Skip to main content

Skills في هذا المستودع

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills - الصفحة ٤

جمع SkillsMP عدد ٤٦٥ من skills من FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills. افتح أي skill لمراجعة مصدره وتفاصيله.

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills

عرض ٤٠ من أصل ٤٦٥ skills مجمعة.

المهنة
علماء الطب (باستثناء علماء الأوبئة)
الوصف

Tracks ctDNA dynamics over time for treatment response monitoring using serial liquid biopsy samples. Analyzes tumor fraction trends, mutation clearance kinetics, and defines molecular response criteria. Use when monitoring patients during therapy or…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Align long reads using minimap2 for Oxford Nanopore and PacBio data. Supports various presets for different read types and applications. Use when aligning ONT or PacBio reads to a reference genome for variant calling, SV detection, or coverage analysis.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Polish assemblies and call variants from Oxford Nanopore data using medaka. Uses neural networks trained on specific basecaller versions. Use when improving ONT-only assemblies or calling variants from Nanopore data without short-read polishing.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Quality control for long-read sequencing data using NanoPlot, NanoStat, and chopper. Generate QC reports, filter reads by length and quality, and visualize read characteristics. Use when assessing ONT or PacBio run quality or filtering reads before assembly…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Detect structural variants from long-read alignments using Sniffles, cuteSV, and SVIM. Use when detecting deletions, insertions, inversions, translocations, or complex rearrangements from ONT or PacBio data, especially those missed by short-read methods.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Specialized lipidomics analysis for lipid identification, quantification, and pathway interpretation. Covers LC-MS lipidomics with LipidSearch, MS-DIAL, and LipidMaps annotation. Use when analyzing lipid classes, chain composition, or lipid-specific pathways.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Metabolite identification from m/z and retention time. Covers database matching, MS/MS spectral matching, and confidence level assignment. Use when assigning compound identities to detected features in untargeted metabolomics.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

MS-DIAL-based metabolomics preprocessing as alternative to XCMS. Covers peak detection, alignment, annotation, and export for downstream analysis. Use when processing MS-DIAL output files for R/Python analysis or when preferring GUI-based preprocessing.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Quality control and normalization for metabolomics data. Covers QC-based correction, batch effect removal, and data transformation methods. Use when correcting technical variation in metabolomics data before statistical analysis.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Map metabolites to biological pathways using KEGG, Reactome, and MetaboAnalyst. Perform pathway enrichment and topology analysis. Use when interpreting metabolomics results in the context of biochemical pathways.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Statistical analysis for metabolomics data. Covers univariate testing, multivariate methods (PCA, PLS-DA), and biomarker discovery. Use when identifying differentially abundant metabolites or building classification models.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Targeted metabolomics analysis using MRM/SRM with standard curves. Covers absolute quantification, method validation, and quality assessment. Use when quantifying specific metabolites using calibration curves and internal standards.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

XCMS3 workflow for LC-MS/MS metabolomics preprocessing. Covers peak detection, retention time alignment, correspondence (grouping), and gap filling. Use when processing raw LC-MS data into a feature table for untargeted metabolomics.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Species abundance estimation using Bracken with Kraken2 output. Redistributes reads from higher taxonomic levels to species for more accurate estimates. Use when accurate species-level abundances are needed from Kraken2 classification output.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Detect antimicrobial resistance genes using AMRFinderPlus, ResFinder, and CARD. Screen isolates and metagenomes for resistance determinants. Use when characterizing resistance profiles in clinical isolates, surveillance samples, or metagenomic data.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Profile functional potential of metagenomes using HUMAnN3 and similar tools. Use when obtaining pathway abundances, gene family counts, or functional annotations from metagenomic data.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Taxonomic classification of metagenomic reads using Kraken2. Fast k-mer based classification against RefSeq database. Use when performing initial taxonomic classification of shotgun metagenomic reads before abundance estimation with Bracken.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Marker gene-based taxonomic profiling using MetaPhlAn 4. Provides accurate species-level relative abundances using clade-specific markers. Use when accurate taxonomic profiling is needed and computational resources are limited, or for comparison with…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Track bacterial strains using MASH, sourmash, fastANI, and inStrain. Compare genomes, detect contamination, and monitor strain-level variation. Use when needing sub-species resolution for outbreak tracking, transmission analysis, or within-host strain…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Visualize metagenomic profiles using R (phyloseq, microbiome) and Python (matplotlib, seaborn). Create stacked bar plots, heatmaps, PCA plots, and diversity analyses. Use when creating publication-quality figures from MetaPhlAn, Bracken, or other taxonomic…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الطب (باستثناء علماء الأوبئة)
الوصف

