K-Dense-AI

GeoPandas는 지리적 작업을 위해 pandas를 확장합니다. shapefile, GeoJSON, PostGIS 데이터 읽기를 지원합니다. 공간 조인, 버퍼 분석, 좌표 변환을 수행하고 matplotlib 통합으로 계급분포도를 생성할 수 있습니다.

Geniml는 BED 파일을 머신러닝 임베딩으로 변환하여 게노믹 구간 분석을 수행합니다. 모델을 훈련하여染色質 접근성에서 패턴을 찾고, 컨센서스 피크 세트를 구축하며, 단일세포 ATAC-seq 데이터를 분석합니다.

AI 모델을 사용해 프레젠테이션, 문서, 출판물에 사용할 고품질 이미지를 제작하세요. 간단한 텍스트 프롬프트로 원본 아트워크를 생성하거나 기존 이미지를 편집할 수 있습니다. OpenRouter API를 통해 FLUX와 Gemini 모델에 접근하세요.

시퀀스, 주석 및 기능 정보를 포함하여 NCBI의 포괄적인 유전자 데이터에 접근하세요. 유전자 기호, ID 또는 생물학적 컨텍스트로 검색하여 생물정보학 연구를 위해 RefSeq, Gene Ontology, 염색체 위치 및 형질을 검색합니다.

FluidSim은 Python에 고성능 전산유체역학을 제공합니다. 단순한 Python 명령으로 Navier-Stokes 시뮬레이션을 실행하고, 난류를 분석하며, 결과를 시각화합니다. 복잡한 Fortran이나 C++ 설정이 필요하지 않습니다.

유세포 분석 데이터는 전문적인 파일 처리가 필요합니다. FlowIO는 FCS 파일을 파싱하고 이벤트 데이터를 NumPy 배열로 추출하며, 후속 분석 파이프라인을 위해 CSV 형식으로 변환할 수 있게 합니다.

공식 openFDA API를 통해 의약품 이상반응, 의료기기 리콜, 안전 정보 등 포괄적인 FDA 규제 데이터를 이용하세요. Python으로 약물감시 및 규제 연구 워크플로를 구축할 수 있습니다.

과학적 데이터 파일은 수백 가지 형식으로 이루어져 있습니다. 이 스킬은 파일 유형을 자동으로 감지하고, 메타데이터를 추출하며, 데이터 품질을 평가하고, 형식별 분석 권장 사항이 포함된 종합 마크다운 보고서를 생성합니다.

ETE 도구킷은 진화생물학 연구를 위한 계통수 분석을 간소화합니다. 계통수 데이터를 처리하고, 진화적 이벤트를 탐지하며, 출판 준비가 완료된 시각화를 생성합니다.

단백질 공학은 새로운 단백질 서열을 분석하고 설계하는 작업을 필요로 합니다. ESM은 서열 생성, 구조 예측, 그리고 하류 분석을 위한 임베딩 생성을 위한 최첨단 단백질 언어 모델을 제공합니다. 서열, 구조, 기능에 걸친 생성 작업에는 ESM3를, 효율적인 표현 학습에는 ESM C를 사용하세요.

Ensembl 게놈 데이터베이스 REST API를 통해 축적형 게놈 데이터를 조회합니다. 유전자 검색, 서열 확보, VEP를 사용한 변이 분석, 250종 이상의 종에 대한 비교 유전체학을 수행합니다.

연구자들은 분석을 위해 유전체 데이터에 효율적으로 접근해야 합니다. 이 스킬은 REST API와 FTP를 통해 ENA에 프로그래밍 방식으로 접근하여 접근 번호로 DNA/RNA 서열, FASTQ 파일 및 유전체 어셈블리를 검색할 수 있도록 합니다.

DrugBank는 상세한 약물 정보를 담은 포괄적인 생물정보학 데이터베이스입니다. 이 스킬은 약리학 연구와 신약 개발을 위해 약물 특성, 상호작용, 표적, 경로, 화학 구조에 대한 프로그래밍 방식의 접근을 가능하게 합니다.

이 스킬은 Word 문서 작업을 위한 완전한 도구 키트를 제공합니다. JavaScript로 처음부터 새 문서를 생성하고, Python으로 기존 문서를 편집하며, 적절한 OOXML 준수로 추적된 변경 사항과 주석을 관리합니다.

DNAnexus는 클라우드 기반 유전체 분석 플랫폼이지만 플랫폼별 전문 지식이 필요합니다. 이 스킬은 앱 구축, 데이터 관리, 생물정보학 워크플로우 실행을 위한 완전한 문서화를 제공합니다.

DiffDock는 고급 확산 모델을 사용하여 작은 분자가 단백질에 3D 공간에서 어떻게 결합하는지 예측합니다. 연구자들은 구조 기반 약물 설계를 위해 신뢰도 점수와 함께 정확한 결합 포즈를 생성하여 약물 발견을 가속화할 수 있습니다.

가설 생성, 방법론 개발, 계산 실험, LaTeX 논문 작성을 자동화하여 데이터셋을 출판-ready 연구로 변환합니다. Multiagent AI가 종단 간 연구 파이프라인을 위한 전문 에이전트를 조정합니다.

차세대 시퀀싱 데이터를 처리하고 시각화합니다. BAM을 bigWig로 변환하고, 품질 관리 플롯을 생성하며, ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq 실험을 위한 출판용 히트맵을 만듭니다.

DeepChem을 사용해 용해도, 독성, 결합 친화도와 같은 분자 특성을 예측하세요. 그래프 신경망을 학습하거나 ChemBERTa 같은 사전학습 모델을 활용해 신약 개발 및 재료과학 응용에 적용할 수 있습니다.

Data Commons에서 인구통계, 경제, 건강, 환경 지표를 포함한 글로벌 통계 데이터에 접근하세요. Python 클라이언트 메서드를 사용하여 인구 수, GDP, 실업률 및 지리적 관계를 조회할 수 있습니다.

RDKit에 대한 Python 인터페이스로 화학 데이터를 효율적으로 처리합니다. Datamol은 RDKit 생태계와의 완전한 호환성을 유지하면서 복잡한 cheminformatics 연산을 단순화합니다.

병렬 컴퓨팅을 사용하여 RAM보다 큰 데이터셋을 처리합니다. 코드를 다시 작성하지 않고 단일 시스템의 pandas 및 NumPy 워크플로우를 다중 코어 또는 분산 클러스터에서 실행하도록 변환합니다.

암 연구자들은 연구를 위한 포괄적인 변이 데이터가 필요합니다. 이 기술은 수백만 개의 체세포 변이, 큐레이션된 암 유전자 목록 및 정밀 종양학 연구를 위한 돌연변이 시그니처를 포함하는 COSMIC 데이터베리에 대한 프로그래밍 방식의 접근을 제공합니다.

대사 모델링은 제약 기반 재구성 및 분석 방법에 대한 전문 지식이 필요합니다. COBRApy는 시스템 생물학 연구를 위해 Flux Balance Analysis, 유전자 녹아웃 연구, 생산 봉투 계산을 위한 종합적인 Python 인터페이스를 제공합니다.