ヘルスケア AI スキル。PyHealth 臨床 ML パイプライン、 フローサイトメトリー (FlowIO) 解析、電子健康記録 (EHR) 処理、 臨床予測モデル構築のガイダンス。
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nahisaho/satoriAffichage de 35 skills collectés sur 195.
ヘルスケア AI スキル。PyHealth 臨床 ML パイプライン、 フローサイトメトリー (FlowIO) 解析、電子健康記録 (EHR) 処理、 臨床予測モデル構築のガイダンス。
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非コード RNA (ncRNA) 解析スキル。Rfam RNA ファミリー検索、 RNAcentral 統合 ncRNA データベース、共分散モデル、構造マッピング、 系統樹解析パイプライン。
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構造プロテオミクス統合スキル。EMDB クライオ EM、PDBe 構造データ、 Proteins API (UniProt)、Complex Portal 複合体、DeepGO 機能予測、 EVE 変異影響評価の統合パイプライン。
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臨床レポート自動生成スキル。検査結果サマリー (SOAP ノート)、バイオマーカー プロファイルレポート、薬理ゲノミクスレポート、臨床試験要約を構造化テンプレート (PDF/LaTeX/HTML) で出力。HL7 FHIR DiagnosticReport 形式にも対応。
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学術文献検索・取得スキル。PubMed E-utilities、Semantic Scholar、 OpenAlex、EuropePMC、CrossRef の 5 大学術データベース API を統合した 文献検索パイプライン。MeSH 構造化検索、引用ネットワーク分析、 著者/機関メトリクス、全文取得、PICO ベース検索戦略対応。 29 の ToolUniverse SMCP ツールと連携。
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構造ベース分子ドッキングスキル。DiffDock (拡散生成モデル)、 AutoDock Vina (スコアリング関数)、GNINA (CNN ベーススコアリング) を統合した タンパク質-リガンド結合ポーズ予測、バーチャルスクリーニング、 結合自由エネルギー推定、ドッキングスコア統合パイプライン。
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パスウェイ・Gene Ontology 富化解析スキル。KEGG パスウェイ検索・マッピング、 Reactome パスウェイ階層解析、Gene Ontology (BP/MF/CC) アノテーション、 WikiPathways コミュニティパスウェイ、Pathway Commons 統合相互作用を横断的に 利用した ORA (Over-Representation Analysis)、GSEA (Gene Set Enrichment Analysis)、 トポロジーベース富化解析パイプライン。34+ の…
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タンパク質ドメイン・ファミリー解析スキル。InterPro アノテーション検索、 InterProScan によるシーケンスベースドメイン予測、Pfam/SMART/CDD ドメイン分類、ドメインアーキテクチャ可視化、ファミリー系統樹構築。
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PRISMA 2020 準拠系統的レビュースキル。マルチ DB 検索戦略立案 (PubMed/Embase/Cochrane/Web of Science)、スクリーニングワークフロー (タイトル/抄録→全文)、品質評価 (RoB 2/ROBINS-I/NOS)、データ抽出 テンプレート、PRISMA フロー図自動生成パイプライン。
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臨床意思決定支援スキル。エビデンスに基づく治療推奨、臨床パスウェイアルゴリズム、 患者コホート解析、バイオマーカー分類、精密腫瘍学(ToolUniverse の Precision Oncology パラダイム + claude-scientific-skills の CDS/Treatment Plans を統合)。 「治療推奨を作成して」「臨床パスウェイを設計して」「精密医療の解析して」で発火。
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計算材料科学スキル。pymatgen による結晶構造操作・対称性解析、 Materials Project API による材料データベース照会、 相図計算 (凸包解析)、電子バンド構造・状態密度 (DOS) 可視化、 VASP/Quantum ESPRESSO 入出力、高スループットスクリーニングパイプライン。
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研究グラント(助成金申請書)執筆スキル。NIH R01/R21、NSF、JSPS 科研費、 ERC 等のフォーマットに対応。Specific Aims、Research Strategy、予算計画、 Biosketch の構造化作成を支援。 「グラント申請書を書いて」「科研費を作成して」「Specific Aims を書いて」で発火。
