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.

Traitez des ensembles de données plus grands que la RAM disponible à l'aide du calcul parallèle. Transformez les flux de travail pandas et NumPy sur une seule machine pour qu'ils s'exécutent sur plusieurs cœurs ou clusters distribués sans réécrire votre code.

Les chercheurs en cancérologie ont besoin de données complètes sur les mutations pour leurs études. Cette compétence permet d'accéder par programmation à la base de données COSMIC contenant des millions de mutations somatiques, des listes de gènes du cancer curatées et des signatures mutationnelles pour la recherche en oncologie de précision.

La modélisation métabolique nécessite une connaissance spécialisée des méthodes de reconstruction et d'analyse basées sur des contraintes. COBRApy fournit une interface Python complète pour l'analyse de flux à l'équilibre, les études de suppression de gènes et les calculs d'enveloppes de production pour la recherche en biologie des systèmes.

ClinVar contient des classifications de variants essentielles pour la génétique clinique, mais l'accès et l'interprétation de ces données nécessitent des connaissances spécialisées. Cette skill fournit des conseils complets pour interroger ClinVar via l'interface web, l'API ou les téléchargements FTP, avec des directives d'interprétation détaillées pour les classifications de significance clinique.

Accéder à ClinPGx pour récupérer les données pharmacogénomiques, notamment les interactions gène-médicament, les lignes directrices CPIC et les informations sur la fonction des allèles. Cette compétence prend en charge la médecine de précision en fournissant un soutien aux décisions cliniques pour le dosage des médicaments basé sur le génotype.

La recherche d'essais cliniques pertinents nécessite l'interrogation d'une grande base de données de registres. Cette compétence fournit une interface Python pour interroger l'API ClinicalTrials.gov v2 afin de rechercher des essais par maladie, médicament, lieu ou promoteur et récupérer des informations détaillées sur les études.

La documentation clinique nécessite de la précision et la conformité réglementaire. Cette compétence fournit des modèles et des outils de validation pour les rapports de cas, les rapports diagnostiques, la documentation des essais cliniques et les notes des patients conformément aux normes HIPAA, FDA et ICH-GCP.