遺伝子情報、タンパク質構造、発現データへの迅速なアクセスが必要ですか？このスキルは、単一のインターフェースを通じて20以上のバイオインフォマティクスデータベースへの統一されたアクセスを提供します。遺伝子を検索し、配列を取得し、構造を予測し、疾患との関連性を分析できます。

遺伝子発現データセットの検索と処理には、複雑なデータベース構造とファイル形式への対応が必要です。このスキルは、GEOのマイクロアレイやRNA-seqデータを検索、ダウンロード、分析するための実用的なコードパターンを提供します。

ゲノム間隔データを機械学習タスクで使用するには、特別なツールが必要です。Genimlは、ゲノム領域、シングルセル、およびメタデータラベルの埋め込みを学習するための教師なしメソッドを提供し、類似性検索、クラスタリング、下流分析に使用できます。

NCBI Geneデータベースから遺伝子情報を検索・取得します。リファSeq配列、GOアノテーション、染色体位置、フェノタイプとの関連性などを研究・分析のために取得できます。

タンパク質工学には、配列・構造・機能の関係を分析するための専門的なAIモデルが必要です。ESMは、新規配列の生成、構造予測、マルチモーダルAIによる機能的タンパク質の設計のための最先端のタンパク質言語モデルを提供します。

ゲノム研究者は、遺伝子配列、バリアント、および種間の比較データへのアクセスを必要としています。このスキルはEnsemblデータベースREST APIをクエリして、250種以上の脊椎動物の遺伝子情報、DNAバリアント、予測オルソログ、および регулятор機能.

塩基配列の検索とダウンロードには、複雑なAPI構文と複数のエンドポイントパターンの理解が必要です。このスキルは、アクセッション番号によるDNA/RNA配列、ゲノムアセンブリ、および生シーケンシングリードの取得のために、European Nucleotide Archiveをクエリするための包括的なドキュメントを提供します。

Denarioはデータ分析から出版まで、研究全体のワークフローを自動化します。AIエージェントを使用して仮説の生成、方法論の開発、実験の実行、学術誌形式の論文の作成を行います。

がん研究者は、世界最大の体細胞変異データベースへのプログラム的アクセスを必要としています。このスキルにより、認証付きでCOSMICがんゲノムデータ（変異、遺伝子アノテーション、臨床バリアント）をダウンロードでき、研究および精密がん治療に活用できます。

患者、研究、または医薬品開発のために臨床試験を見つけるには、複雑な登録情報をナビゲートする必要があります。このスキルは、公式の ClinicalTrials.gov データベースをクエリするための Python インターフェースを提供します。状態、薬剤、場所、またはスポンサーで検索し、募集中の試験を見つけ、詳細な研究情報を取得し、分析用にデータをエクスポートできます。

引用を手動で管理するのは時間がかかり、エラーが発生しやすい作業です。このスキルは、学術データベースの検索、DOIやPMIDからのメタデータ抽出、引用の検証、出版可能なBibTeXエントリの生成を自動化します。

創薬データの検索には、複数のデータベースをまたいだ検索と複雑なAPIクエリの理解が必要です。このスキルは、200万以上のバイオ活性化合物、1900万件の生物活性測��値、および承認された医薬品情報を含むChEMBLデータベースのクエリに使用可能な関数を提供します。

研究者は、ゲノミクス研究のために集団規模のシングルセル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、最適化されたクエリパターンと下流分析の統合ガイドを備えた、AI主導のCZ CELLxGENE Censusへのアクセスを提供します。

文献から酵素の動力学パラメータを見つけるには広範な検索が必要です。このスキルは、生化学研究のためのKm値、反応式、生物種特異的な酵素データを取得するシンプルなインターフェースを通じて、BRENDAデータベースへの直接アクセスを提供します。

研究者は複数のデータベースから生物学的データを取得する必要があります。このスキルは、UniProt、KEGG、ChEMBL、Reactomeを含む40以上のバイオインフォマティクスサービスへの統合アクセスを提供し、タンパク質配列、パスウェイ、化合物、相互作用の情報を取得できます。

ライフサイエンスのプリプリントを見つけるには、bioRxivを手動で閲覧するか、複数のツールを使用する必要があります。このスキルは、キーワード、著者、カテゴリ、日付範囲で検索し、構造化されたJSON形式で論文とメタデータをダウンロードするための統合Pythonインターフェースを提供します。

複雑なバイオメディカル研究タスクには、専門知識と反復的な分析ステップが必要です。Biomniは、LLM駆動の推論と統合されたバイオメディカルデータベースを使用して、ゲノミクス、創薬、臨床ゲノミクスにわたる多段階の研究ワークフローを自動化します。

天文学研究では、天球座標、物理単位、専門的なデータフォーマットの正確な取り扱いが必要です。このスキルは、座標変換、FITSファイル操作、宇宙論的計算、時刻系変換におけるastropyの使用に関する専門的なガイダンスを提供します。

AlphaFold DBは2億を超えるAI予測タンパク質構造を提供します。このスキルは、研究者が構造ファイルを取得し、信頼度スコアを分析し、創薬や構造生物学のための計算パイプラインに予測を統合することを支援します。

タンパク質を設計したが、ウェットラボへのアクセスがない場合でも、配列を直接Adaptyvの自動化クラウドラボラトリーに提出して、結合アッセイ、発現試験、熱安定性測定、酵素活性分析を実施できます。実験結果は約21日で受け取れます。