Geniml transforme les fichiers BED en embeddings d'apprentissage automatique pour l'analyse des régions génomiques. Entraînez des modèles pour trouver des motifs dans l'accessibilité de la chromatine, créer des ensembles de pics consensus et analyser les données scATAC-seq.

Créez des images de haute qualité pour des présentations, des documents et des publications à l'aide de modèles d'IA. Générez des œuvres originales ou modifiez des images existantes avec de simples instructions textuelles. Accédez aux modèles FLUX et Gemini via l'API OpenRouter.

Accédez à des données génétiques complètes de NCBI, notamment des séquences, des annotations et des informations fonctionnelles. Recherchez par symbole de gène, ID ou contexte biologique pour récupérer des RefSeqs, Gene Ontology, localisations chromosomiques et phénotypes pour la recherche en bioinformatique.

FluidSim apporte la dynamique des fluides computationnelle haute performance à Python. Exécutez des simulations Navier-Stokes, analysez la turbulence et visualisez les résultats avec de simples commandes Python. Aucune configuration complexe en Fortran ou C++ n'est requise.

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.

ETE Toolkit simplifie l'analyse phylogénétique pour la recherche en biologie évolutive. Traitez les données d'arbres, détectez les événements évolutifs et créez des visualisations prêtes pour la publication.

L'ingénierie des protéines nécessite l'analyse et la conception de nouvelles séquences de protéines. ESM fournit des modèles de langage protéiques de pointe pour générer des séquences, prédire des structures et créer des embeddings pour l'analyse en aval. Utilisez ESM3 pour des tâches génératives sur la séquence, la structure et la fonction, ou ESM C pour un apprentissage de représentation efficace.

Interrogez l'API REST de la base de données génomique Ensembl pour les données génomiques des vertébrés. Recherchez des gènes, récupérez des séquences, analysez des variants avec VEP et effectuez une génomique comparative sur plus de 250 espèces.

Les chercheurs ont besoin d'un accès efficace aux données génomiques pour l'analyse. Cette compétence fournit un accès programmatique à l'ENA via des API REST et FTP pour récupérer des séquences ADN/ARN, des fichiers FASTQ et des assemblages de génomes par numéro d'accession.

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.

Cette compétence fournit une boîte à outils complète pour les opérations de documents Word. Créez de nouveaux documents à partir de zéro avec JavaScript, modifiez des documents existants avec Python, et gérez les modifications suivies et les commentaires avec une conformité OOXML appropriée.

DNAnexus propose une analyse génomique basée sur le cloud mais nécessite une connaissance spécifique de la plateforme. Cette skill offre une documentation complète pour créer des applications, gérer des données et exécuter des workflows de bioinformatique.

DiffDock utilise des modèles de diffusion avancés pour prédire comment les petites molécules se lient aux protéines dans l'espace 3D. Les chercheurs peuvent accélérer la découverte de médicaments en générant des poses de liaison précises avec des scores de confiance pour la conception de médicaments basée sur la structure.

Transformez des ensembles de données en recherche prête pour la publication en automatisant la génération d'hypothèses, le développement de méthodologies, les expériences computationnelles et la rédaction d'articles LaTeX. L'IA multi-agents coordonne des agents spécialisés pour des pipelines de recherche de bout en bout.

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.

Traitez les données chimiques efficacement avec une interface Pythonique pour RDKit. Datamol simplifie les opérations de chimie informatique complexes tout en maintenant une compatibilité complète avec l'écosystème RDKit.

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.