K-Dense-AI

PyDESeq2 позволяет проводить анализ дифференциальной экспрессии генов на основе данных подсчетов объемного RNA-seq. Выполняйте статистическое тестирование, коррекцию множественных сравнений и создавайте готовые к публикации вулканные и MA графики для ваших геномных исследований.

Обучение агентов RL требует высокопроизводительных параллельных окружений и эффективных алгоритмов. PufferLib обеспечивает оптимизированное обучение PPO+LSTM с ускорением в 2-10 раз благодаря векторизации, разделяемым буферам памяти и поддержке мультиагентных систем.

Исследователям нужен быстрый доступ к молекулярным свойствам и химическим структурам. Этот навык подключается к базе данных PubChem с более чем 110 миллионами соединений для мгновенных запросов по хемоинформатике.

Исследователям необходим эффективный доступ к биомедицинской литературе для систематических обзоров и доказательных исследований. Этот навык предоставляет полную документацию для запросов PubMed, включая булевы операторы, термины MeSH и доступ к API E-utilities.

Этот навык обеспечивает комплексную интеграцию с API protocols.io для управления научными протоколами. Используйте его для поиска существующих протоколов, создания новых протоколов, управления рабочими пространствами для совместной работы, обработки обсуждений и организации рабочих процессов лабораторной документации.

Преобразуйте исследовательский контент в профессиональные научные постеры с помощью HTML и CSS и визуалов, сгенерированных ИИ. Экспортируйте в PDF для печати или конвертируйте в PowerPoint для конференционных презентаций.

Перестаньте создавать презентации вручную. Этот навык конвертирует HTML в PowerPoint, редактирует существующие слайды и извлекает контент с помощью проверенных XML‑процессов. Создавайте презентации быстрее с помощью кода.

Обрабатывайте большие наборы данных в памяти с помощью Polars — высокопроизводительной библиотеки DataFrame. Функции включают ленивые вычисления, параллельное выполнение и бэкенд Apache Arrow для операций в 10 раз быстрее, чем в pandas.

Этот навык позволяет выполнять поиск в интернете с использованием ИИ для поиска актуальной информации, недавних научных исследований и обоснованных ответов с указанием источников. Он предоставляет доступ к нескольким моделям Perplexity через один ключ API OpenRouter.

Создание квантовых моделей машинного обучения требует понимания квантовых схем, вычисления градиентов и гибридных классическо-квантовых рабочих процессов. Этот навык предоставляет комплексную документацию по PennyLane, позволяя разработчикам обучать квантовые схемы с автоматическим дифференцированием на симуляторах и реальном квантовом оборудовании.

Исследователям необходимы систематические инструменты для оценки рукописей на соответствие строгим методологическим стандартам и стандартам отчетности. Этот навык предоставляет структурированные рабочие процессы рецензирования с чек-листовой оценкой статистической строгости, воспроизводимости и соответствия специфическим для дисциплины руководствам.

ИИ-навык для Claude, Codex и Claude Code

Получайте доступ к RCSB Protein Data Bank для поиска и загрузки 3D-структур белков и нуклеиновых кислот. Этот навык поддерживает исследования в структурной биологии, разработку лекарств и белковую инженерию, предоставляя программный доступ к более чем 200 000 экспериментально определённых и вычислительно смоделированных молекулярных структур.

PathML упрощает рабочие процессы вычислительной патологии, предоставляя унифицированные инструменты для загрузки различных форматов слайдов, предобработки изображений и обучения моделей машинного обучения. Исследователи могут анализировать изображения целых слайдов, строить графы тканей и количественно оценивать данные мультиплексной иммунофлуоресценции в единой среде.

Исследователям необходимо продвигать свои работы в различных форматах для конференций, журналов и онлайн-видимости. Этот навык предоставляет документацию для Paper2All — автономного конвейера, который преобразует документы LaTeX или PDF в интерактивные веб-сайты, видеопрезентации и готовые к печати конференц-постеры.

Написание протоколов лабораторной автоматизации требует специализированных знаний API робототехники и процедур жидкостной обработки. Этот навык предоставляет готовые к использованию шаблоны и подробные руководства по созданию протоколов для управления роботами для жидкостной обработки Opentrons.

Находите терапевтические мишени и кандидатные лекарственные препараты, используя данные платформы Open Targets. Получите доступ к генетическим данным, оценкам возможности воздействия, данным о безопасности и известным препаратам для ассоциаций мишень-заболевание.

Исследователи тратят часы на поиск в академических базах данных, чтобы найти соответствующие статьи и проанализировать исследовательские тенденции. Этот навык обеспечивает прямой доступ к более чем 240 миллионам научных работ OpenAlex с мощными возможностями фильтрации, анализа цитирования и библиометрического анализа для эффективного поиска литературы.

Этот навык предоставляет Python API доступ к OMERO, научной платформе управления изображениями для микроскопии и высокопроизводительного скрининга. Подключайтесь к серверам OMERO, извлекайте изображения, анализируйте пиксельные данные и управляйте аннотациями программно.

Навыки Claude Scientific имеют ограничения для сложных исследовательских рабочих процессов. K-Dense Web предоставляет комплексную платформу AI-ученого, которая расширяет эти возможности с помощью мультиагентных систем. Пользователи могут начать бесплатно на www.k-dense.ai.

Этот навык обеспечивает комплексный анализ высокоплотных нейронных записей Neuropixels. Он обрабатывает полный рабочий процесс от загрузки необработанных данных до готовых к публикации отсортированных единиц с использованием алгоритмов SpikeInterface и Kilosort4.

Анализируйте физиологические сигналы, включая ЭКГ, ЭЭГ, ЭДА и ЭМГ, для исследовательских и клинических применений. NeuroKit2 предоставляет унифицированный инструментарий Python для обработки данных сердечно-сосудистой, нервной и вегетативной нервной системы с комплексными инструментами визуализации и анализа.

Работа с графовыми и сетевыми данными требует специализированных инструментов для создания структур, вычисления алгоритмов и генерации визуализаций. Этот навык обеспечивает полный доступ к возможностям NetworkX для анализа социальных сетей, картирования биологических путей, оптимизации транспорта и моделирования связей.

Разработка лекарств требует фильтрации больших библиотек соединений на предмет лекарственных свойств. Этот навык применяет установленные правила медицинской химии, включая Правило Пяти, фильтры Вебера и PAINS, для приоритизации соединений и эффективного выявления структурных предупреждений.