O Histolab automatiza a detecção de tecido e extração de blocos de imagens de lâminas completas em gigapixels. Ele processa arquivos WSI para extrair blocos informativos para pipelines de aprendizado profundo e pesquisa médica.

Acessar dados abrangentes de estudos de associação de todo o genoma do NHGRI-EBI GWAS Catalog. Pesquisar variantes por rs ID, trait ou gene para recuperar valores-p, tamanhos de efeito e estatísticas resumidas para pesquisa genética.

Processar e analisar dados de intervalos genômicos para pesquisa em bioinformática. O Gtars oferece ferramentas de alto desempenho para detecção de sobreposição, análise de cobertura e tokenização de ML de sequências genômicas.

O gget oferece acesso unificado a mais de 20 bancos de dados genômicos através de uma interface simples de CLI ou Python. Consulte informações de genes, recupere sequências, realize buscas BLAST e execute análise de enriquecimento sem gerenciar múltiplas conexões de API.

Tarefas de computação científica precisam de informações de hardware para selecionar estratégias computacionais otimizadas. Esta skill detecta automaticamente núcleos de CPU, disponibilidade de GPU, memória e espaço em disco, e gera recomendações para processamento paralelo e aceleração por GPU.

GeoPandas estende pandas para operações geoespaciais. Ele permite ler shapefiles, GeoJSON e dados PostGIS. Realize junções espaciais, análise de buffer, transformações de coordenadas e crie mapas coropléticos com integração matplotlib.

Dados de citometria de fluxo exigem manipulação de arquivos especializada. O FlowIO analisa arquivos FCS, extrai dados de eventos como arrays NumPy e permite conversão para formatos CSV para pipelines de análise posteriores.

Acessar dados regulatórios abrangentes da FDA, incluindo eventos adversos de medicamentos, recalls de dispositivos médicos e informações de segurança através da API oficial openFDA. Criar fluxos de trabalho de farmacovigilância e pesquisa regulatória com Python.

Arquivos de dados científicos existem em centenas de formatos. Esta skill detecta automaticamente o tipo de arquivo, extrai metadados, avalia a qualidade dos dados e gera relatórios markdown abrangentes com recomendações de análise específicas do formato.

DrugBank é um banco de dados bioinformático abrangente contendo informações detalhadas sobre medicamentos. Esta habilidade permite acesso programático às propriedades de medicamentos, interações, alvos, vias e estruturas químicas para pesquisa em farmacologia e descoberta de medicamentos.

Processe e visualize dados de sequenciamento de próxima geração. Converta BAM para bigWig, gere gráficos de controle de qualidade e crie heatmaps prontos para publicação em experimentos ChIP-seq, RNA-seq e ATAC-seq.

Prever propriedades moleculares como solubilidade, toxicidade e afinidade de ligação usando DeepChem. Treinar redes neurais gráficas ou usar modelos pré-treinados como ChemBERTa para descoberta de medicamentos e aplicações em ciência dos materiais.

Acessar dados estatísticos globais do Data Commons, incluindo demografia, economia, saúde e indicadores ambientais. Consultar figuras populacionais, PIB, taxas de desemprego e relações geográficas usando métodos de cliente Python.

Processe conjuntos de dados maiores que a RAM disponível usando computação paralela. Transforme fluxos de trabalho de pandas e NumPy de máquina única para executar em múltiplos núcleos ou clusters distribuídos sem reescrever seu código.

A modelagem metabólica requer conhecimento especializado em métodos de reconstrução e análise baseados em restrições. O COBRApy fornece uma interface Python abrangente para análise de balance de fluxo, estudos de knock-out de genes e cálculos de envelopes de produção para pesquisa em biologia de sistemas.

Pesquisar ensaios clínicos relevantes requer pesquisar um grande banco de dados de registros. Esta skill fornece uma interface Python para consultar a API v2 do ClinicalTrials.gov para pesquisar ensaios por condição, droga, localização ou patrocinador e recuperar informações detalhadas do estudo.

A documentação clínica requer precisão e conformidade regulatória. Esta habilidade fornece modelos e ferramentas de validação para relatórios de casos, relatórios de diagnósticos, documentação de ensaios clínicos e notas de pacientes, seguindo os padrões HIPAA, FDA e ICH-GCP.

Acesse o banco de dados ChEMBL para buscar compostos por estrutura e propriedades. Recupere medições de bioatividade, encontre inibidores e realize estudos de relação estrutura-atividade para pesquisa em descoberta de fármacos.

Acessar dados cinéticos enzimáticos abrangentes do maior banco de dados de enzimas do mundo. Encontrar valores de Km, equações de reação, parâmetros específicos de organismos e dados de especificidade de substrato para pesquisa bioquímica e engenharia metabólica.

Consulte mais de 40 bancos de dados biológicos, incluindo UniProt, KEGG e ChEMBL, com uma API Python consistente. Simplifica a análise entre bancos de dados e a conversão de identificadores para pesquisa em bioinformática.