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.

Accédez aux données complètes d'études d'association pangénomiques du catalogue GWAS NHGRI-EBI. Recherchez des variants par rs ID, trait ou gène pour récupérer les p-valeurs, les tailles d'effet et les statistiques résumées pour la recherche génétique.

Traiter et analyser les données d'intervalles génomiques pour la recherche en bioinformatique. Gtars fournit des outils haute performance pour la détection de chevauchements, l'analyse de couverture et la jetonisation de séquences génomiques pour l'apprentissage automatique.

gget offre un accès unifié à plus de 20 bases de données génomiques via une interface CLI ou Python simple. Interrogez des informations sur les gènes, récupérez des séquences, effectuez des recherches BLAST et exécutez des analyses d'enrichissement sans gérer plusieurs connexions API.

Les tâches de calcul scientifique nécessitent des informations sur le matériel pour sélectionner des stratégies computationnelles optimales. Cette compétence détecte automatiquement les cœurs de processeur, la disponibilité GPU, la mémoire et l'espace disque, puis génère des recommandations pour le traitement parallèle et l'accélération GPU.

GeoPandas etend pandas pour les operations geospatiales. Il permet de lire des shapefiles, du GeoJSON et des donnees PostGIS. Effectuez des jointures spatiales, des analyses de tampon, des transformations de coordonnees et creez des cartes choroplethes avec l'integration matplotlib.

Les chercheurs ont besoin d'un accès efficace aux ensembles de données d'expression génique pour analyse. Cette compétence permet d'interroger, télécharger et analyser les données de la base de données GEO de NCBI contenant des millions d'échantillons génomiques.

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.