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ラボデータ管理スキル。Benchling (ELN/DNA 設計/レジストリ)、 DNAnexus (ゲノミクス PaaS)、LatchBio (ワークフロー)、 OMERO (バイオイメージング)、Protocols.io (プロトコル共有) を統合したウェット・ドライラボデータ管理パイプライン。
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メタ解析スキル。固定効果・ランダム効果モデル(DerSimonian-Laird)、Forest プロット、 異質性評価(I²/Q 検定/τ²)、出版バイアス検出(Funnel プロット/Egger/Begg 検定)、 サブグループ解析、メタ回帰、累積メタ解析のテンプレートを提供。
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ファーマコビジランス(医薬品安全性監視)スキル。FAERS/FDA 有害事象報告データベースを活用し、 不均衡分析(PRR/ROR/IC)、MedDRA 階層構造、時系列トレンド、人口統計層別化を実施。 市販後安全性シグナル検出と定量的評価を支援。 「有害事象を分析して」「FAERS データを解析して」「安全性シグナルを検出して」で発火。
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集団遺伝学解析スキル。アレル頻度解析・Hardy-Weinberg 平衡検定・ 集団構造解析(PCA / ADMIXTURE)・Fst 分化指標・選択圧検出(iHS / XP-EHH)・ 連鎖不平衡(LD)解析・GWAS Catalog / gnomAD データ統合パイプライン。
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科学図式・作図スキル。CONSORT フロー図 (臨床試験)、実験プロトコルフロー、 ニューラルネットワークアーキテクチャ図、分子パスウェイ図、 TikZ/SVG/Mermaid ベースの出版品質ベクター図の生成、 AI レビューによる図の反復改善。
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シングルセルゲノミクス解析スキル。scRNA-seq データの品質管理・正規化・ 次元削減(PCA/UMAP)・クラスタリング(Leiden)・差次発現遺伝子(DEG)同定・ セルタイプアノテーション・RNA velocity・細胞間コミュニケーション推定パイプライン。 Scanpy / AnnData フレームワークに準拠。
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生存解析と臨床統計のスキル。Kaplan-Meier 曲線、Cox 比例ハザードモデル、Log-rank 検定、 検出力分析、NNT/NNH 算出を行う際に使用。 Scientific Skills Exp-03, 06 で確立したパターン。
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臨床試験レジストリ解析スキル。ClinicalTrials.gov API v2 経由の 多基準試験検索 (疾患×介入×地域×フェーズ×ステータス)、試験詳細取得 (適格基準・アウトカム・施設・有害事象)、競合ランドスケープ解析、 AI 支援試験デザイン (ClinicalTrialDesignAgent)、バルクデータ取得・CSV エクスポート を統合した臨床研究支援パイプライン。
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遺伝子発現・トランスクリプトミクス解析スキル。GEO (Gene Expression Omnibus) からの 公開データセット取得・前処理、DESeq2 (PyDESeq2) による差次発現解析、 GTEx 組織発現参照・eQTL 解析、Expression Atlas (EBI GXA) 統合照会、 遺伝子セット濃縮解析 (GSEA)、バルク RNA-seq カウントデータの 標準解析パイプライン。
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プロテオミクス・質量分析解析スキル。LC-MS/MS データ前処理、ペプチド同定 (PSM/FDR 制御)、 蛋白質定量 (LFQ/TMT/SILAC/iBAQ)、翻訳後修飾 (PTM) マッピング、 スペクトル類似度スコアリング (コサイン/修正コサイン)、分子ネットワーキング (GNPS)、 化合物アノテーション (HMDB/MassBank) を統合した質量分析パイプライン。 pyOpenMS / matchms ベースの包括的ワークフロー。
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規制科学パイプラインスキル。FDA (医薬品/医療機器/食品)・EMA・PMDA 規制データベース横断照会、 Orange Book 承認履歴・特許・排他性情報、510(k) デバイスクリアランス、 ISO 13485 品質管理システム (設計管理/CAPA/リスク管理)、 USPTO 特許検索を統合した薬事・規制情報パイプライン。
