K-Dense-AI

研究人员需要高效访问基因表达数据集进行分析。该技能支持查询、下载和分析来自NCBI GEO数据库的数据，该数据库包含数百万基因组学样本。

Geniml 将 BED 文件转换为机器学习嵌入，用于基因组区域分析。训练模型以发现染色质可及性模式，构建共识峰集，以及分析单细胞 ATAC-seq 数据。

使用 AI 模型为演示文稿、文档和出版物创建高质量图像。通过简单的文本提示生成原创艺术品或编辑现有图像。通过 OpenRouter API 访问 FLUX 和 Gemini 模型。

访问来自 NCBI 的全面基因数据，包括序列、注释和功能信息。通过基因符号、ID 或生物背景进行搜索，检索 RefSeq、基因本体论、染色体位置和表型信息，用于生物信息学研究。

FluidSim为Python带来高性能计算流体力学。运行Navier-Stokes模拟，分析湍流，并使用简单的Python命令可视化结果。无需复杂的Fortran或C++设置。

流式细胞术数据需要专门的文件处理方式。FlowIO解析FCS文件，将事件数据提取为NumPy数组，并支持转换为CSV格式以便进行下游分析流程。

通过官方openFDA API访问全面的FDA监管数据，包括药品不良事件、医疗器械召回和安全信息。使用Python构建药物警戒和监管研究工作流程。

科学数据文件有数百种格式。此技能可自动检测文件类型、提取元数据、评估数据质量，并生成包含特定格式分析建议的综合Markdown报告。

ETE 工具包简化了进化生物学研究中的系统发育分析。处理树数据，检测进化事件，并创建可用于出版的可视化图表。

蛋白质工程需要分析和设计新型蛋白质序列。ESM 提供最先进的蛋白质语言模型,用于生成序列、预测结构以及创建用于下游分析的嵌入向量。使用 ESM3 进行跨序列、结构和功能的生成任务,或使用 ESM C 进行高效的表示学习。

查询 Ensembl 基因组数据库 REST API 以获取脊椎动物基因组数据。查找基因、检索序列、使用 VEP 分析变异，并跨 250 多个物种进行比较基因组学分析。

研究人员需要高效访问基因组数据进行计算分析。此技能通过 REST API 和 FTP 提供对 ENA 的程序化访问，支持通过登录号检索 DNA/RNA 序列、FASTQ 文件和基因组组装。

DrugBank 是一个包含详细药物信息的综合生物信息学数据库。该技能支持编程访问药物属性、相互作用、靶点、通路和化学结构，适用于药理学研究和药物发现。

此技能提供完整的Word文档操作工具包。可以使用JavaScript从零开始创建新文档，使用Python编辑现有文档，并按照正确的OOXML规范管理修订记录和批注。

DNAnexus 提供基于云的基因组学分析，但需要平台特定知识。本技能提供构建应用、管理数据和运行生物信息学工作流的完整文档。

DiffDock使用先进的扩散模型来预测小分子如何在3D空间中与蛋白质结合。研究人员可以通过生成具有置信度评分的准确结合姿态来加速基于结构的药物设计，从而推进药物发现。

通过自动假设生成、方法论开发、计算实验和LaTeX论文写作，将数据集转化为可直接发表的研究成果。多代理AI协调专业代理实现端到端研究流水线。

处理和可视化下一代测序数据。将BAM转换为bigWig，生成质量控制图，并为ChIP-seq、RNA-seq和ATAC-seq实验创建可直接发表的峰图。

使用DeepChem预测溶解度、毒性和结合亲和力等分子属性。训练图神经网络或使用ChemBERTa等预训练模型进行药物发现和材料科学应用。

通过 Pythonic 接口高效处理化学数据。Datamol 简化了复杂的化学信息学操作，同时保持与 RDKit 生态系统的完全兼容性。

访问来自 Data Commons 的全球统计数据，包括人口、经济、健康和环境指标。使用 Python 客户端方法查询人口数据、GDP、失业率和地理关系。

使用并行计算处理大于可用 RAM 的数据集。转换单机器 pandas 和 NumPy 工作流，使其可以在多个核心或分布式集群上运行，而无需重写代码。

癌症研究人员需要全面的突变数据用于研究。本技能提供对COSMIC数据库的程序化访问，该数据库包含数百万个体细胞突变、经过审核的癌症基因列表和突变特征，用于精准肿瘤学研究。

代谢建模需要具备基于约束的重建和分析方法方面的专业知识。COBRApy为系统生物学研究提供了一个全面的Python接口，用于通量平衡分析、基因敲除研究和生产包络计算。