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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。