유전자 정보, 단백질 구조 또는 발현 데이터에 신속하게 액세스해야 합니까? 이 스킬은 단일 인터페이스를 통해 20개 이상의 생물정보학 데이터베이스에 통합된 액세스를 제공합니다. 도구를 전환하지 않고 유전자 검색, 시퀀스 검색, 구조 예측 및 질환 연관 분석을 수행할 수 있습니다.

유전자 발현 데이터셋을 찾고 처리하려면 복잡한 데이터베이스 구조와 파일 형식을 탐색해야 합니다. 이 스킬은 GEO 마이크로어레이 및 RNA-seq 데이터를 검색, 다운로드, 분석하기 위한 즉시 사용 가능한 코드 패턴을 제공합니다.

유전체 구간 데이터를 사용한 머신러닝 작업에는 전문적인 도구가 필요합니다. Geniml은 유전체 영역, 단일 세포 및 메타데이터 레이블의 임베딩을 학습하여 유사성 검색, 클러스터링 및 하류 분석을 위한 비지도 학습 방법을 제공합니다.

NCBI Gene 데이터베이스에서 gene 정보를 검색하고 조회합니다. 연구 및 분석을 위해 gene 심볼, RefSeq 서열, GO 주석, 염색체 위치 및 표현형 연관성을 가져옵니다.

단백질 공학은 시퀀스-구조-기능 관계를 분석하기 위한 전문적인 AI 모델을 필요로 합니다. ESM은 새로운 시퀀스 생성, 구조 예측 및 다중모달 AI를 통한 기능성 단백질 설계를 위한 최첨단 단백질 언어 모델을 제공합니다.

유전체 연구자들은 여러 종에 걸친 유전자 서열, 변이체 및 비교 데이터에 대한 액세스가 필요합니다. 이 스킬은 Ensembl 데이터베이스 REST API를 쿼리하여 250개 이상의 척추동물 종에 대한 유전자 정보, DNA 서열, 변이체 예측, 오솔로그 및 조절 기능을 검색합니다.

뉴클레오타이드 서열을 찾고 다운로드하려면 복잡한 API 구문과 여러 엔드포인트 패턴을 이해해야 합니다. 이 스킬은 유럽 뉴클레오타이드 아카이브를 쿼리하여 접근 번호로 DNA/RNA 서열, 게놈 어셈블리 및 원시 시퀀싱 리드를 검색하기 위한 포괄적인 문서를 제공합니다.

Denario는 데이터 분석부터 논문 출판까지 전체 연구 파이프라인을 자동화합니다. AI 에이전트를 사용하여 가설을 생성하고, 방법론을 개발하며, 실험을 수행하고, 저널 형식의 논문을 작성합니다.

암 연구자들은 세계 최대의 체세포 변이 데이터베이스에 프로그래밍 방식으로 접근해야 합니다. 이 스킬은 연구 및 정밀 종양학을 위해 COSMIC 암 유전체학 데이터(변이, 유전자 주석, 임상 변이 포함)의 인증된 다운로드를 가능하게 합니다.

환자, 연구 또는 신약 개발을 위한 임상시험을 찾으려면 복잡한 레지스트리를 탐색해야 합니다. 이 스킬은 공식 ClinicalTrials.gov 데이터베이스를 쿼리하는 Python 인터페이스를 제공합니다. 질환, 약물, 위치 또는 스폰서로 검색하여 모집 중인 시험을 찾고, 상세한 연구 정보를 검색하며, 분석을 위해 데이터를 내보낼 수 있습니다.

수동으로 인용을 관리하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 스킬은 학술 데이터베이스 검색, DOI 및 PMID에서 메타데이터 추출, 인용 검증, 출판 준비된 BibTeX 항목 생성을 자동화합니다.

약물 발견 데이터를 찾으려면 여러 데이터베이스를 검색하고 복잡한 API 쿼리를 이해해야 합니다. 이 스킬은 200만 개 이상의 바이오활성 화합물, 1900만 개의 바이오활성 측정 데이터, 승인된 약물 정보를 갖춘 ChEMBL 데이터베이스를 즉시 사용할 수 있는 함수를 제공합니다.

연구자들은 유전체 연구를 위해 인구 규모의 단일세포 데이터에 대한 효율적인 접근이 필요합니다. 이 스킬은 최적화된 쿼리 패턴과 하류 분석을 위한 통합 가이드를 갖춘 CZ CELLxGENE Census에 AI 기반 접근을 제공합니다.

문헌에서 enzyme kinetic 파라미터를 찾는 데에는 광범위한 검색이 필요합니다. 이 스킬은 간단한 인터페이스를 통해 BRENDA 데이터베이스에 직접 접근하여 Km 값, 반응 방정식, 생화학 연구를 위한 생물체별 enzyme 데이터를 검색할 수 있습니다.

연구자들은 여러 데이터베이스에서 생물학적 데이터를 검색해야 합니다. 이 기술은 UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome을 포함한 40개 이상의 생물정보학 서비스에 대한 통합 접근을 제공하여 단백질 서열, 생체경로, 화합물 및 상호작용에 대한 데이터를 제공합니다.

생명과학 프리프린트를 찾으려면 bioRxiv를 수동으로 탐색하거나 여러 도구를 사용해야 합니다. 이 스킬은 키워드, 저자, 카테고리, 날짜 범위로 검색한 후 논문과 메타데이터를 구조화된 JSON 형식으로 다운로드할 수 있는 통합 Python 인터페이스를 제공합니다.

복잡한 생물의학 연구 작업에는 전문 지식과 반복적인 분석 단계가 필요합니다. Biomni는 LLM 기반 추론과 통합된 생물의학 데이터베이스를 사용하여 유전체학, 신약 발견, 임상 유전체학 전반에 걸친 다단계 연구 워크플로우를 자동화합니다.

천문학 연구에는 천체 좌표, 물리 단위 및 특수 데이터 형식의 정밀한 처리가 필요합니다. 이 스킬은 좌표 변환, FITS 파일 작업, 우주론적 계산 및 시간 척도 변환을 위한 astropy 사용에 대한 전문적인 가이드를 제공합니다.

AlphaFold DB는 2억 개 이상의 AI 예측 단백질 구조를 제공합니다. 이 스킬은 연구자들이 구조 파일을 검색하고 신뢰도 점수를 분석하며 약물 발견 및 구조 생물학을 위한 컴퓨팅 파이프라인에 예측 결과를 통합할 수 있도록 도와줍니다.

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