Pesquisadores precisam de acesso eficiente a conjuntos de dados de expressão gênica para análise. Esta habilidade permite consultar, baixar e analisar dados do banco de dados GEO do NCBI, que contém milhões de amostras de genômica.

O Geniml transforma arquivos BED em embeddings de aprendizado de máquina para análise de regiões genômicas. Treine modelos para encontrar padrões em acessibilidade de cromatina, construa conjuntos de picos de consenso e analise dados de ATAC-seq de célula única.

Crie imagens de alta qualidade para apresentações, documentos e publicações usando modelos de IA. Gere arte original ou edite imagens existentes com prompts de texto simples. Acesse modelos FLUX e Gemini através da API OpenRouter.

Acessar dados abrangentes de genes do NCBI, incluindo sequências, anotações e informações funcionais. Pesquisar por símbolo de gene, ID ou contexto biológico para recuperar RefSeqs, Gene Ontology, localizações cromossômicas e fenótipos para pesquisa em bioinformática.

FluidSim traz dinâmica de fluidos computacional de alto desempenho para Python. Execute simulações Navier-Stokes, analise turbulência e visualize resultados com simples comandos Python. Nenhuma configuração complexa de Fortran ou C++ é necessária.

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.

O toolkit ETE simplifica a análise filogenética para pesquisas em biologia evolutiva. Processe dados de árvores, detecte eventos evolutivos e crie visualizações prontas para publicação.

A engenharia de proteínas requer a análise e o projeto de novas sequências de proteínas. O ESM fornece modelos de linguagem de proteínas de última geração para gerar sequências, prever estruturas e criar embeddings para análise subsequente. Use o ESM3 para tarefas gerativas em sequência, estrutura e função, ou o ESM C para aprendizado eficiente de representações.

Consulte a API REST do banco de dados genômico Ensembl para dados genômicos de vertebrados. Procure genes, recupere sequências, analise variantes com VEP e realize genômica comparativa em mais de 250 espécies.

Os pesquisadores precisam de acesso eficiente a dados genômicos para análise. Esta habilidade fornece acesso programático ao ENA através de APIs REST e FTP para recuperação de sequências de DNA/RNA, arquivos FASTQ e assemblies genômicos por número de acesso.

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.

Esta habilidade fornece um conjunto completo de ferramentas para operações de documentos Word. Crie novos documentos do zero com JavaScript, edite documentos existentes com Python e gerencie alterações rastreadas e comentários com conformidade adequada com OOXML.

A DNAnexus oferece análise de genômica baseada em nuvem, mas requer conhecimento específico da plataforma. Esta skill oferece documentação completa para construir aplicativos, gerenciar dados e executar fluxos de trabalho de bioinformática.

O DiffDock utiliza modelos de difusão avançados para prever como pequenas moléculas se ligam a proteínas no espaço 3D. Os investigadores podem acelerar a descoberta de medicamentos gerando poses de ligação precisas com pontuações de confiança para design de medicamentos baseado em estruturas.

Transforme conjuntos de dados em pesquisa pronta para publicação, automatizando a geração de hipóteses, desenvolvimento de metodologia, experimentos computacionais e escrita de artigos em LaTeX. IA multiagente coordena agentes especializados para pipelines de pesquisa de ponta a ponta.

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.

Processe dados químicos de forma eficiente com uma interface Pythonic para RDKit. Datamol simplifica operações complexas de quimioinformática, mantendo total compatibilidade com o ecossistema RDKit.