Esta habilidade fornece análise abrangente de gravações neurais de alta densidade Neuropixels. Ela processa todo o fluxo de trabalho desde o carregamento de dados brutos até unidades curadas prontas para publicação usando os algoritmos SpikeInterface e Kilosort4.

Trabalhar com dados de grafos e redes exige ferramentas especializadas para criar estruturas, calcular algoritmos e gerar visualizações. Esta skill oferece acesso abrangente às capacidades do NetworkX para análise de redes sociais, mapeamento de vias biológicas, otimização de transportes e modelagem de relacionamentos.

A descoberta de fármacos requer a filtragem de grandes bibliotecas de compostos para propriedades semelhantes a fármacos. Esta skill aplica regras estabelecidas de química medicinal, incluindo a Regra dos Cinco, Veber e filtros PAINS, para priorizar compostos e identificar alertas estruturais de forma eficiente.

Modal é uma plataforma serverless para executar código Python na nuvem. Ele fornece acesso instantâneo a GPUs, escalonamento automático e cobrança por uso. Implante modelos de ML, execute trabalhos de processamento em lote e sirva APIs sem gerenciar infraestrutura.

O matplotlib oferece controle completo sobre cada elemento visual para criar figuras de alta qualidade para publicação. Domine tanto a interface pyplot quanto a orientação a objetos para construir qualquer tipo de gráfico, desde plots simples até visualizações científicas complexas de múltiplos painéis.

Cientistas e engenheiros frequentemente lutam com a sintaxe e as melhores práticas do MATLAB. Esta skill fornece documentação de referência abrangente para operações com matrizes, visualização e análise numérica.

Implante fluxos de trabalho de bioinformática prontos para produção sem gerenciar infraestrutura. Crie pipelines serverless usando decoradores Python com containerização automática, suporte a GPU e armazenamento em nuvem integrado.

A pesquisa biológica gera conjuntos de dados complexos que são difíceis de rastrear, consultar e reproduzir. O LaminDB oferece uma estrutura unificada para gerenciar dados biológicos com rastreamento automático de linhagem, anotações baseadas em ontologias e integração perfeita com gerenciadores de fluxos de trabalho.

Esta habilidade fornece acesso ao Human Metabolome Database contendo mais de 220.000 entradas de metabólitos. Pesquisadores podem pesquisar por nome químico, estrutura ou ID para obter propriedades, espectros e dados de biomarcadores para estudos de metabolômica.

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.