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このリポジトリの skills

aipoch/medical-research-skills - 10ページ

SkillsMP は aipoch/medical-research-skills から 605 件の skill を収集しています。skill を開くとソースと詳細を確認できます。

aipoch/medical-research-skills

収集済み skill 605 件中 40 件を表示しています。

職業分類
グラフィックデザイナー
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Generate graphical abstract layout recommendations based on paper abstracts.

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データサイエンティスト
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A high-performance Rust toolkit (with Python bindings and a CLI) for genomic interval analysis; use it when you need fast overlap queries, coverage track generation, genomic tokenization for ML, reference sequence verification, or fragment processing.

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データサイエンティスト
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Professional beautification tool for gene expression heatmaps, automatically adds clustering trees, color annotation tracks, and intelligently optimizes label layout.

原文の言語: 英語

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財務・投資アナリスト
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Use lab budget forecaster for data analysis workflows that need structured execution, explicit assumptions, and clear output boundaries.

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データサイエンティスト
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This skill is applicable when using LaminDB. LaminDB is an open-source data framework for biology that makes data queryable, traceable, reproducible, and FAIR-compliant. It is suitable for managing biological datasets (scRNA-seq, spatial transcriptomics, flow…

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データサイエンティスト
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Filter compound libraries based on Lipinski's Rule of Five for drug-likeness.

原文の言語: 英語

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データサイエンティスト
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Process, clean, and compare mass spectrometry (MS/MS) spectra with Matchms; use when you need reproducible spectral filtering and similarity scoring for metabolomics workflows.

原文の言語: 英語

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職業分類
データサイエンティスト
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A low-level plotting library for comprehensive customization. Use when fine-grained control over every plot element is needed, creating new types of charts, or integrating into specific scientific workflows. Can export to PNG/PDF/SVG for publication. For…

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医学科学者(疫学者除く)
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Generates Mermaid flowchart code and visual diagrams for pathophysiological.

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疫学者
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Generate Baujat plots for heterogeneity analysis. Identify studies that contribute most to the overall meta-analysis results and heterogeneity, helping discover potential outlier studies. Input meta-analysis data CSV, output Baujat plot PNG and contribution…

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疫学者
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Generates scientifically sound inclusion and exclusion criteria for Meta-Analysis based on a given title or keywords. Use when user wants to design eligibility criteria for a systematic review or meta-analysis.

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疫学者
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Analyzes the feasibility of a proposed Meta-analysis topic by searching for existing Meta-analyses and Clinical Trials on PubMed/ClinicalTrials.gov. Use when you need to evaluate if a topic is viable for a new Meta-analysis.

原文の言語: 英語

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疫学者
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Generate meta-analysis forest plots for binary classification data. Input is a CSV file containing study names, event counts and sample sizes for experimental and control groups. Output includes forest plot PNG and data table CSV.

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職業分類
疫学者
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Generate forest plots for meta-analysis of continuous data. Input a CSV file containing study names, means, standard deviations, and sample sizes for experimental and control groups. Output forest plot PNG and data table CSV.

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職業分類
疫学者
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Generate forest plots for meta-analysis of survival data. Input is a CSV file containing study names, HR and 95% confidence intervals, output forest plot PNG and data table CSV. Supports both R and Python scripts.

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職業分類
疫学者
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Generate Meta-analysis funnel plots and perform publication bias testing. Takes CSV file with Meta-analysis data as input, outputs funnel plot PNG, Egger test and Begg test results.

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職業分類
疫学者
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Generates PI(E)COS structure (Population, Intervention, Comparator, Outcomes, Study Design) from Meta-analysis or study titles. Use when the user wants to extract these elements from a title.

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疫学者
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Generate radial plots (Radial Plot/Galbraith Plot) for heterogeneity analysis. Visually assess heterogeneity across studies by displaying the relationship between standardized effect sizes and precision. Input: Meta-analysis data in CSV format; Output: Radial…

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職業分類
疫学者
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Generate leave-one-out sensitivity analysis plots for meta-analysis. Input is a CSV file containing meta-analysis data; outputs are a sensitivity forest plot (PNG) and a sensitivity data table (CSV) showing pooled effect estimates after excluding each study…

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職業分類
疫学者
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Generates Meta-Analysis research titles based on user keywords, utilizing PubMed search results if available, or creative generation otherwise. Use when the user wants to brainstorm or generate titles for a meta-analysis, specifically starting from keywords…

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その他の生物科学者
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Access NIH Metabolomics Workbench (4,200+ studies) via REST API. Query metabolites, RefMet nomenclature, MS/NMR data, m/z search, study metadata for metabolomics and biomarker discovery.

