Skip to main content

Skills في هذا المستودع

LeonChaoX/qinyan-academic-skills - الصفحة ٢

جمع SkillsMP عدد ١١٨ من skills من LeonChaoX/qinyan-academic-skills. افتح أي skill لمراجعة مصدره وتفاصيله.

LeonChaoX/qinyan-academic-skills

عرض ٤٠ من أصل ١١٨ skills مجمعة.

المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Standard single-cell RNA-seq analysis pipeline. Use for QC, normalization, dimensionality reduction (PCA/UMAP/t-SNE), clustering, differential expression, and visualization. Best for exploratory scRNA-seq analysis with established workflows. For deep learning…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Biological data toolkit. Sequence analysis, alignments, phylogenetic trees, diversity metrics (alpha/beta, UniFrac), ordination (PCoA), PERMANOVA, FASTA/Newick I/O, for microbiome analysis.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Deep generative models for single-cell omics. Use when you need probabilistic batch correction (scVI), transfer learning, differential expression with uncertainty, or multi-modal integration (TOTALVI, MultiVI). Best for advanced modeling, batch effects,…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
الكيميائيون
الوصف

Pythonic wrapper around RDKit with simplified interface and sensible defaults. Preferred for standard drug discovery including SMILES parsing, standardization, descriptors, fingerprints, clustering, 3D conformers, parallel processing. Returns native…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
الكيميائيون
الوصف

Molecular ML with diverse featurizers and pre-built datasets. Use for property prediction (ADMET, toxicity) with traditional ML or GNNs when you want extensive featurization options and MoleculeNet benchmarks. Best for quick experiments with pre-trained…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
الكيميائيون
الوصف

Diffusion-based molecular docking. Predict protein-ligand binding poses from PDB/SMILES, confidence scores, virtual screening, for structure-based drug design. Not for affinity prediction.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Spectral similarity and compound identification for metabolomics. Use for comparing mass spectra, computing similarity scores (cosine, modified cosine), and identifying unknown compounds from spectral libraries. Best for metabolite identification, spectral…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
الكيميائيون
الوصف

Medicinal chemistry filters. Apply drug-likeness rules (Lipinski, Veber), PAINS filters, structural alerts, complexity metrics, for compound prioritization and library filtering.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
الكيميائيون
الوصف

Molecular featurization for ML (100+ featurizers). ECFP, MACCS, descriptors, pretrained models (ChemBERTa), convert SMILES to features, for QSAR and molecular ML.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Complete mass spectrometry analysis platform. Use for proteomics workflows feature detection, peptide identification, protein quantification, and complex LC-MS/MS pipelines. Supports extensive file formats and algorithms. Best for proteomics, comprehensive MS…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
الكيميائيون
الوصف

Therapeutics Data Commons. AI-ready drug discovery datasets (ADME, toxicity, DTI), benchmarks, scaffold splits, molecular oracles, for therapeutic ML and pharmacological prediction.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
الكيميائيون
الوصف

Cheminformatics toolkit for fine-grained molecular control. SMILES/SDF parsing, descriptors (MW, LogP, TPSA), fingerprints, substructure search, 2D/3D generation, similarity, reactions. For standard workflows with simpler interface, use datamol (wrapper…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
الكيميائيون
الوصف

Cloud-based quantum chemistry platform with Python API. Preferred for computational chemistry workflows including pKa prediction, geometry optimization, conformer searching, molecular property calculations, protein-ligand docking (AutoDock Vina), and AI…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

PyTorch-native graph neural networks for molecules and proteins. Use when building custom GNN architectures for drug discovery, protein modeling, or knowledge graph reasoning. Best for custom model development, protein property prediction, retrosynthesis. For…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
الأطباء الآخرون
الوصف

Generate professional clinical decision support (CDS) documents for pharmaceutical and clinical research settings, including patient cohort analyses (biomarker-stratified with outcomes) and treatment recommendation reports (evidence-based guidelines with…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
متخصصو السجلات الطبية
الوصف

Write comprehensive clinical reports including case reports (CARE guidelines), diagnostic reports (radiology/pathology/lab), clinical trial reports (ICH-E3, SAE, CSR), and patient documentation (SOAP, H&P, discharge summaries). Full support with templates,…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
تقنيو المعلومات الصحية ومسجّلو السجلات الطبية
الوصف

Query ClinicalTrials.gov via API v2. Search trials by condition, drug, location, status, or phase. Retrieve trial details by NCT ID, export data, for clinical research and patient matching.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
المستشارون الجينيون
الوصف

Access ClinPGx pharmacogenomics data (successor to PharmGKB). Query gene-drug interactions, CPIC guidelines, allele functions, for precision medicine and genotype-guided dosing decisions.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
تقنيو المختبرات الطبية والسريرية (متقدم)
الوصف

