Skip to main content

crazymsn/academic-skills

記録された最新のソース活動
SkillsMP カタログ更新
収集済み skills
126
GitHub スター
22
GitHub フォーク
5

リポジトリの README を読み込んでいます…

このリポジトリの skills

収集済み skill 126 件中 40 件を表示しています。

職業分類
その他の高等教育教員
説明

Use for scientific AI/ML discovery and implementation across biology, chemistry, physics, astronomy, climate, genomics, materials science, medicine, ecology, engineering, mathematics, drug discovery, protein design, weather modeling, single-cell analysis, PDE…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Comprehensive Python library for astronomy and astrophysics. This skill should be used when working with astronomical data including celestial coordinates, physical units, FITS files, cosmological calculations, time systems, tables, world coordinate systems…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他コンピュータ職
説明

Observe the user's screen via screenpipe, detect repeated research workflows, match them against existing academic-skills, and draft new skills (or composition recipes that chain existing ones) for the patterns not yet covered. Use when the user asks to…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Benchling R&D platform integration. Access registry (DNA, proteins), inventory, ELN entries, workflows via API, build Benchling Apps, query Data Warehouse, for lab data management automation.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の高等教育教員
説明

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Use this skill when working with Brain Imaging Data Structure (BIDS) datasets: organizing neuroscience and biomedical data (MRI, EEG, MEG, iEEG, PET, microscopy, NIRS, motion capture, EMG, MR spectroscopy, behavioral), querying BIDS layouts, validating…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Query the CELLxGENE Census (61M+ cells) programmatically. Use when you need expression data across tissues, diseases, or cell types from the largest curated single-cell atlas. Best for population-scale queries, reference atlas comparisons. For analyzing your…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の高等教育教員
説明

Comprehensive citation management for academic research. Search Google Scholar and PubMed for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他医師
説明

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…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
医療記録スペシャリスト
説明

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,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Constraint-based metabolic modeling (COBRA). FBA, FVA, gene knockouts, flux sampling, SBML models, for systems biology and metabolic engineering analysis.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Distributed computing for larger-than-RAM pandas/NumPy workflows. Use when you need to scale existing pandas/NumPy code beyond memory or across clusters. Best for parallel file processing, distributed ML, integration with existing pandas code. For out-of-core…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Search 78 public scientific, biomedical, materials science, and economic databases via REST APIs. Covers physics/astronomy (NASA, NIST, SDSS, SIMBAD), earth/environment (USGS, NOAA, EPA), chemistry/drugs (PubChem, ChEMBL, DrugBank, FDA, KEGG, ZINC,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

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…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

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…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

NGS analysis toolkit. BAM to bigWig conversion, QC (correlation, PCA, fingerprints), heatmaps/profiles (TSS, peaks), for ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq visualization.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

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.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

DNAnexus cloud genomics platform. Build apps/applets, manage data (upload/download), dxpy Python SDK, run workflows, FASTQ/BAM/VCF, for genomics pipeline development and execution.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

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,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Phylogenetic tree toolkit (ETE). Tree manipulation (Newick/NHX), evolutionary event detection, orthology/paralogy, NCBI taxonomy, visualization (PDF/SVG), for phylogenomics.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Web toolkit powered by Exa, tuned for scientific and technical content. Use this skill when the user needs to search the web or fetch/extract URL content. Covers: web search (semantic lookups, research, current info — with optional research-paper category and…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Perform comprehensive exploratory data analysis on scientific data files across 200+ file formats. This skill should be used when analyzing any scientific data file to understand its structure, content, quality, and characteristics. Automatically detects file…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Parse FCS (Flow Cytometry Standard) files v2.0-3.1. Extract events as NumPy arrays, read metadata/channels, convert to CSV/DataFrame, for flow cytometry data preprocessing.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Framework for computational fluid dynamics simulations using Python. Use when running fluid dynamics simulations including Navier-Stokes equations (2D/3D), shallow water equations, stratified flows, or when analyzing turbulence, vortex dynamics, or…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
特殊効果アーティスト・アニメーター
説明

Generate or edit images using AI models (FLUX, Nano Banana 2). Use for general-purpose image generation including photos, illustrations, artwork, visual assets, concept art, and any image that is not a technical diagram or schematic. For flowcharts, circuits,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

This skill should be used when working with genomic interval data (BED files) for machine learning tasks. Use for training region embeddings (Region2Vec, BEDspace), single-cell ATAC-seq analysis (scEmbed), building consensus peaks (universes), or any ML-based…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
環境科学者・専門家(健康含む)
説明

Comprehensive geospatial science skill covering remote sensing, GIS, spatial analysis, machine learning for earth observation, and 30+ scientific domains. Supports satellite imagery processing (Sentinel, Landsat, MODIS, SAR, hyperspectral), vector and raster…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
環境科学者・専門家(健康含む)
説明

Python library for working with geospatial vector data including shapefiles, GeoJSON, and GeoPackage files. Use when working with geographic data for spatial analysis, geometric operations, coordinate transformations, spatial joins, overlay operations,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ネットワーク・コンピュータシステム管理者
説明

This skill should be used at the start of any computationally intensive scientific task to detect and report available system resources (CPU cores, GPUs, memory, disk space). It creates a JSON file with resource information and strategic recommendations that…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

Fast CLI/Python queries to 20+ bioinformatics databases. Use for quick lookups: gene info, BLAST searches, AlphaFold structures, enrichment analysis. Best for interactive exploration, simple queries. For batch processing or advanced BLAST use biopython; for…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

High-performance toolkit for genomic interval analysis in Rust with Python bindings. Use when working with genomic regions, BED files, coverage tracks, overlap detection, tokenization for ML models, or fragment analysis in computational genomics and machine…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
医学科学者(疫学者除く)
説明

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…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他心理士
説明

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…

原文の言語: 英語

更新
収集済み skill 126 件中 40 件を表示しています。

AI アシスタントでインストール

このプロンプトをコピーして、使用中の AI アシスタントに送ってください。