K-Dense-AI

GeoPandasはpandasを拡張して地理空間操作を可能にします。シェープファイル、GeoJSON、PostGISデータの読み込みに対応。空間結合、バッファ解析、座標変換、matplotlibとの連携によるコロプレス地図の作成が可能です。

GenimlはBEDファイルを機械学習エンベディングに変換し、ゲノム領域の解析を可能にします。クロマチンアクセシビリティのパターンを発見するためのモデルのトレーニング、コンセンサスピークセットの構築、単細胞ATAC-seqデータの解析を行います。

AIモデルを使用して、プレゼンテーション、ドキュメント、出版物向けの高品質な画像を作成します。シンプルなテキストプロンプトでオリジナルアートワークを生成したり、既存の画像を編集したりできます。OpenRouter APIを通じてFLUXとGeminiモデルにアクセスできます。

配列、注釈、機能情報を含むNCBIの包括的な遺伝子データにアクセスできます。遺伝子シンボル、ID、または生物学的コンテキストで検索し、バイオインフォマティクス研究向けにRefSeq、Gene Ontology、染色体位置、表現型を取得します。

FluidSimはPythonで高性能な計算流体力学を実現します。単純なPythonコマンドでNavier-Stokesシミュレーション、亂流解析、结果の可視化を実行できます。複雑なFortranやC++のセットアップは不要です。

フローサイトメトリーデータには特殊なファイルHandlingが必要です。FlowIOはFCSファイルを解析し、イベントデータをNumPy配列として抽出 downstream分析パイプラインへのCSV形式への変換を可能にします。

公式のopenFDA APIを通じて、医薬品の有害事象、医療機器のリコール、安全性情報を含む包括的なFDA規制データにアクセス。Pythonでファーマコビジランスと規制研究のワークフローを構築。

科学データファイルは何百もの形式があります。このスキルはファイルタイプを自動的に検出し、メタデータを抽出し、データ品質を評価し、形式固有の分析推奨事項を含む包括的なマークダウンレポートを生成します。

ETE toolkitは進化生物学研究の系統解析を効率化します。樹形データの処理、進化イベントの検出、論文掲載に適した可視化の作成が可能です。

タンパク質工学では、新規タンパク質配列の分析と設計が必要です。ESMは最先端のタンパク質言語モデルを提供し、配列の生成、構造予測、下流分析のためのエンベディング作成に使用できます。配列、構造、関数全体をまたがる生成タスクにはESM3を、効率的な表現学習にはESM Cを使用してください。

EnsemblゲノムデータベースREST APIを使用して、脊椎動物のゲノムデータをクエリします。250種以上の種で遺伝子を検索し、シークエンスを取得し、VEPでバリアントを分析し、比較ゲノミクスを行います。

研究者は分析のためにゲノム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、REST APIとFTPを通じてENAへのプログラマティックアクセスを提供し、アクセッション番号によるDNA/RNA配列、FASTQファイル、ゲノムアセンブリの取得を可能にします。

DrugBankは詳細な医薬品情報を含む包括的なバイオインフォマティクスデータベースです。このスキルは、薬理学研究や創薬のために、医薬品の特性、相互作用、ターゲット、経路、および化学構造へのプログラムによるアクセスを可能にします。

このスキルは、Word 文書操作のための完全なツールキットを提供します。JavaScript で新規ドキュメントをゼロから作成し、Python で既存の文書を編集し、適切な OOXML 準拠で変更履歴やコメントを管理できます。

DNAnexusはクラウドベースのゲノミクス分析を提供しますが、プラットフォーム固有の知識が必要です。このスキルは、アプリの構築、データ管理、およびバイオインフォマティクスワークフローの実行に関する完全なドキュメントを提供します。

DiffDockは高度な拡散モデルを使用して、小さな分子がタンパク質にどのように3次元空間で結合するかを予測します。研究者は、正確な結合ポーズと構造ベース創薬のための信頼度スコアを生成することで、創薬を加速できます。

仮説生成、方法論開発、計算実験、LaTeX論文執筆を自動化することで、データセットを公開可能な研究に変換します。マルチエージェントAIがエンドツーエンドの研究パイプラインを調整します。

次世代シーケンシングデータを処理・可視化。BAMからbigWigへの変換、品質管理プロットの生成、ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq実験のための出版品質ヒートマップの作成。

DeepChemを使用して、溶解性、毒性、結合親和性などの分子特性を予測します。グラフニューラルネットワークを訓練するか、ChemBERTaなどの事前学習済みモデルを使用して、創薬や材料科学のアプリケーションに活用します。

Data Commonsから人口統計、経済、 健康、環境指標を含むグローバル統計データにアクセスします。Pythonクライアントメソッドを使用して、人口、GDP、失業率、地理的関係性をクエリします。

RDKitへのPython的なインターフェースで化学データを効率的に処理します。DatamolはRDKitエコシステムとの完全な互換性を維持しながら、複雑なケモインフォマティクス操作を簡素化します。

並列コンピューティングを使用して、利用可能なRAMより大きなデータセットを処理します。コードを書き換えることなく、単一マシーンのpandasとNumPyのワークフローを複数のコアまたは分散クラスターで実行するように変換します。

がん研究者は研究のために包括的な変異データを必要としています。このスキルは、数百万の体細胞変異 CURATEされたがん遺伝子リスト、および精密がん治療研究のための突然変異署名を含むCOSMICデータベースへのプログラムによるアクセスを提供します。

代謝モデリングには制約ベースの再構築と解析手法の専門知識が必要です。COBRApyは、フラックスバランス解析、遺伝子ノックアウト研究、およびシステム生物学研究のための生産エンベロープ計算のための包括的なPythonインターフェースを提供します。