des figures plus claires.

Les équipes de bioinformatique ont besoin de workflows reproductibles, d’une gestion des données et de paramètres de ressources sur Latch. Cette compétence guide la création de workflows, leur déploiement, l’utilisation du Registry et l’intégration de pipelines vérifiés.

Les workflows d’intervalles génomiques ont besoin d’outils rapides pour le chevauchement, la couverture et la tokenisation. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans les APIs gtars et les workflows CLI.

La recherche en bioinformatique nécessite souvent de nombreuses requêtes dans des bases de données et l'utilisation de multiples formats de fichiers. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans l'utilisation des commandes gget et des flux de travail Python.

Le travail géospatial échoue souvent lorsque les formats de fichiers, les systèmes de coordonnées et les opérations spatiales ne sont pas clairs. Cette skill fournit des modèles GeoPandas pour charger des données, transformer le CRS, analyser la géométrie et créer des cartes.

Les jeux de données publics de GEO sont difficiles à rechercher, à télécharger et à préparer de manière cohérente. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans les workflows de recherche, de récupération et d’analyse transcriptomique de NCBI GEO.

Les projets d'intervalles génomiques nécessitent un prétraitement cohérent, l'entraînement d'embeddings et la construction d'univers. Cette skill guide les workflows Geniml pour les fichiers BED, les données scATAC-seq et l'évaluation de modèles.

Les fichiers FCS peuvent être difficiles à inspecter, convertir et réparer dans les workflows Python. Cette skill guide Claude, Codex et Claude Code dans l’analyse FlowIO, l’extraction des métadonnées et l’export FCS.

Les données réglementaires de la FDA sont dispersées entre de nombreux endpoints openFDA. Cette compétence aide les agents d’IA à interroger les médicaments, dispositifs, aliments, produits vétérinaires et substances.

Les fichiers de données scientifiques sont difficiles à examiner, car chaque format stocke différemment la structure et les métadonnées. Cette compétence détecte les formats, évalue la qualité des données et crée des rapports EDA pratiques en markdown.

L'analyse phylogénétique nécessite souvent des outils spécialisés pour analyser les arbres, consulter la taxonomie et générer des figures. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans les workflows ETE d'analyse et de visualisation.

La recherche génomique nécessite souvent un accès rapide aux gènes, variants, séquences et assemblages. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans les workflows Ensembl REST.

Trouver des identifiants ENA, des métadonnées et des fichiers de séquences peut être lent pour les équipes de génomique. Cette skill fournit à Claude, Codex et Claude Code des conseils structurés sur l’API ENA.

Le travail en chémoinformatique nécessite souvent des motifs RDKit complexes pour les tâches moléculaires courantes. Cette compétence guide les workflows Datamol pour l’analyse, les descripteurs, les empreintes, les conformères, le clustering, les réactions et la visualisation.

Les grands jeux de données Python dépassent souvent la mémoire disponible ou s’exécutent trop lentement dans un seul processus. Cette compétence aide Claude, Codex et Claude Code à concevoir des workflows Dask.

Les statistiques publiques nécessitent souvent de résoudre les entités, les variables et les métadonnées de source avant l’analyse. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans les requêtes Data Commons et la préparation des résultats.

Les workflows d’astronomie nécessitent une gestion fiable des unités, des coordonnées, des systèmes temporels et des fichiers FITS. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans l’utilisation des modèles Astropy pour l’analyse de données scientifiques.