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その他の生物科学者
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Analyze data with `metagenomic-krona-chart` using a reproducible workflow, explicit validation, and structured outputs for review-ready interpretation.

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その他の生物科学者
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Generate publication-quality sequence logos for DNA or protein motifs.

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医学科学者(疫学者除く)
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Predict neoantigens that may be recognized by the immune system based.

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生化学者・生物物理学者
説明

End-to-end Neuropixels extracellular electrophysiology analysis (SpikeGLX/Open Ephys/NWB) including preprocessing, motion correction, Kilosort4 spike sorting, QC metrics, and Allen/IBL-style curation; use when processing Neuropixels recordings or when users…

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職業分類
疫学者
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Clinical research outcome extraction for meta-analysis. Use when users need to extract outcome measures (binary, continuous, or survival data) from clinical research papers for systematic review and meta-analysis. Handles both database lookup by PMID and…

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その他の生物科学者
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Analyze data with `phylogenetic-tree-styler` using a reproducible workflow, explicit validation, and structured outputs for review-ready interpretation.

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医学科学者(疫学者除く)
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Use preclinical pkpd analyst for data analysis workflows that need structured execution, explicit assumptions, and clear output boundaries.

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疫学者
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Assess bias in medical prediction model studies using PROBAST tool. Use when user wants to evaluate the quality or risk of bias of a medical paper (text or PDF).

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その他の生物科学者
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Analyze data with `pseudotime-trajectory-viz` using a reproducible workflow, explicit validation, and structured outputs for review-ready interpretation.

原文の言語: 英語

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その他の生物科学者
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Comprehensive tool for computational mass spectrometry using PyOpenMS; use when you need to read/write MS formats (mzML/mzXML/MGF), run signal processing (smoothing/peak picking), detect isotope features, or perform peptide identification in…

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職業分類
その他の生物科学者
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Genomic file toolkit. For reading/writing SAM/BAM/CRAM alignment files, VCF/BCF variant files, FASTA/FASTQ sequences, extracting regions, calculating coverage, suitable for NGS data processing pipelines.

原文の言語: 英語

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職業分類
疫学者
説明

Automates critical appraisal and quality assessment for research papers by analyzing text against established methodological standards (such as risk of bias tools, quality checklists, or reporting guidelines) and synthesizing a structured evaluation report.…

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職業分類
疫学者
説明

Evaluates bias in medical literature (prognosis studies) using QUAPAS criteria. Use when the user wants to assess the quality or risk of bias of a medical paper text.

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職業分類
化学者
説明

Cloud-based quantum chemistry platform providing a Python API. Preferred for computational chemistry workflows including pKa prediction, geometry optimization, conformational search, molecular property calculations, protein-ligand docking (AutoDock Vina), and…

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職業分類
その他の生物科学者
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Use sanger chromatogram qa for data analysis workflows that need structured execution, explicit assumptions, and clear output boundaries.

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職業分類
その他の生物科学者
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Standard single-cell RNA-seq analysis pipeline. For quality control (QC), normalization, dimensionality reduction (PCA/UMAP/t-SNE), clustering, differential expression analysis, and visualization. Best suited for exploratory single-cell transcriptomics…

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職業分類
その他の生物科学者
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A Python bioinformatics toolkit for sequence, phylogeny, and microbiome/community-ecology analysis; use it when you need to compute diversity/ordination/statistics from biological data and standard formats (FASTA/FASTQ/Newick/BIOM).

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職業分類
疫学者
説明

A comprehensive toolkit for survival analysis and time-to-event modeling in Python using scikit-survival; use it when you need to model censored time-to-event outcomes, fit Cox/RSF/GB models or Survival SVMs, evaluate with C-index/Brier score, or handle…

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収集済み skill 605 件中 40 件を表示しています。