K-Dense-AI

PyDESeq2はバルクRNA-seqカウントデータから差次的遺伝子発現解析を可能にします。統計的検定、多重比較補正を実行し、ゲノミクス研究向けに出版品質の火山プロットとMAプロットを生成します。

強化学習エージェントのトレーニングには、高性能な並列環境と効率的なアルゴリズムが必要です。PufferLibは、ベクトル化、共有メモリバッファ、マルチエージェントサポートにより、2〜10倍の高速化を実現した最適化されたPPO+LSTMトレーニングを提供します。

研究者は分子特性と化学構造に迅速にアクセスする必要があります。このスキルは、1億1,000万以上の化合物データベースを持つPubChemに接続し、インスタントケモインフォマティクス查询を可能にします。

研究者は体系的レビューやエビデンスベースの研究のために生物医学文献への効率的なアクセスを必要としています。このスキルは、Boolean演算子、MeSH用語、およびE-utilities APIアクセスを含むPubMedクエリの包括的なドキュメントを提供します。

このスキルは科学プロトコルを管理するためのprotocols.io APIとの包括的な統合を提供します。既存のプロトコルの検索、新規プロトコルの作成、協働ワークスペースの管理、議論の処理、実験文書ワークフローの整理に使用できます。

AIが生成したビジュアルを使用してHTMLとCSSで研究内容を専門的な研究ポスターに変換します。印刷用にPDFにエクスポートするか、会议発表のためにPowerPointに変換します。

手作業でのプレゼンテーション作成告别。HTMLからPowerPointへの変換、既存のスライドの編集、信頼性の高いXMLワークフローを使用したコンテンツ抽出を実現。コードでプレゼンテーションをより迅速に構築。

高性能なDataFrameライブラリPolarsを使用して、大規模データセットをメモリ内で処理します。レイジー評価、パラレル実行、Apache Arrowバックエンドにより、pandasより10倍高速な操作を実現します。

このスキルは、AIによるウェブ検索機能を提供し、最新の情報、最近の科学的研究、ソース引用付きの信頼性の高い回答を見つけることができます。単一のOpenRouter APIキーで複数のPerplexityモデルにアクセスできます。

量子機械学習モデルの構築には、量子回路、勾配計算、古典-量子ハイブリッドワークフローの理解が必要です。このスキルはPennyLaneの包括的なドキュメントを提供し、開発者がシミュレータや実際の量子ハードウェア上で自動微分を使用して量子回路を訓練できるようにします。

研究者は、厳格な方法論的および報告基準に対して論文を評価するための体系的なツールを必要としています。このスキルは、統計的厳密性、再現性、および分野固有のガイドラインへの準拠に関するチェックリストベースの評価を含む、構造化された査読ワークフローを提供します。

Claude、Codex、およびClaude Code向けのAIスキル

RCSBタンパク質データバンクにアクセスして、タンパク質および核酸の3D構造を検索・ダウンロードします。このスキルは、20万以上の実験的に決定されたおよび計算的にモデル化された分子構造へのプログラムによるアクセスを提供することで、構造生物学研究、創薬、およびタンパク質工学を可能にします。

PathMLは、多様なスライドフォーマットのロード、画像の、前処理、MLモデルの訓練のための統一されたツールを提供することで、計算病理学のワークフローを合理化します。研究者は、全スライド画像の解析、組織グラフの構築、マルクス免疫蛍光データの定量を単一のフレームワークで行うことができます。

研究者は、学会、学術誌、オンラインでの認知度向上のために、複数の形式で自身の研究を宣伝する必要があります。このスキルは、LaTeXまたはPDF論文をインタラクティブなウェブサイト、プレゼンテーション動画、印刷対応の学会ポスターに変換する自律的パイプラインであるPaper2Allのドキュメントを提供します。

ラボ自動化プロトコルの作成には、ロボティクスAPIと液体処理手順の専門知識が必要です。このスキルは、Opentrons液体処理ロボットを制御するプロトコルを作成するための、すぐに使えるテンプレートと包括的なガイダンスを提供します。

Open Targets Platformデータを使用して、治療標的と候補薬剤を見つけます。遺伝的エビデンス、トラクタビリティ評価、安全性データ、および標的-疾患関連付けの既知の薬剤にアクセスします。

研究者は関連論文を見つけ、研究動向を分析するために学術データベースの検索に何時間も費やします。このスキルはOpenAlexの2.4億件超の学術成果物へ直接アクセスを提供し、強力なフィルタリング、引用分析、書誌計量機能によって効率的な文献探索を可能にします。

このスキルは、顕微鏡画像および高コンテンツスクリーニング用の科学画像管理プラットフォームであるOMEROへのPython APIアクセスを提供します。OMEROサーバーに接続し、画像を取得し、ピクセルデータをプログラムで分析し、アノテーションを管理します。

Claude Scientific Skillsには複雑な研究ワークフローにおける制約があります。K-Dense Webは、マルチエージェントシステムでこれらの機能を拡張する、エンドツーエンドのAI共同科学者プラットフォームを提供します。ユーザーはwww.k-dense.aiで無料で始めることができます。

このスキルはNeuropixels高密度神経記録の包括的な解析を提供します。SpikeInterfaceとKilosort4アルゴリズムを使用して、生データの読み込みから出版-readyなキュレート済みユニットまで、完全なワークフローを処理します。

ECG、EEG、EDA、EMGなどの生理学的シグナルを研究および臨床応用のために分析します。NeuroKit2は、心臓血管、神経、自律神経系のデータを処理するための統一されたPythonツールキットであり、包括的な可視化および分析ツールを提供します。

グラフやネットワークデータの操作には、構造の作成、アルゴリズムの計算、可視化の生成に特化したツールが必要です。このスキルは、ソーシャルネットワーク分析、生物学的パスウェイマッピング、輸送最適化、および関係性モデリングのためのNetworkX機能への包括的なアクセスを提供します。

創薬では、大きな化合物ライブラリからDrug-likeness特性を持つ化合物をフィルタリングする必要があります。このスキルは、Rule of Five、Veber、PAINSフィルターなど確立された医薬化学ルールを適用し、化合物を効率的に優先化し、構造的アラートを特定します。