Gerencie cadernos de laboratório eletrônicos de forma programática. Automatize uploads de dados, faça backup de cadernos e integre com ferramentas científicas como Jupyter e REDCap para fluxos de trabalho de pesquisa.

Pesquisadores precisam de acesso eficiente aos dados bioinformáticos do KEGG para análise de vias e mapeamento de genes. Esta skill fornece funções auxiliares em Python para todas as operações da API REST do KEGG, incluindo recuperação de vias, mapeamento gene-via, pesquisas de compostos e conversão de IDs entre bancos de dados.

Empresas de dispositivos médicos precisam de documentação ISO 13485 abrangente para certificação de gestão da qualidade. Esta skill oferece modelos, ferramentas de análise de lacunas e orientação passo a passo para criar todos os documentos SGQ necessários com eficiência.

Transforme observações em hipóteses científicas estruturadas e testáveis. Esta skill guia você pela síntese da literatura, desenvolvimento de mecanismos, desenho experimental e formulação de previsões usando frameworks comprovados do método científico.

A geração manual de hipóteses é demorada e propensa a viés cognitivo. O Hypogenic automatiza a geração e teste de hipóteses usando LLMs, permitindo que pesquisadores explorem sistematicamente padrões em conjuntos de dados tabulares e combinem descobertas empíricas com insights da literatura.

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.

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.