K-Dense-AI

PyDESeq2는 벌크 RNA-seq 카운트 데이터로부터 차등 유전자 발현 분석을 수행할 수 있게 해줍니다. 통계적 검정, 다중 비교 보정, 게놈 연구를 위한 출판용 volcano 및 MA 플롯 생성이 가능합니다.

RL 에이전트 훈련에는 고성능 병렬 환경과 효율적인 알고리즘이 필요합니다. PufferLib는 벡터화, 공유 메모리 버퍼, 다중 에이전트 지원을 통해 최적화된 PPO+LSTM 훈련을 제공하며 2-10배의 속도 향상을 달성합니다.

연구자들은 분자 특성과 화학 구조에 대한 빠른 접근이 필요합니다. 이 기술은 1억 1천만 개 이상의 화합물 데이터베이스인 PubChem에 연결하여 즉각적인 chemoinformatics 조회를 제공합니다.

연구자들은 체계적 문헌고찰과 근거 기반 연구를 위해 생물의학 문헌에 대한 효율적인 접근이 필요합니다. 이 스킬은 Boolean 연산자, MeSH 용어, E-utilities API 접근을 포함한 PubMed 쿼리에 대한 포괄적인 문서를 제공합니다.

이 스킬은 과학 프로토콜 관리를 위한 protocols.io API의 포괄적인 통합을 제공합니다. 기존 프로토콜 검색, 새 프로토콜 생성, 협업 작업 공간 관리, 토론 처리 및 실험 문서화 워크플로우 구성에 사용하세요.

AI가 생성한 시각 자료를 사용하여 HTML과 CSS로 전문적인 리서치 포스터를 제작합니다. 인쇄를 위해 PDF로 내보내거나 컨퍼런스 프레젠테이션을 위해 PowerPoint로 변환합니다.

수동으로 프레젠테이션을 만드는 것은 그만두세요. 이 스킬은 HTML을 PowerPoint로 변환하고, 기존 슬라이드를 편집하며, 검증된 XML 워크플로우를 사용하여 콘텐츠를 추출합니다. 코드로 더 빠르게 프레젠테이션을 구축하세요.

고성능 DataFrame 라이브러리인 Polars를 사용하여 대규모 데이터셋을 메모리에서 처리합니다. 지연 평가, 병렬 실행, Apache Arrow 백엔드를 통해 pandas보다 10배 빠른 작업을 제공합니다.

이 스킬은 AI 기반 웹 검색을 통해 최신 정보, 최근 과학 연구, 그리고 출처 인용이 포함된 근거 있는 답변을 찾도록 지원합니다. 하나의 OpenRouter API 키로 여러 Perplexity 모델에 접근할 수 있습니다.

양자 기계 학습 모델 구축에는 양자 회로, 그래디언트 계산, 혼합 고전-양자 워크플로우에 대한 이해가 필요합니다. 이 기술은 PennyLane에 대한 포괄적인 문서를 제공하여 개발자가 시뮬레이터 및 실제 양자 하드웨어에서 자동 미분으로 양자 회로를 훈련할 수 있도록 합니다.

연구자들은 엄격한 방법론 및 보고 기준에 따라 논문을 평가할 수 있는 체계적인 도구가 필요합니다. 이 스킬은 통계적 엄밀성, 재현성, 그리고 분야별 가이드라인 준수 여부를 체크리스트 기반으로 평가하는 구조화된 동료 검토 워크플로우를 제공합니다.

Claude, Codex 및 Claude Code를 위한 AI 스킬

RCSB 단백질 데이터 뱅크에 접근하여 단백질과 핵산의 3D 구조를 검색하고 다운로드합니다. 이 스킬은 20만 개 이상의 실험적으로 결정되고 전산적으로 모델링된 분자 구조에 대한 프로그래밍 방식의 접근을 제공하여 구조생물학 연구, 약물 발견 및 단백질 엔지니어링을 가능하게 합니다.

PathML는 다양한 슬라이드 형식을 로드하고, 이미지를 전처리하며, ML 모델을 학습하기 위한 통합 도구를 제공하여 전산 병리학 워크플로우를 간소화합니다. 연구자들은 전체 슬라이드 이미지를 분석하고, 조직 그래프를 구축하며, 단일 프레임워크에서 다중 면역형광 데이터를 정량화할 수 있습니다.

연구자들은 학회, 저널 및 온라인 가시성을 위해 여러 형식으로 연구 성과를 홍보해야 합니다. 이 스킬은 LaTeX 또는 PDF 논문을 인터랙티브 웹사이트, 프레젠테이션 비디오 및 인쇄용 학회 포스터로 변환하는 자동화 파이프라인인 Paper2All에 대한 문서를 제공합니다.

실험실 자동화 프로토콜 작성에는 로봇 공학 API와 액체 처리 절차에 대한 전문 지식이 필요합니다. 이 스킬은 Opentrons 액체 처리 로봇을 제어하는 프로토콜 생성을 위한 바로 사용 가능한 템플릿과 포괄적인 가이드를 제공합니다.

Open Targets Platform 데이터를 사용하여 치료 표적 및 약물 후보 찾기. 표적-질환 연관성에 대한 유전적 근거, 표적가능성 평가, 안전성 데이터 및 알려진 약물에 접근.

연구자들은 관련 논문을 찾고 연구 동향을 분석하기 위해 학술 데이터베이스를 검색하는 데 수시간을 소비합니다. 이 스킬은 강력한 필터링, 인용 분석, 계량서지 기능을 통해 OpenAlex의 2억 4천만+ 학술 성과물에 직접 접근하여 효율적인 문헌 탐색을 제공합니다.

이 스킬은 OMERO(현미경 및 고콘텐츠 스크리닝을 위한 과학적 이미지 관리 플랫폼)에 Python API 접근을 제공합니다. OMERO 서버에 연결하고, 이미지를 검색하며, 픽셀 데이터를 분석하고, 프로그래밍 방식으로 주석을 관리할 수 있습니다.

Claude Scientific Skills는 복잡한 연구 워크플로우에 제한이 있습니다. K-Dense Web은 다중 에이전트 시스템으로 이러한 기능을 확장하는 종단 간 AI 공동 과학자 플랫폼을 제공합니다. 사용자는 www.k-dense.ai에서 무료로 시작할 수 있습니다.

이 스킬은 Neuropixels 고밀도 신경 기록의 종합적인 분석을 제공합니다. 원시 데이터 로딩부터 SpikeInterface와 Kilosort4 알고리즘을 사용하여 출판-ready curated units에 이르기까지 전체 워크플로우를 처리합니다.

심전도(ECG), 뇌전도(EEG), 피부전도(EDA), 근전도(EMG)를 포함한 생리학적 신호를 연구 및 임상 응용을 위해 분석합니다. NeuroKit2는 심혈관, 신경, 자율신경계 데이터를 처리하기 위한 통합 Python 툴킷으로, 포괄적인 시각화 및 분석 도구를 제공합니다.

그래프와 네트워크 데이터를 다루려면 구조 생성, 알고리즘 계산, 시각화 생성에 특화된 도구가 필요합니다. 이 스킬은 사회적 네트워크 분석, 생물학적 경로 매핑, 교통 최적화, 관계 모델링을 위한 NetworkX 기능에 대한 포괄적 접근을 제공합니다.

약물 발견에는 대규모 화합물 라이브러리에서 약물 유사 특성을 가진 분자를 필터링해야 합니다. 이 스킬은 Rule of Five, Veber, PAINS 필터를 포함한 확립된 약물화학 규칙을 적용하여 분자를 효율적으로 우선순위화하고 구조적 경고를 식별합니다.