Query NCBI ClinVar for variant clinical significance. Search by gene/position, interpret pathogenicity classifications, access via E-utilities API or FTP, annotate VCFs, for genomic medicine.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
تقنيو المختبرات الطبية والسريرية (متقدم)
الوصف

Access COSMIC cancer mutation database. Query somatic mutations, Cancer Gene Census, mutational signatures, gene fusions, for cancer research and precision oncology. Requires authentication.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
تقنيو المعلومات الصحية ومسجّلو السجلات الطبية
الوصف

Query openFDA API for drugs, devices, adverse events, recalls, regulatory submissions (510k, PMA), substance identification (UNII), for FDA regulatory data analysis and safety research.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
تقنيو المختبرات الطبية والسريرية (متقدم)
الوصف

Lightweight WSI tile extraction and preprocessing. Use for basic slide processing tissue detection, tile extraction, stain normalization for H&E images. Best for simple pipelines, dataset preparation, quick tile-based analysis. For advanced spatial…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Comprehensive biosignal processing toolkit for analyzing physiological data including ECG, EEG, EDA, RSP, PPG, EMG, and EOG signals. Use this skill when processing cardiovascular signals, brain activity, electrodermal responses, respiratory patterns, muscle…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Neuropixels neural recording analysis. Load SpikeGLX/OpenEphys data, preprocess, motion correction, Kilosort4 spike sorting, quality metrics, Allen/IBL curation, AI-assisted visual analysis, for Neuropixels 1.0/2.0 extracellular electrophysiology. Use when…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Full-featured computational pathology toolkit. Use for advanced WSI analysis including multiplexed immunofluorescence (CODEX, Vectra), nucleus segmentation, tissue graph construction, and ML model training on pathology data. Supports 160+ slide formats. For…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

Python library for working with DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) files. Use this skill when reading, writing, or modifying medical imaging data in DICOM format, extracting pixel data from medical images (CT, MRI, X-ray, ultrasound),…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Comprehensive healthcare AI toolkit for developing, testing, and deploying machine learning models with clinical data. This skill should be used when working with electronic health records (EHR), clinical prediction tasks (mortality, readmission, drug…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
الأطباء الآخرون
الوصف

Generate concise (3-4 page), focused medical treatment plans in LaTeX/PDF format for all clinical specialties. Supports general medical treatment, rehabilitation therapy, mental health care, chronic disease management, perioperative care, and pain management.…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء الأحياء، جميع الآخرون
الوصف

Access AlphaFold 200M+ AI-predicted protein structures. Retrieve structures by UniProt ID, download PDB/mmCIF files, analyze confidence metrics (pLDDT, PAE), for drug discovery and structural biology.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Comprehensive toolkit for protein language models including ESM3 (generative multimodal protein design across sequence, structure, and function) and ESM C (efficient protein embeddings and representations). Use this skill when working with protein sequences,…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Automated LLM-driven hypothesis generation and testing on tabular datasets. Use when you want to systematically explore hypotheses about patterns in empirical data (e.g., deception detection, content analysis). Combines literature insights with data-driven…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
مطوّرو البرمجيات
الوصف

High-performance reinforcement learning framework optimized for speed and scale. Use when you need fast parallel training, vectorized environments, multi-agent systems, or integration with game environments (Atari, Procgen, NetHack). Achieves 2-10x speedups…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Bayesian modeling with PyMC. Build hierarchical models, MCMC (NUTS), variational inference, LOO/WAIC comparison, posterior checks, for probabilistic programming and inference.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Machine learning in Python with scikit-learn. Use when working with supervised learning (classification, regression), unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction), model evaluation, hyperparameter tuning, preprocessing, or building ML…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Comprehensive toolkit for survival analysis and time-to-event modeling in Python using scikit-survival. Use this skill when working with censored survival data, performing time-to-event analysis, fitting Cox models, Random Survival Forests, Gradient Boosting…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Model interpretability and explainability using SHAP (SHapley Additive exPlanations). Use this skill when explaining machine learning model predictions, computing feature importance, generating SHAP plots (waterfall, beeswarm, bar, scatter, force, heatmap),…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Production-ready reinforcement learning algorithms (PPO, SAC, DQN, TD3, DDPG, A2C) with scikit-learn-like API. Use for standard RL experiments, quick prototyping, and well-documented algorithm implementations. Best for single-agent RL with Gymnasium…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

Graph Neural Networks (PyG). Node/graph classification, link prediction, GCN, GAT, GraphSAGE, heterogeneous graphs, molecular property prediction, for geometric deep learning.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

This skill should be used when working with pre-trained transformer models for natural language processing, computer vision, audio, or multimodal tasks. Use for text generation, classification, question answering, translation, summarization, image…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
المهنة
علماء البيانات
الوصف

UMAP dimensionality reduction. Fast nonlinear manifold learning for 2D/3D visualization, clustering preprocessing (HDBSCAN), supervised/parametric UMAP, for high-dimensional data.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

آخر تحديث
عرض ٤٠ من أصل ١١٨ skills مجمعة.