Besoin de résultats mathématiques exacts plutôt que d'approximations numériques. Cette compétence fournit des conseils complets pour l'algèbre symbolique, le calcul, la résolution d'équations, les opérations matricielles et les calculs physiques utilisant la bibliothèque Python SymPy.

Arrêtez de deviner quel test statistique utiliser. Obtenez une sélection guidée de tests, une vérification des hypothèses et des résultats au format APA pour vos données de recherche. Parfait pour les étudiants et les chercheurs qui ont besoin d'une analyse statistique rigoureuse.

Les chercheurs ont besoin de comprendre les interactions protéine-protéine pour étudier les systèmes biologiques et les mécanismes de maladie. Cette compétence donne un accès direct à la base de données STRING complète de 59M de protéines et 20B+ d'interactions sur 5000+ espèces.

Effectuer une analyse statistique rigoureuse utilisant OLS, GLM, ARIMA et les modèles de choix discrets. Obtenir des résultats prêts pour la publication avec des diagnostics complets, des tableaux de coefficients et une analyse des résidus.

Une compétence IA pour Claude, Codex et Claude Code

SimPy vous permet de modéliser des systèmes complexes avec des processus, des files d’attente et des ressources partagées. Simulez des lignes de production, des opérations de service, du trafic réseau et de la logistique pour optimiser les performances avant la mise en œuvre.

Les modèles d'apprentissage automatique fonctionnent souvent comme des boîte noires. SHAP fournit un cadre unifié pour expliquer toute prédiction de modèle en calculant les contributions des caractéristiques utilisant les valeurs de Shapley issues de la théorie des jeux. Utilisez cette compétence pour visualiser l'importance des caractéristiques, déboguer le comportement des modèles et implémenter une IA explicable.

La création de visualisations statistiques de qualité publication nécessite un code standard significatif et des décisions de conception. Cette compétence fournit un accès optimisé aux fonctions de la bibliothèque seaborn pour générer des box plots, des violin plots, des heatmaps et des pair plots avec des paramètres par défaut attrayants et une intégration pandas.

L'analyse de génomique unicellulaire nécessite des modèles probabilistes pour gérer le bruit technique et les effets de lot. scvi-tools fournit des modèles génératifs profonds utilisant l'inférence variationnelle pour la réduction de dimensionnalité, la correction de lot, l'expression différentielle et l'intégration multi-modale de données unicellulaires.

L'analyse de survie gère des données où les événements peuvent ne pas s'être produits pour tous les sujets. Cette compétence fournit des outils Python pour la modélisation temps-événement avec des données censurées utilisant des modèles de Cox, des Random Survival Forests, des SVM et des métriques d'évaluation spécialisées comme l'indice de concordance.

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Traiter les séquences biologiques, calculer les métriques de diversité et effectuer des tests statistiques sur les données microbiologiques et écologiques. Cette compétence fournit des conseils complets pour les flux de travail de bioinformatique, notamment l'alignement de séquences, l'analyse phylogénétique et l'ordonnance.

La visualisation scientifique transforme les données en figures claires et précises pour la publication. Cette compétence garantit que vos figures répondent aux normes des revues tout en étant accessibles à tous les lecteurs, y compris ceux daltoniens.

Ce guide accompagne la création de manuscrits scientifiques prêts pour la publication. Il propose des approches structurées pour le format IMRAD, les styles de citation appropriés, les directives pour les figures et tableaux, et la conformité aux normes de rendu comme CONSORT, STROBE et PRISMA.

Cette compétence aide les chercheurs à créer des présentations professionnelles pour les conférences, les séminaires et les soutenances de thèse. Elle fournit des modèles de diapositives, des conseils de conception et une génération d'images par IA pour les formats PowerPoint et LaTeX Beamer.

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Les affirmations scientifiques contiennent souvent des failles cachées dans la méthodologie, les biais ou la logique. Cette compétence fournit des cadres systématiques pour évaluer la qualité des preuves, identifier les biais cognitifs, évaluer la conception expérimentale et détecter les erreurs logiques dans le discours scientifique.

Les scientifiques peinent souvent à générer de nouvelles directions de recherche au stade de la planification initiale. Cette compétence guide l’idéation scientifique créative grâce à des méthodologies de brainstorming structurées, aidant les chercheurs à explorer des connexions interdisciplinaires et à identifier des opportunités de recherche cachées.

Le séquençage RNA monocellulaire génère des ensembles de données complexes nécessitant une analyse spécialisée. Cette compétence fournit un flux de travail complet pour le contrôle qualité, la réduction de dimensionnalité, le clustering et la visualisation de l'expression génique monocellulaire.

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