La recherche d'informations académiques actuelles nécessite la consultation de plusieurs bases de données et l'évaluation de la qualité des sources. Cet outil effectue des recherches dans la littérature scientifique via les modèles Perplexity Sonar avec sélection automatique du modèle en fonction de la complexité de la requête et des résultats axés sur les citations.

L'obtention de financements de recherche est très compétitive avec des exigences strictes spécifiques à chaque agence. Cette compétence fournit des conseils experts pour rédiger des propositions convaincantes qui répondent aux normes NSF, NIH, DOE, DARPA et NSTC tout en maximisant vos chances de succès.

Analyser les voies biologiques et les listes de gènes en utilisant la base de données Reactome. Effectuer une analyse d'enrichissement des voies, mapper les gènes aux voies et explorer les interactions moléculaires pour la recherche en biologie des systèmes.

Une compétence IA pour Claude, Codex et Claude Code

Les systèmes quantiques nécessitent des outils de simulation spécialisés. QuTiP fournit des solveurs pour les systèmes quantiques ouverts avec des équations maestr, des dynamiques de Lindblad et de la cohérence. Utilisez cette compétence pour modéliser l'optique quantique, la QED en cavité et les processus quantiques dissipatifs.

L'informatique quantique permet de résoudre des problèmes complexes d'optimisation, de chimie et d'apprentissage automatique qui sont inaccessibles aux ordinateurs classiques. Qiskit fournit les outils pour créer des circuits quantiques, les optimiser pour le matériel IBM et les exécuter sur de vrais processeurs quantiques ou simulateurs.

Cette compétence vous aide à organiser le code PyTorch en LightningModules réutilisables. Elle fournit des modèles et de la documentation pour configurer l'entraînement multi-GPU, implémenter des pipelines de données et configurer le suivi des expériences avec des outils populaires comme W&B et TensorBoard.

Traitez et analysez des données de séquençage ADN avec des outils pour lire les fichiers BAM, VCF et FASTQ. Extrayez les régions génomiques, calculez les statistiques de couverture et intégrez plusieurs types de fichiers pour une analyse complète des variants.

Les chercheurs en découverte de médicaments ont besoin d'ensembles de données standardisés pour former des modèles d'apprentissage automatique. PyTDC fournit des ensembles de données ADME, de toxicité et d'interactions médicament-cible.curés avec des divisions train-test appropriées et des oracles d'évaluation.

Traitez les donnees de proteomique et de metabolomique avec des outils complets de spectrometrie de masse. Cette competence donne acces aux algorithmes OpenMS pour la gestion des formats de fichiers, le traitement spectral, la detection de caracteristiques et les flux de travail d’identification des peptides.

L'optimisation multi-objectif consiste à trouver des solutions de compromis lorsque plusieurs objectifs conflictuels doivent être satisfaits. Cette compétence donne un accès complet aux algorithmes pymoo, notamment NSGA-II, NSGA-III et MOEA/D, pour trouver des solutions optimales de Pareto et visualiser les fronts de compromis.

Créer, ajuster et valider des modèles bayésiens avec PyMC. Créer des modèles hiérarchiques, effectuer un échantillonnage MCMC et comparer des modèles avec les métriques LOO et WAIC.

Automatisez les workflows de laboratoire en contrôlant les robots de manipulation de liquides, les lecteurs de plaques et les équipements de laboratoire via des commandes Python unifiées. Cette compétence permet des protocoles reproductibles sur les plateformes Hamilton, Tecan et Opentrons avec une simulation intégrée pour les tests.

Travaillez avec les structures cristallines et les données de matériaux. Convertissez les formats de fichiers, calculez les diagrammes de phase, analysez la symétrie et accédez à la base de données Materials Project pour la recherche en science des matériaux computationnelle.

Les chercheurs en santé et les scientifiques de données sont confrontés à des formats de données cliniques et des systèmes de codage complexes. PyHealth fournit une boîte à outils unifié pour charger des ensembles de données médicales, traiter des données de dossiers de santé électroniques, entraîner des modèles prédictifs et travailler avec des codes médicaux standards.

Traitez les images médicales DICOM y compris CT, IRM, rayons X et échographie. Lisez, écrivez, anonymisez, convertissez et extrayez les métadonnées des fichiers d'imagerie de santé.

PyDESeq2 permet l'analyse de l'expression différentielle des gènes à partir de données de comptage RNA-seq en bulk. Effectuez des tests statistiques, une correction des comparaisons multiples et générez des graphiques volcano et MA prêts pour la publication pour votre recherche en génomique.

La formation d'agents RL nécessite des environnements parallèles haute performance et des algorithmes efficaces. PufferLib fournit une formation PPO+LSTM optimisée avec des accélérations de 2 à 10x grâce à la vectorisation, les tampons mémoire partagés et le support multi-agents.

Les chercheurs ont besoin d'un accès efficace à la littérature biomédicale pour les revues systématiques et la recherche basée sur les preuves. Cette compétence fournit une documentation complète pour les requêtes PubMed, notamment les opérateurs booléens, les termes MeSH et l'accès à l'API E-utilities.

Les chercheurs ont besoin d'un accès rapide aux propriétés moléculaires et aux structures chimiques. Cette compétence se connecte à la base de données de plus de 110 millions de composés de PubChem pour des requêtes chimio-informatiques instantanées.