数値近似ではなく、正確な数学的な結果が必要ですか。このスキルは、Python SymPyライブラリを使用した記号代数、微分方程式求解、行列演算、および物理計算のための包括的なガイダンスを提供します。

OLS、GLM、ARIMA、および離散選択モデルを使用して厳密な統計分析を実行します。完全な診断、係数テーブル、残差分析により、出版品質の結果を取得します。

どの統計的検定を使えばいいのか悩むのは終わりです。データに最適な検定の選択、仮定の確認、APA形式での結果出力为您提供。包括的な統計分析支援ツールで、研究データの信頼性を高めましょう。学生や研究者向けに、厳密な統計分析为您提供。

SimPyは、プロセス、キュー、共有リソースを用いて複雑なシステムをモデル化できます。製造ライン、サービス運用、ネットワークトラフィック、物流をシミュレートし、実装前に性能を最適化します。

機械学習モデルは多くの場合、ブラックボックスとして機能します。SHAPは、ゲーム理論のShapley値を使用して特徴量の寄与を計算することで、任意のモデル予測を説明するための統一フレームワークを提供します。このスキルを使用して、特徴量の重要度を可視化し、モデルの動作をデバッグし、説明可能なAIを実装します。

生存解析は、すべての対象でイベントが起こるとは限らないデータを扱います。このスキルは、Coxモデル、Random Survival Forest、SVM、コンコーダンス指数などの特化評価指標を用いて、打ち切りデータの時間-to-イベントモデリングを行うためのPythonツールを提供します。

生物学的配列の処理、多様性指標の計算、マイクロバイオームおよび生態学的データに対する統計的検定を実施します。このスキルは、アライメント、系統解析、次元縮約を含むバイオインフォマティクスワークフローに関する包括的なガイダンスを提供します。

単一細胞RNAシークエンシングは、特殊な解析を必要とする複雑なデータセットを生成します。このスキルは、単一細胞遺伝子発現データの品質管理、次元削減、クラスタリング、可視化のための完全なワークフローを提供します。

Reactomeデータベースを使用して生物学的パスウェイと遺伝子リストを分析します。パスウェイエンリッチメント分析、遺伝子からパスウェイへのマッピング、システム生物学研究のための分子間相互作用の探索を行います。

包括的な質量分析ツールでプロテオミクスとメタボロミクスのデータを処理します。このスキルは、ファイル形式の取り扱い、スペクトル処理、特徴検出、ペプチド同定ワークフローのためのOpenMSアルゴリズムへのアクセスを提供します。

多目的最適化は、複数の相反する目的を同時に満たす必要がある場合にトレードオフ解を見つけることを含みます。このスキルは、NSGA-II、NSGA-III、MOEA/Dを含むpymooアルゴリズムへの包括的なアクセスを提供し、パレート最適解の発見とトレードオフフロントの可視化を行います。

PyMCを使用してベイズモデルを構築、適合、検証します。階層モデルを作成し、MCMCサンプリングを実行し、LOOおよびWAIC指標でモデルを比較します。

医療機関の研究者とデータ科学者は、複雑な臨床データ形式とコーディングシステムに苦労しています。PyHealthは、医療データセットの読み込み、EHRデータの処理、予測モデルの訓練、標準的な医療コードの操作のための統一されたツールキットを提供します。

CT、MRI、X線、超音波を含むDICOM医用画像を処理します。ヘルスケア画像ファイルからメタデータの読み取り、書き込み、匿名化、変換、および抽出を行います。

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。

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。

デー��の可視化は複雑なコードを必要とし、探索のためのインタラクティブ性が欠けていることが多い。このスキルは、Plotlyでインタラクティブな出版品質チャートを作成するための包括的なガイダンスを提供し、ホバーツールチップ、ズーム、パン、40以上のチャートタイプをダッシュボードやデータ分析向けに提供します。

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。

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。