K-Dense-AI

Молекулярное машинное обучение требует преобразования химических структур в числовые представления. Molfeat предоставляет более 100 инструментов для преобразования строк SMILES в готовые для машинного обучения признаки для моделирования QSAR и разработки лекарств.

Modal — это бессерверная платформа для запуска кода Python в облаке. Она предоставляет мгновенный доступ к GPU, автоматическое масштабирование и оплату по факту использования. Развертывайте ML‑модели, выполняйте пакетные задания и обслуживайте API без управления инфраструктурой.

Поиск и получение метаболомных данных из базы данных NIH Metabolomics Workbench, содержащей более 4200 исследований. Доступ к структурам метаболитов, метаданным исследований, номенклатуре RefMet и выполнение поиска масс-спектрометрии.

Matplotlib обеспечивает полный контроль над каждым визуальным элементом для создания графиков публикационного качества. Освойте как интерфейс pyplot, так и объектно-ориентированный интерфейс для построения любых типов диаграмм — от простых линейных графиков до сложных многопанельных научных визуализаций.

Данные масс-спектрометрии содержат сложную спектральную информацию, требующую специализированной обработки. Matchms предоставляет комплексные инструменты для импорта, фильтрации и сравнения масс-спектров с целью идентификации метаболитов и анализа соединений.

Ученые и инженеры часто испытывают трудности с синтаксисом MATLAB и лучшими практиками. Этот навык предоставляет комплексную справочную документацию для матричных операций, визуализации и численного анализа.

Конвертация документов в Markdown делает их эффективными по токенам и легко обрабатываемыми для ИИ-моделей. MarkItDown поддерживает более 15 форматов, включая PDF, DOCX, PPTX, XLSX, изображения, аудио и веб-страницы.

Создание комплексных отчетов о маркетинговых исследованиях объемом более 50 страниц с профессиональным форматированием LaTeX. Генерация стратегических визуализаций, выполнение многоуровневого анализа и создание материалов консультационного качества для бизнес-решений.

Проведение литературных обзоров вручную тратит часы на поиск в базах данных и оформление цитирований. Этот навык автоматизирует систематические обзоры литературы, выполняя поиск в PubMed, arXiv, bioRxiv и Semantic Scholar, проверяя все цитирования и создавая профессиональные PDF.

Исследовательские постеры являются неотъемлемой частью научной коммуникации на конференциях. Этот навык предоставляет подробное руководство по созданию профессиональных исследовательских постеров с использованием пакетов LaTeX, таких как beamerposter, tikzposter и baposter. Создание постеров публикационного качества с правильной версткой, типографикой и визуальной иерархией.

Развертывайте готовые к производству биоинформатические рабочие процессы без управления инфраструктурой. Создавайте бессерверные конвейеры с использованием декораторов Python с автоматической контейнеризацией, поддержкой GPU и интегрированным облачным хранилищем.

Биологические исследования создают сложные наборы данных, которые трудно отслеживать, запрашивать и воспроизводить. LaminDB предоставляет унифицированную среду для управления биологическими данными с автоматическим отслеживанием происхождения, аннотациями на основе онтологий и бесшовной интеграцией с менеджерами рабочих процессов.

Программное управление электронными лабораторными журналами. Автоматизация загрузки данных, резервное копирование журналов и интеграция с научными инструментами, такими как Jupyter и REDCap, для исследовательских рабочих процессов.

Исследователям необходим эффективный доступ к биоинформатическим данным KEGG для анализа путей и картирования генов. Этот навык предоставляет вспомогательные функции Python для всех операций REST API KEGG, включая получение путей, сопоставление генов с путями, поиск соединений и преобразование идентификаторов между базами данных.

Превращайте наблюдения в структурированные, проверяемые научные гипотезы. Этот навык проведёт вас через синтез литературы, разработку механизмов, планирование экспериментов и формулировку прогнозов с использованием проверенных научных методов.

Производителям медицинских устройств необходима комплексная документация ISO 13485 для сертификации системы менеджмента качества. Этот навык предоставляет шаблоны, инструменты анализа разрывов и пошаговое руководство для эффективного создания всей необходимой документации СМК.

Ручная генерация гипотез занимает много времени и подвержена когнитивным искажениям. Hypogenic автоматизирует генерацию и тестирование гипотез с помощью LLM, позволяя исследователям систематически исследовать паттерны в табличных наборах данных и объединять эмпирические результаты с выводами из литературы.

Этот навык предоставляет доступ к базе данных Human Metabolome Database, содержащей более 220 000 записей метаболитов. Исследователи могут выполнять поиск по химическому названию, структуре или идентификатору для получения свойств, спектральных данных и информации о биомаркерах для метаболомных исследований.

Histolab автоматизирует обнаружение ткани и извлечение тайлов из гигапиксельных цельнослайдовых изображений. Он обрабатывает файлы WSI, чтобы извлекать информативные тайлы для пайплайнов глубокого обучения и медицинских исследований.

Получите доступ к полным данным геномных исследований ассоциаций из каталога GWAS NHGRI-EBI. Ищите варианты по rs ID, признаку или гену для получения p-значений, размеров эффектов и сводной статистики для генетических исследований.

Обработка и анализ данных геномных интервалов для биоинформатических исследований. Gtars предоставляет высокопроизводительные инструменты для обнаружения перекрытий, анализа покрытия и токенизации ML геномных последовательностей.

gget обеспечивает унифицированный доступ к более чем 20 геномным базам данных через простой интерфейс командной строки или Python. Запрашивайте информацию о генах, извлекайте последовательности, выполняйте поиск BLAST и проводите обогащающий анализ без управления несколькими API-соединениями.

Научно-вычислительные задачи нуждаются в информации об оборудовании, чтобы выбрать оптимальные вычислительные стратегии. Этот навык автоматически определяет количество ядер CPU, доступность GPU, память и дисковое пространство, затем формирует рекомендации по параллельной обработке и GPU-ускорению.

Исследователям необходим эффективный доступ к наборам данных экспрессии генов для анализа. Этот навык позволяет запрашивать, загружать и анализировать данные из базы данных NCBI GEO, содержащей миллионы геномных образцов.