Analyzes cfDNA methylation patterns for cancer detection using cfMeDIP-seq or bisulfite sequencing with MethylDackel. Identifies cancer-specific methylation signatures and performs tissue-of-origin deconvolution. Use when using methylation biomarkers for…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Bisulfite sequencing read alignment using Bismark with bowtie2/hisat2. Handles genome preparation and produces BAM files with methylation information. Use when aligning WGBS, RRBS, or other bisulfite-converted sequencing reads to a reference genome.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Extract methylation calls from Bismark BAM files using bismark_methylation_extractor. Generates per-cytosine reports for CpG, CHG, and CHH contexts. Use when extracting methylation levels from aligned bisulfite sequencing data for downstream analysis.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Differentially methylated region (DMR) detection using methylKit tiles, bsseq BSmooth, and DMRcate. Use when identifying contiguous genomic regions with methylation differences between experimental conditions or cell types.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

DNA methylation analysis with methylKit in R. Import Bismark coverage files, filter by coverage, normalize samples, and perform statistical comparisons. Use when analyzing single-base methylation patterns, comparing samples, or preparing data for DMR…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Amplicon sequence variant (ASV) inference from 16S rRNA or ITS amplicon sequencing using DADA2. Covers quality filtering, error learning, denoising, and chimera removal. Use when processing demultiplexed amplicon FASTQ files to generate an ASV table for…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Differential abundance testing for microbiome data using compositionally-aware methods like ALDEx2, ANCOM-BC2, and MaAsLin2. Use when identifying taxa that differ between experimental groups while accounting for the compositional nature of microbiome data.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Alpha and beta diversity analysis for microbiome data. Calculate within-sample richness, evenness, and between-sample dissimilarity with phyloseq and vegan. Use when comparing community composition across samples or testing for group differences in microbiome…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Predict metagenome functional content from 16S rRNA marker gene data using PICRUSt2. Infer KEGG, MetaCyc, and EC abundances from ASV tables. Use when functional profiling is needed from 16S data without shotgun metagenomics sequencing.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

QIIME2 command-line workflow for 16S/ITS amplicon analysis. Alternative to DADA2/phyloseq R workflow with built-in provenance tracking. Use when preferring CLI over R, needing reproducible provenance, or working within QIIME2 ecosystem.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Taxonomic classification of ASVs using reference databases like SILVA, GTDB, or UNITE. Covers naive Bayes classifiers (DADA2, IDTAXA) and exact matching approaches. Use when assigning taxonomy to ASVs after DADA2 amplicon processing.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الكيمياء الحيوية والفيزياء الحيوية
الوصف

Calculates molecular descriptors and fingerprints using RDKit. Computes Morgan fingerprints (ECFP), MACCS keys, Lipinski properties, QED drug-likeness, TPSA, and 3D conformer descriptors. Use when featurizing molecules for machine learning or filtering by…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Reads, writes, and converts molecular file formats (SMILES, SDF, MOL2, PDB) using RDKit and Open Babel. Handles structure parsing, canonicalization, and full standardization pipeline including sanitization, normalization, and tautomer canonicalization. Use…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Preprocessing and harmonization of multi-omics data before integration. Covers normalization, batch correction, feature alignment, and missing value handling across data types. Use when preparing multi-omics datasets for integration analysis.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Supervised and unsupervised multi-omics integration with mixOmics. Includes sPLS for pairwise integration and DIABLO for multi-block discriminant analysis. Use when performing supervised multi-omics integration or identifying features that discriminate…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Multi-Omics Factor Analysis (MOFA2) for unsupervised integration of multiple data modalities. Identifies shared and view-specific sources of variation. Use when integrating RNA-seq, proteomics, methylation, or other omics to discover latent factors driving…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Similarity Network Fusion (SNF) for patient stratification using multi-omics data. Integrates multiple data types into a unified patient similarity network. Use when performing patient stratification or integrating multi-omics data into unified similarity…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Meta-agent that routes bioinformatics requests to specialised sub-skills. Handles file type detection, analysis planning, report generation, and reproducibility export.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Handle paired-end FASTQ files (R1/R2) using Biopython. Use when working with Illumina paired reads, synchronizing pairs, interleaving/deinterleaving, or filtering paired data.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Visualize enrichment results using enrichplot package functions. Use when creating publication-quality figures from clusterProfiler results. Covers dotplot, barplot, cnetplot, emapplot, gseaplot2, ridgeplot, and treeplot.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
عرض ٤٠ من أصل ٤٦٥ skills مجمعة.