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感染症ゲノミクス・疫学スキル。病原体ゲノム解析(SNP/系統樹)・ AMR(薬剤耐性)遺伝子検出・分子疫学(MLST/cgMLST)・ アウトブレイク調査トレーシング・疫学的 SIR/SEIR コンパートメントモデル・ 伝播ネットワーク推定パイプライン。
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空間トランスクリプトミクス解析スキル。10x Visium / MERFISH / Slide-seq データの 前処理・空間的遺伝子発現パターン検出(Moran's I / SpatialDE)・ 空間ドメイン同定(BayesSpace / STAGATE)・細胞-細胞近接解析・ Deconvolution(cell2location)パイプライン。Squidpy フレームワーク準拠。
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科学テキストマイニング・NLP スキル。生物医学 NER(遺伝子/疾患/薬物/化合物)・ 関係抽出(PPI / DDI / GDA)・文献ベースナレッジグラフ構築・ エビデンス要約・トピックモデリング・引用ネットワーク解析パイプライン。 PubTator / SemanticScholar / EuropePMC データ統合。
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バイオインフォマティクス解析パイプラインのスキル。scRNA-seq(Scanpy)、ゲノム配列解析 (BioPython)、PPI ネットワーク解析(NetworkX)、メタボロミクスの前処理を行う際に使用。 Scientific Skills Exp-01, 04, 07, 09 で確立したパターン。
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ケモインフォマティクス解析のスキル。RDKit を用いた分子記述子計算、Morgan フィンガープリント、 Tanimoto 類似度、構造アラート検出、Lipinski Rule of 5 評価を行う際に使用。 Scientific Skills Exp-02, 05 で確立したパターン。
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原稿中の引用文献の自動検索・網羅性チェックを行うスキル。 参照リスト抽出、DOI/タイトルベース自動検索、引用カバレッジ分析、 フォーマット一貫性検証、重複検出を実行する。 「引用をチェックして」「参考文献を検索」「citation check」で発火。
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科学文献の深層リサーチスキル。SHIKIGAMI の WebResearcher パラダイム (Think→Report→Action 反復サイクル)を科学研究に特化させた実装。 学術データベース検索、エビデンス階層評価、ソース追跡、交差検証、 ハルシネーション防止を統合した反復的深層調査を提供。 「文献調査して」「先行研究を調べて」「systematic review して」で発火。
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グラフニューラルネットワーク (GNN) スキル。PyTorch Geometric・TorchDrug・ DeepChem を活用し、分子特性予測・タンパク質モデリング・知識グラフ推論・ ノード/グラフ分類を支援。 「GNN で分子特性を予測して」「グラフ分類して」「ナレッジグラフ推論して」で発火。
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マルチオミクス統合解析スキル。ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオーム・メタボローム データの統合手法(MOFA/SNF/DIABLO)、オミクス間相関解析、CCA/PLS 統合、 パスウェイレベル統合、ネットワーク統合のテンプレートを提供。
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ネットワーク解析・相関ネットワーク構築のスキル。NetworkX を用いたグラフ構築、 中心性解析、コミュニティ検出、ネットワーク可視化を行う際に使用。 Scientific Skills Exp-04, 07 で確立したパターン。PSP パスダイアグラムにも適用。
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タンパク質設計スキル。ESM タンパク質言語モデル、de novo 設計、指向性進化の 計算的ガイド、安定性予測をカバー。ToolUniverse の Protein Therapeutic Design パラダイムと claude-scientific-skills の ESM/Adaptyv スキルを統合。 「タンパク質を設計して」「ESM で評価して」「安定性を予測して」で発火。
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ゲノム配列解析スキル。コドン使用頻度(RSCU/CAI)、ペアワイズアラインメント (Needleman-Wunsch/Smith-Waterman)、系統解析(Jukes-Cantor/UPGMA/ブートストラップ)、 ORF 探索、CpG 島検出、制限酵素マッピング、タンパク質特性(pI/GRAVY/疎水性プロファイル) の解析テンプレート。Scientific Skills Exp-09 で確立したパターン。
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