Trabalhar com patologia computacional requer ferramentas especializadas para análise de imagens de lâminas inteiras. Esta skill fornece documentação de referência abrangente para PathML, permitindo carregar imagens de patologia de gigapíxeles, pré-processar colorações H&E, treinar modelos de aprendizado de máquina e analisar dados de proteômica espacial.

Transforme artigos acadêmicos em materiais promocionais profissionais para conferências e compartilhamento online. Esta skill automatiza a criação de sites interativos, vídeos de apresentação e pôsteres de conferência a partir de fontes LaTeX ou PDF.

Encontre alvos terapêuticos e candidatos a medicamentos usando dados genéticos, ômicos e clínicos integrados. Consulte associações gene-doença com pontuações de evidência para acelerar a descoberta de medicamentos.

A pesquisa requer encontrar artigos acadêmicos relevantes e analisar tendências de publicação. Esta skill fornece acesso direto à base de dados OpenAlex contendo mais de 240 milhões de trabalhos acadêmicos, permitindo buscas de literatura, análise de citações e avaliação de produção científica sem navegação manual em bases de dados.

Cientistas e pesquisadores precisam de maneiras eficientes de gerenciar grandes conjuntos de dados de imagens de microscopia. Esta skill fornece documentação de referência completa para a API Python do OMERO, permitindo recuperação automatizada de imagens, análise de pixels, gerenciamento de ROIs e processamento em lote para fluxos de trabalho de screening de alto conteúdo.

Pesquisar informações dispersas em múltiplas páginas do Notion leva tempo e corre o risco de perder detalhes importantes. Esta skill fornece um fluxo de trabalho estruturado para pesquisar, buscar e sintetizar conteúdo do Notion em resumos organizados, comparações ou relatórios abrangentes com citações adequadas.

A análise de gravações Neuropixels requer experiência com múltiplas ferramentas e pipelines complexos. Esta skill fornece um fluxo de trabalho completo desde dados brutos até unidades curadas, com pré-processamento, spike sorting, métricas de qualidade e curadoria assistida por IA, seguindo as melhores práticas do SpikeInterface, Allen Institute e IBL.

Pesquise milhares de estudos de metabolômica e dados de metabólitos da base de dados do NIH. Acesse nomenclatura padronizada, dados de espectrometria de massa e metadados de estudos para descoberta de biomarcadores e pesquisa metabólica.

A triagem de grandes bibliotecas de compostos para candidatos a fármacos consome muito tempo. Esta skill aplica regras estabelecidas de química medicinal como a Regra dos Cinco de Lipinski, filtros PAINS e alertas estruturais para identificar automaticamente compostos promissores para estudos posteriores.

Escrever relatórios abrangentes de pesquisa de mercado é demorado e requer expertise em frameworks, formatação e design visual. Esta habilidade simplifica todo o processo fornecendo templates estruturados, geração automática de visualizações e formatação profissional em LaTeX que corresponde aos entregáveis de empresas de consultoria de topo.

Pesquisadores gastam horas procurando em várias bases de dados e verificando citações manualmente. Esta skill agiliza revisões da literatura ao pesquisar bases de dados acadêmicas, remover duplicatas, verificar citações no CrossRef e gerar PDFs profissionais com formatação adequada.

Conjuntos de dados biológicos são difíceis de rastrear, consultar e reproduzir. O LaminDB fornece uma estrutura unificada para gerenciar dados científicos com validação de ontologia integrada, rastreamento de linhagem de fluxo de trabalho e conformidade FAIR para reprodutibilidade de pesquisa.

A integração do LabArchives permite acesso programático aos cadernos de laboratório eletrônicos. Automatize o backup de dados, criação de entradas e anexos de arquivos. Conecte ferramentas científicas como Jupyter, Prism e REDCap para uma documentação de pesquisa simplificada.

Pesquisadores precisam de acesso eficiente às bases de dados de bioinformática KEGG para análise de vias metabólicas. Esta skill fornece funções auxiliares em Python para consultar vias, genes, compostos e fármacos através da API REST oficial do KEGG.

Pesquisadores enfrentam dificuldades para desenvolver hipóteses testáveis rigorosas fundamentadas em evidências. Esta skill fornece um fluxo de trabalho sistemático de 8 etapas para formular hipóteses mecanísticas, projetar experimentos discriminatórios e criar relatórios profissionais em LaTeX.

A geração manual de hipóteses é lenta e limitada pela criatividade humana. O Hypogenic automatiza a geração e teste sistemático de hipóteses usando LLMs, combinando padrões baseados em dados com insights da literatura para descoberta científica acelerada.

Pesquisadores precisam de acesso rápido a informações sobre metabólitos para estudos de metabolômica. Esta habilidade fornece orientação para pesquisar o Banco de Dados do Metaboloma Humano para encontrar propriedades químicas, biomarcadores e dados espectrais para identificação e pesquisa de metabólitos.

Fluxos de trabalho de patologia digital requerem o processamento de imagens de lâminas inteiras de gigapixels para análise computacional. Esta skill fornece orientação abrangente para extrair blocos, detectar regiões teciduais e preparar conjuntos de dados para pipelines de aprendizado profundo em pesquisa de histopatologia.

Encontrar associações genéticas para doenças requer navegar por bases de dados genômicas complexas. Esta skill fornece orientação clara para consultar o Catálogo GWAS NHGRI-EBI para recuperar associações SNP-traço, valores-p e estatísticas resumidas para pesquisa.

A análise de intervalos genômicos requer ferramentas especializadas para processar arquivos BED, detectar sobreposições e gerar trilhas de cobertura. O Gtars fornece implementações de alto desempenho em Rust com vinculações Python para fluxos de trabalho de genômica computacional e aprendizado de máquina.