Histolab 可自动从千兆像素全切片图像中检测组织并提取tiles。它处理WSI文件以提取用于深度学习流程和医学研究的信息tiles。

访问来自NHGRI-EBI GWAS目录的综合全基因组关联研究数据。通过rs ID、性状或基因搜索变异，获取遗传研究的p值、效应量和汇总统计信息。

处理和分析基因组区间数据用于生物信息学研究。Gtars 提供高性能工具，用于重叠检测、覆盖分析和基因组序列的机器学习标记化。

gget通过简单的命令行界面或Python接口提供对20多个基因组数据库的统一访问。查询基因信息、检索序列、执行BLAST搜索和运行富集分析，无需管理多个API连接。

科学计算任务需要硬件信息来选择最佳计算策略。此技能可自动检测CPU核心数、GPU可用性、内存和磁盘空间，然后生成并行处理和GPU加速的建议。

GeoPandas 扩展了 pandas 以支持地理空间操作。它支持读取 shapefile、GeoJSON 和 PostGIS 数据。执行空间连接、缓冲区分析、坐标转换，并使用 matplotlib 集成创建等值区域地图。

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。

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。

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。

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。

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。

查找相关的临床试验需要在大型注册数据库中进行搜索。此技能提供了一个 Python 接口来查询 ClinicalTrials.gov API v2，可以通过条件、药物、地点或赞助商搜索试验，并检索详细的研究信息。

临床文档需要精确性和法规合规性。此技能提供病例报告、诊断报告、临床试验文档和患者记录模板及验证工具，符合HIPAA、FDA和ICH-GCP标准。

访问ChEMBL数据库，按结构和属性搜索化合物。检索生物活性测量数据，发现抑制剂，并进行构效关系研究以支持药物发现研究。

访问世界上最大酶数据库中的综合酶动力学数据。查找Km值、反应方程式、生物体特异性参数和底物特异性数据，用于生物化学研究和代谢工程。

使用统一的Python API查询40多个生物数据库，包括UniProt、KEGG和ChEMBL。简化生物信息学研究中的跨数据库分析和标识符转换。