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。

研究者は関連論文を見つけ、研究動向を分析するために学術データベースの検索に何時間も費やします。このスキルはOpenAlexの2.4億件超の学術成果物へ直接アクセスを提供し、強力なフィルタリング、引用分析、書誌計量機能によって効率的な文献探索を可能にします。

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。

Claude Scientific Skillsには複雑な研究ワークフローにおける制約があります。K-Dense Webは、マルチエージェントシステムでこれらの機能を拡張する、エンドツーエンドのAI共同科学者プラットフォームを提供します。ユーザーはwww.k-dense.aiで無料で始めることができます。

このスキルはNeuropixels高密度神経記録の包括的な解析を提供します。SpikeInterfaceとKilosort4アルゴリズムを使用して、生データの読み込みから出版-readyなキュレート済みユニットまで、完全なワークフローを処理します。

ECG、EEG、EDA、EMGなどの生理学的シグナルを研究および臨床応用のために分析します。NeuroKit2は、心臓血管、神経、自律神経系のデータを処理するための統一されたPythonツールキットであり、包括的な可視化および分析ツールを提供します。

グラフやネットワークデータの操作には、構造の作成、アルゴリズムの計算、可視化の生成に特化したツールが必要です。このスキルは、ソーシャルネットワーク分析、生物学的パスウェイマッピング、輸送最適化、および関係性モデリングのためのNetworkX機能への包括的なアクセスを提供します。

分子機械学習では、化学構造を数値表現に変換する必要があります。Molfeatは100種類以上のfeaturizerを提供し、SMILES文字列をQSARモデリングや創薬向けの機械学習対応特徴量に変換します。

Modalは、クラウドでPythonコードを実行するためのサーバーレスプラットフォームです。GPUへの即時アクセス、自動スケーリング、従量課金制を提供します。インフラを管理することなく、MLモデルをデプロイし、バッチ処理ジョブを実行し、APIを提供できます。

4,200以上の研究を含むNIHメタボロミクスワークベンチデータベースからメタボロミクスデータを検索・取得します。代謝物構造、研究メタデータ、RefMet命名法にアクセスし、质量分析法による検索を実行できます。

創薬では、大きな化合物ライブラリからDrug-likeness特性を持つ化合物をフィルタリングする必要があります。このスキルは、Rule of Five、Veber、PAINSフィルターなど確立された医薬化学ルールを適用し、化合物を効率的に優先化し、構造的アラートを特定します。

MATLABの構文やベストプラクティスに悩む科学者や技術者は少なくありません。このスキルは行列入出力、可視化、数値解析に関する包括的なリファレンスドキュメントを提供します。

Matplotlibは、出版品質の図を作成するためにあらゆる視覚要素を完全に制御できます。pyplotとオブジェクト指向の両方のインターフェースを習得することで、シンプルな折れ線グラフから複雑なマルチパネルの科学的な可視化まで、あらゆる種類のチャートを構築できます。

質量分析データは複雑なスペクトル情報を含んでおり、特別な処理が必要です。Matchmsは代謝物同定と化合物解析のための質量スペクトルのインポート、フィルタリング、比較のための包括的なツールを提供します。

ドキュメントをMarkdownに変換すると、AIモデルで処理しやすく、トークン効率が向上します。MarkItDownはPDF、DOCX、PPTX、XLSX、画像、音声、Webページを含む15以上のフォーマットをサポートしています。

専門的なLaTeXフォーマットで包括的な50ページ以上の市場調査レポートを作成します。戦略的な視覚化を生成し、マルチフレームワーク分析を実行し、ビジネス上の意思決定のためのコンサルティング品質の成果物を制作します。

文献レビューを手動で行うと、データベース検索や引用のフォーマットに時間がかかります。このスキルは、PubMed、arXiv、bioRxiv、Semantic Scholarを検索し、すべての引用を検証し、專業的なPDFを生成することで、体系的な文献レビューを自動化します。

研究ポスターは学会での科学的なコミュニケーションに不可欠です。このスキルでは、beamerposter、tikzposter、baposterなどのLaTeXパッケージを使用して専門的な研究ポスターを作成するための包括的なガイダンスを提供します。適切なレイアウト、タイポグラフィ、視覚的階層構造を備えた出版品質のポスターを生成します。

インフラ管理なしで本番対応のバイオインフォマティクス・ワークフローをデプロイ。Pythonデコレーターでサーバーレスのパイプラインを作成し、自動コンテナ化、GPU対応、統合クラウドストレージを利用できます。

生物学的 연구는 추적, 쿼리 및 재현이 어려운 복잡한 데이터세트를 생성합니다. LaminDB는 자동 계보 추적, 온톨로지 기반 주석 및 워크플로우 관리자와의 원활한 통합을 통해 생물학적 데이터를 관리하기 위한 통합 프레임워크를 제공합니다.