L'apprentissage automatique moléculaire nécessite la conversion de structures chimiques en représentations numériques. Molfeat fournit plus de 100 featurizers pour transformer les chaînes SMILES en caractéristiques prêtes pour l'apprentissage automatique pour la modélisation QSAR et la découverte de médicaments.

Modal est une plateforme serverless pour exécuter du code Python dans le cloud. Elle offre un accès instantané aux GPU, une mise à l'échelle automatique et une facturation à l'usage. Déployez des modèles ML, exécutez des tâches de traitement par lots et servira des API sans gérer l'infrastructure.

Rechercher et récupérer des données métabolomiques de la base de données NIH Metabolomics Workbench contenant plus de 4 200 études. Accéder aux structures de métabolites, aux métadonnées des études, à la nomenclature RefMet et effectuer des recherches par spectrométrie de masse.

La découverte de médicaments nécessite le filtrage de grandes bibliothèques de composés pour leurs propriétés drug-like. Cette skill applique les règles établies de chimie médicinale, notamment la Rule of Five, Veber et les filtres PAINS, pour prioriser les composés et identifier efficacement les alertes structurelles.

Les scientifiques et les ingénieurs ont souvent des difficultés avec la syntaxe MATLAB et les bonnes pratiques. Cette compétence fournit une documentation de référence complète pour les opérations matricielles, la visualisation et l'analyse numérique.

Matplotlib offre un contrôle complet sur chaque élément visuel pour créer des figures de qualité publication. Maîtrisez les interfaces pyplot et orientées objet pour construire tout type de graphique, des simples courbes aux visualisations scientifiques complexes à plusieurs panneaux.

Les données de spectrométrie de masse contiennent des informations spectrales complexes qui nécessitent un traitement spécialisé. Matchms fournit des outils complets pour importer, filtrer et comparer les spectres de masse afin d'identifier les métabolites et analyser les composés.

La conversion de documents en Markdown les rend efficaces en tokens et faciles à traiter pour les modèles d'IA. MarkItDown prend en charge plus de 15 formats, notamment PDF, DOCX, PPTX, XLSX, images, audio et pages web.

Créer des rapports d'études de marché complets de 50+ pages avec formatage professionnel LaTeX. Générer des visuels stratégiques, effectuer des analyses multi-cadres et produire des livrables de qualité conseil pour les décisions d'affaires.

La conduite manuelle de revues de la littérature gaspille des heures à chercher dans des bases de données et à formater les citations. Cette compétence automatise les revues systématiques de la littérature en cherchant sur PubMed, arXiv, bioRxiv et Semantic Scholar, en vérifiant toutes les citations et en générant des PDF professionnels.

Les affiches de recherche sont essentielles pour la communication scientifique lors des conférences. Cette compétence fournit des conseils complets pour créer des affiches de recherche professionnelles utilisant les packages LaTeX comme beamerposter, tikzposter et baposter. Générez des affiches de qualité publication avec une mise en page, une typographie et une hiérarchie visuelle appropriées.

Déployez des workflows bioinformatiques prêts pour la production sans gérer l'infrastructure. Créez des pipelines serverless utilisant des décorateurs Python avec conteneurisation automatique, support GPU, et stockage cloud intégré.

La recherche biologique génère des ensembles de données complexes difficiles à suivre, interroger et reproduire. LaminDB fournit un cadre unifié pour gérer les données biologiques avec une traçabilité automatique de la lignée, des annotations basées sur des ontologies et une intégration transparente avec les gestionnaires de workflows.

Gérez des carnets de laboratoire électroniques par programmation. Automatisez les téléversements de données, sauvegardez les carnets et intégrez des outils scientifiques comme Jupyter et REDCap pour les workflows de recherche.

Les chercheurs ont besoin d'un accès efficace aux données bioinformatiques KEGG pour l'analyse des voies et la cartographie des gènes. Cette compétence fournit des fonctions d'assistance Python pour toutes les opérations de l'API REST KEGG, notamment la récupération des voies, la cartographie gènes-voies, la recherche de composés et la conversion d'identifiants entre les bases de données.

Les entreprises de dispositifs médicaux ont besoin d’une documentation ISO 13485 complète pour la certification du système de management de la qualité. Cette compétence fournit des modèles, des outils d’analyse des écarts et des guides pas à pas pour créer efficacement tous les documents SMQ requis.

Transformez les observations en hypothèses scientifiques structurées et testables. Ce guide vous accompagne dans la synthèse littéraire, le développement de mécanismes, la conception expérimentale et la formulation de prédictions en utilisant des cadres éprouvés de la méthode scientifique.

La génération manuelle d'hypothèses est chronoureuse et sujette aux biais cognitifs. Hypogenic automatise la génération et le test d'hypothèses à l'aide de LLM, permettant aux chercheurs d'explorer systématiquement les modèles dans des ensembles de données tabulaires et de combiner les résultats empiriques avec les connaissances de la littérature.

Cette compétence donne accès à la base de données du métabolome humain contenant plus de 220 000 entrées de métabolites. Les chercheurs peuvent rechercher par nom chimique, structure ou identifiant pour obtenir les propriétés, les spectres et les données biomarqueurs pour les études de métabolomique.

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.