K-Dense-AI

ClinVarには臨床遺伝学のための重要な変異分類が含まれていますが、このデータにアクセスして解釈するには専門的な知識が必要です。このスキルは、ウェブインターフェース、API、またはFTPダウンロードを通じてClinVarをクエリするための包括的なガイダンスと、臨床的意義分類の詳細な解釈ガイドラインを提供します。

ClinPGxにアクセスして、遺伝子-薬物相互作用、CPICガイドライン、アリル機能情報を含むファーマコジェノミクスデータを取得します。このスキルは、遺伝子型ガイド投薬に関する臨床的意思決定支援を提供することで、精密医療をサポートします。

関連する臨床試験を見つけるには、大規模なレジストリデータベースを検索する必要があります。このスキルは、ClinicalTrials.gov API v2に対してPythonインターフェースを提供し、疾患、薬物、場所、またはスポンサーで試験を検索し、詳細な研究情報を取得できます。

臨床文書作成には正確性と規制への準拠が求められます。このスキルは、CARE、FDA、ICH-GCPの基準に従った症例レポート、診断レポート、臨床試験文書、患者記録のためのテンプレートとバリデーションツールを提供します。

臨床研究者は、創薬および規制当局への提出に必要なエビデンスベースの文書が必要です。このスキルは Biomarker 層別化と GRADE エビデンスグレーディングを備えた出版可能な臨床意思決定支援文書を作成します。

このスキルは、研究者が論文を見つけ、メタデータを抽出し、適切にフォーマットされたBibTeXエントリを生成するのに役立ちます。既存の引用を検証し、科学論文の執筆と出版における参照の正確性を確保します。

ChEMBLデータベースにアクセスして、構造や特性による化合物の検索、生物活性測定値の取得、インhibitorの発見創薬研究のための構造活性相関研究を行います。

GoogleのCirqフレームワークを使用して量子回路を設計およびシミュレートします。このスキルは、量子回路の構築、ノイズモデリング、ハードウェア統合、および量子コンピュータとシミュレータでの実験実行に関する包括的なドキュメントを提供します。

研究者は疾患研究や創薬のために大規模なシングルセルゲノミクスデータへのアクセスを必要としています。このスキルはCELLxGENE Censusの6100万細胞へのプログラムによるアクセスを提供し、データセット全体ダウンロードせずに集団規模のクエリを可能にします。

世界最大の酵素データベースから包括的な酵素速度論データにアクセスします。生化学研究および代謝工学のために、Km値、反応式、生物種固有のパラメータ、基質特異性データを見つけます。

UniProt、KEGG、ChEMBLを含む40以上の生物学的データベースを一貫したPython APIで照会できます。バイオインフォマティクス研究におけるデータベース間分析と識別子変換を簡素化します。

研究者は関連するプレプリントを見つけるためにbioRxivを手動で何時間も検索しています。このスキルは、キーワード、著者、日付範囲、科学カテゴリでの精密なフィルタリングにより、文献発見を自動化します。

Biopythonを使用してDNA、RNA、およびタンパク質配列を効率的に処理します。NCBIデータベースにプログラムでアクセスし、配列アライメントを実行し、研究用途の複雑なバイオインフォマティクスパイプラインを自動化します。

Biomniは複雑なバイオメディカル研究を自律的に多段階分析タスクを実行することで変革します。研究者は科学的な質問に焦点を当てながら、AIがデータ処理、文献レビュー、およびゲノムクス、創薬、臨床ドメイン全体の計算分析を処理します。

Benchling R&Dプラットフォームとの連携により、 laboratory workflowsの自動化と生物学的データ管理を実現します。Python SDKまたはREST APIを通じて、DNA配列、タンパク質データ、インベントリ、および電子ラボノートにアクセスできます。

天文データの操作には、複雑な座標系、ファイル形式、計算の処理が必要です。このスキルは、天体座標、FITSファイル、宇宙論的計算を処理するためのAstropyの使用に関するガイダンスを提供します。

遺伝子制御ネットワーク推論は、トランスクリプトミクスデータから転写因子-標的遺伝子関係を特定します。Arboretoは、GRNBoost2およびGENIE3アルゴリズムのスケーラブルな実装を提供し、ローカルマシンまたは分散クラスターでバルクおよびシングルセルRNA-seqデータを処理できます。

AnnDataはシングルセルゲノミクスで使用される注釈付き行列の標準化されたデータ構造を提供します。このスキルにより、メタデータ、埋め込み、およびscverseエコシステムを完全にサポートした.h5adファイルの作成、読み取り、書き込み、および操作が可能になります。

研究者は、創薬および構造生物学研究のために計算タンパク質構造予測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、200M以上のAI予測タンパク質構造へのAlphaFold DBへの直接アクセスを提供し、UniProt IDによる取得、座標ファイルのダウンロード、信頼性指標の分析を可能にします。

タンパク質設計には実験的検証が必要です。Adaptyvは、結合親和性、発現レベル、熱安定性、および酵素活性の自動テストのためのクラウドラボへのAPIアクセスを提供します。約21日で実験結果を取得できます。

時系列データには標準的な機械学習を超えた特殊なアルゴリズムが必要です。Aeonは、時系列データに対する分類、回帰、クラスタリング、予測、異常検知、セグメンテーション、類似性検索向けに、scikit-learn互換のAPIを提供します。