K-Dense-AI

分子機械学習では、化学構造を数値表現に変換する必要があります。Molfeatは100種類以上のfeaturizerを提供し、SMILES文字列をQSARモデリングや創薬向けの機械学習対応特徴量に変換します。

Modalは、クラウドでPythonコードを実行するためのサーバーレスプラットフォームです。GPUへの即時アクセス、自動スケーリング、従量課金制を提供します。インフラを管理することなく、MLモデルをデプロイし、バッチ処理ジョブを実行し、APIを提供できます。

4,200以上の研究を含むNIHメタボロミクスワークベンチデータベースからメタボロミクスデータを検索・取得します。代謝物構造、研究メタデータ、RefMet命名法にアクセスし、质量分析法による検索を実行できます。

Matplotlibは、出版品質の図を作成するためにあらゆる視覚要素を完全に制御できます。pyplotとオブジェクト指向の両方のインターフェースを習得することで、シンプルな折れ線グラフから複雑なマルチパネルの科学的な可視化まで、あらゆる種類のチャートを構築できます。

質量分析データは複雑なスペクトル情報を含んでおり、特別な処理が必要です。Matchmsは代謝物同定と化合物解析のための質量スペクトルのインポート、フィルタリング、比較のための包括的なツールを提供します。

MATLABの構文やベストプラクティスに悩む科学者や技術者は少なくありません。このスキルは行列入出力、可視化、数値解析に関する包括的なリファレンスドキュメントを提供します。

ドキュメントをMarkdownに変換すると、AIモデルで処理しやすく、トークン効率が向上します。MarkItDownはPDF、DOCX、PPTX、XLSX、画像、音声、Webページを含む15以上のフォーマットをサポートしています。

専門的なLaTeXフォーマットで包括的な50ページ以上の市場調査レポートを作成します。戦略的な視覚化を生成し、マルチフレームワーク分析を実行し、ビジネス上の意思決定のためのコンサルティング品質の成果物を制作します。

文献レビューを手動で行うと、データベース検索や引用のフォーマットに時間がかかります。このスキルは、PubMed、arXiv、bioRxiv、Semantic Scholarを検索し、すべての引用を検証し、專業的なPDFを生成することで、体系的な文献レビューを自動化します。

研究ポスターは学会での科学的なコミュニケーションに不可欠です。このスキルでは、beamerposter、tikzposter、baposterなどのLaTeXパッケージを使用して専門的な研究ポスターを作成するための包括的なガイダンスを提供します。適切なレイアウト、タイポグラフィ、視覚的階層構造を備えた出版品質のポスターを生成します。

インフラ管理なしで本番対応のバイオインフォマティクス・ワークフローをデプロイ。Pythonデコレーターでサーバーレスのパイプラインを作成し、自動コンテナ化、GPU対応、統合クラウドストレージを利用できます。

生物学的 연구는 추적, 쿼리 및 재현이 어려운 복잡한 데이터세트를 생성합니다. LaminDB는 자동 계보 추적, 온톨로지 기반 주석 및 워크플로우 관리자와의 원활한 통합을 통해 생물학적 데이터를 관리하기 위한 통합 프레임워크를 제공합니다.

電子ラボノートをプログラムで管理します。データアップロードの自動化、バックアップ、およびJupyterやREDCapなどの科学ツールとの連携による研究ワークフローの統合を実現します。

研究者はパスウェイ分析と遺伝子マッピングのためにKEGGバイオインフォマティクスデータ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、KEGG REST API操作用のPythonヘルパー関数を提供し、パスウェイの取得、遺伝子-パスウェイマッピング、化合物検索、データベース間のID変換などが可能です。

観察を構造化された検証可能な科学的仮説に変換します。このスキルは、文献の統合、メカニズムの構築、実験設計、予測の策定を実証済みの科学的手法フレームワークを使用してガイドします。

医療機器企業は品質管理認証に必要な包括的なISO 13485資料を必要としています。このスキルでは、テンプレート、ギャップ分析ツール、段階的なガイダンスを提供し、効率的にすべてのQMS文書を作成します。

手動による仮説生成は時間がかかり、認知バイアスの影響を受けやすい問題があります。HypogenicはLLMを使用して仮説生成とテストを自動化し、研究者が表形式データセット内のパターンを体系的に探索し、実証的知見と文献の洞察を組み合わせることを可能にします。

このスキルは、220,000以上の代謝物エントリを含むヒューマンメタボロームデータベースへのアクセスを提供します。研究者は、化学名、構造、またはIDで検索することで、メタボローム研究のための特性、スペクトル、およびバイオマーカーデータを取得できます。

Histolabは、超高解像度全スライド画像から組織の検出とタイル抽出を自動化します。WSIファイルを処理して、深層学習パイプラインや医学研究のために有益なタイルを抽出します。

NHGRI-EBI GWASカタログから包括的なゲノムワイド関連研究データにアクセスします。rs ID、性状、または遺伝子別にバリアントを検索し、遺伝研究のためのp値、効果量、サマリー統計を取得できます。

バイオインフォマティクス研究向けにゲノム区間データを処理・解析します。Gtarsは、オーバーラップ検出、カバレッジ解析、ゲノム配列のMLトークナイゼーション向けの高性能ツールを提供します。

gget は、シンプルな CLI または Python インターフェースを通じて 20 以上のゲノムデータベースに統一的にアクセスできます。複数の API 接続を管理することなく、遺伝子情報の検索、配列の取得、BLAST 検索、エンリッチメント解析を実行できます。

科学技術計算のタスクでは、最適な計算戦略を選ぶためにハードウェア情報が必要です。このスキルはCPUコア数、GPUの有無、メモリ、ディスク容量を自動検出し、並列処理とGPUアクセラレーションの推奨事項を生成します。

研究者は分析のために遺伝子発現データセットに効率的にアクセスする必要があります。このスキルにより、数百万のゲノムクスサンプルを含むNCBIのGEOデータベースへのクエリ、ダウンロード、分析が可能になります。