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。

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。

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。

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。

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。

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。

Microsoft SQL Server 向けの複雑な T-SQL クエリ、ストアド プロシージャ、パフォーマンス最適化に関する専門的サポートを受けられます。CTE、ウィンドウ関数、PIVOT、MERGE ステートメントなどの高度なパターンをカバーします。

このスキルにより、Claude、Codex、Claude Codeユーザーがストーリーボードを作成し、参照画像を作成してからSeedance 2.0 APIに動画生成タスクを提出することで、プロフェッショナルなAI動画を生成できます。複雑なマルチステップの動画作成プロセスをシンプルで自動化されたワークフローに合理化します。

Home Assistantの設定ファイルには正確なYAML構文と適切な構造が必要です。このスキルは、自動化、スクリプト、テンプレート、ブループリント、Lovelaceダッシュボード向けの検証ツール、設定例、ベストプラクティスを提供します。

ユーザーは手作業で数えることなく、テキスト内容の素早い洞察を必要としています。このツールは任意のテキスト入力に対して、単語数、文字数、文数、読了時間を自動的に算出します。

遅いDataFusionクエリはリソースと時間を浪費します。このスキルはSQLとDataFrame操作を分析し、述語プッシュダウン、パーティションプルーニング、列プロジェクション、結合順序の最適化に関する具体的な改善案を提示します。

組織では、正確な財務追跡のために経費請求書を体系的に記録および分類する方法が必要です。このスキルは、手動での請求書入力、OCRスキャン統合、およびMySQLでの経費レコード管理のための文書化されたワークフローを提供します。

レシートスキャンには正確なOCR抽出とデータベース統合が必要です。このスキルでは、レシート画像の解析、抽出エラーのデバッグ、信頼性の高い経費追跡ワークフローをGoogle Gemini AIで構築するための完全なガイダンスを提供します。