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.

분자 머신 러닝은 화학 구조를 수치 표현으로 변환하는 과정이 필요합니다. Molfeat는 SMILES 문자열을 QSAR 모델링과 신약 탐색을 위한 머신 러닝 준비 특성으로 변환하는 100개 이상의 피처라이저를 제공합니다.

Modal은 클라우드에서 Python 코드를 실행하기 위한 서버리스 플랫폼입니다. 즉각적인 GPU 접근, 자동 스케일링, 사용량 기반 요금제를 제공합니다. 인프라를 관리하지 않고 ML 모델을 배포하고, 배치 처리 작업을 실행하며, API를 제공할 수 있습니다.

4,200개 이상의 연구를 포함한 NIH 대사체학 워크벤치 데이터베이스에서 대사체학 데이터를 검색하고 검색합니다. 대사체 구조, 연구 메타데이터, RefMet 명명법을 접근하고 질량 스펙트럼 검색을 수행합니다.

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.

과학자와 엔지니어들은 종종 MATLAB 구문과 모범 사례에 어려움을 겪습니다. 이 기술은 행렬 연산, 시각화 및 수치 분석을 위한 포괄적인 참조 문서를 제공합니다.

Matplotlib은 출판 품질의 그림을 만들기 위해 모든 시각적 요소를 완전히 제어할 수 있습니다. pyplot과 객체 지향 인터페이스를 모두 마스터하여 간단한 선 플롯부터 복잡한 다중 패널 과학적 시각화에 이르기까지 모든 차트 유형을 구축하세요.

질량분석 데이터는 전문적인 처리가 필요한 복잡한 분광 정보를 포함합니다. Matchms는 대사체 동정 및 화합물 분석을 위해 질량 스펙트럼을 가져오고, 필터링하고, 비교하는 포괄적인 도구를 제공합니다.

문서를 Markdown으로 변환하면 AI 모델에서 처리하기 쉽고 토큰 효율적입니다. MarkItDown는 PDF, DOCX, PPTX, XLSX, 이미지, 오디오, 웹 페이지 등 15개 이상의 형식을 지원합니다.

전문적인 LaTeX 서식을 갖춘 50+ 페이지 분량의 종합 시장 조사 보고서를 작성합니다. 전략적 비주얼을 생성하고, 다중 프레임워크 분석을 수행하며, 비즈니스 의사결정을 위한 컨설팅 수준의 산출물을 제공합니다.

문헌 고찰을 수동으로 수행하면 데이터베이스 검색과 서지 양식 지정에 시간이浪费됩니다. 이 기술은 PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar를 검색하고, 모든 인용을 검증하며, 전문적인 PDF를 생성함으로써 체계적 문헌 고찰을 자동화합니다.

연구 포스터는 컨퍼런스에서의 과학적 커뮤니케이션에 필수적입니다. 이 기술은 beamerposter, tikzposter, baposter와 같은 LaTeX 패키지를 사용하여 전문적인 연구 포스터를 생성하는 종합적인 안내를 제공합니다. 적절한 레이아웃, 타이포그래피 및 시각적 계층 구조로 출판 품질의 포스터를 생성하세요.

인프라 관리 없이 프로덕션 수준의 생물정보학 워크플로우를 배포하세요. 자동 컨테이너화, GPU 지원, 통합 클라우드 스토리지를 갖춘 Python 데코레이터를 사용하는 서버리스 파이프라인을 생성합니다.

생물학적 연구는 추적, 쿼리 및 재현하기 어려운 복잡한 데이터셋을 생성합니다. LaminDB는 자동 계보 추적, 온톨로지 기반 주석 및 워크플로 관리자와의 원활한 통합을 통해 생물학적 데이터를 관리하기 위한 통합 프레임워크를 제공합니다.