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このリポジトリの skills

eightmm/codex-science - 2ページ

SkillsMP は eightmm/codex-science から 420 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。

eightmm/codex-science

収集済み skill 420 件中 40 件を表示しています。

職業分類
医学科学者(疫学者除く)
説明

Synthesize public cancer genomic alterations across genes, cohorts, molecular profiles, clinical annotations, and literature. Use for somatic landscape, biomarker, resistance, or translational oncology research.

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

Resolve cancer genes and plan public cBioPortal cohort queries. Use for somatic alteration, cancer cohort, co-alteration, survival, or translational oncology evidence.

原文の言語: 英語

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職業分類
生化学者・生物物理学者
説明

Resolve chemical entities, ontology identifiers, formulae, and structures through ChEBI. Use before chemistry, metabolite, reaction, or pharmacology workflows when names or identifiers are ambiguous.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Reconcile gene expression across GTEx, Human Protein Atlas, Bgee, cell atlases, and disease datasets. Use for tissue, cell-type, developmental, baseline-versus-disease, or target-expression questions.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

Assess rare-variant gene burden evidence with explicit cohort, ancestry, mask, frequency threshold, model, phenotype, and multiple-testing semantics. Use for gene-level human genetic support and locus-to-gene follow-up.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Resolve traits and discover curated human genetic association evidence with GWAS Catalog REST API v2. Use for trait, locus, variant, ancestry, study, and locus-to-gene research.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Integrate public metabolite, reaction, protein, proteomics, and study evidence. Use for pathway mechanism, biomarker context, multi-omics follow-up, or dataset selection.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Discover public microbiome and metagenomics studies through MGnify. Use for biome, sample, assembly, taxonomic, functional, or public microbiome dataset questions.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Normalize human gene symbols and aliases to Entrez, Ensembl, and taxonomic identifiers with MyGene.info. Use before cross-database gene, target, expression, or variant research when identifiers are incomplete or inconsistent.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Resolve human genes through NCBI Entrez Gene and preserve links to sequence, literature, variation, and GEO resources. Use for NCBI-centered gene and identifier research.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Run bounded NCBI-centered research across Gene, PubMed/PMC, sequence, variation, and GEO-linked records. Use when a gene, accession, sequence, or literature question requires traceable NCBI cross-links.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Compare one normalized variant across FinnGen, BioBank Japan, and UKB/TOPMed PheWAS evidence. Use for phenotype-wide replication, ancestry heterogeneity, pleiotropy screening, or cohort comparison.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Discover public proteomics projects through PRIDE Archive. Use for mass-spectrometry datasets, reanalysis candidates, protein evidence, or public-study discovery.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Resolve a known PXD accession through ProteomeXchange. Use for cross-repository accession verification and proteomics reanalysis planning; use PRIDE for keyword discovery.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Search curated biochemical reactions and participants through Rhea. Use for enzyme, pathway, metabolite, reaction-direction, or mechanism context.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Resolve non-coding RNA identifiers, sequences, types, and cross-references through RNAcentral. Use for RNA annotation, accession normalization, ncRNA, or sequence-context research.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Find ontology-aware healthy wild-type gene expression context with Bgee. Use for cross-species, anatomical, developmental-stage, or baseline-expression questions.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Normalize genes, proteins, variants, diseases, phenotypes, compounds, reactions, tissues, cell types, organisms, studies, and accessions before multi-source biomedical research. Use whenever aliases, assemblies, releases, or identifier namespaces could change…

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Reconcile conflicting multi-source biomedical evidence with explicit entity, release, cohort, assay, independence, and claim semantics. Use before final conclusions from multiple databases or evidence lanes.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
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Discover public life-science studies and associated archive records through EMBL-EBI BioStudies. Use for ArrayExpress, supplementary-data, accession, and public dataset discovery.

原文の言語: 英語

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
説明

Synthesize public cancer genomic alterations across genes, cohorts, molecular profiles, clinical annotations, and literature. Use for somatic landscape, biomarker, resistance, or translational oncology research.

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
説明

Resolve cancer genes and plan public cBioPortal cohort queries. Use for somatic alteration, cancer cohort, co-alteration, survival, or translational oncology evidence.

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Resolve chemical entities, ontology identifiers, formulae, and structures through ChEBI. Use before chemistry, metabolite, reaction, or pharmacology workflows when names or identifiers are ambiguous.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Reconcile gene expression across GTEx, Human Protein Atlas, Bgee, cell atlases, and disease datasets. Use for tissue, cell-type, developmental, baseline-versus-disease, or target-expression questions.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Assess rare-variant gene burden evidence with explicit cohort, ancestry, mask, frequency threshold, model, phenotype, and multiple-testing semantics. Use for gene-level human genetic support and locus-to-gene follow-up.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Resolve traits and discover curated human genetic association evidence with GWAS Catalog REST API v2. Use for trait, locus, variant, ancestry, study, and locus-to-gene research.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
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Route broad or multi-step life-science questions into normalized entities, the smallest independent evidence lanes, reproducible retrieval, conflict reconciliation, and review. Use for target, variant, disease, omics, structure, pharmacology, clinical, or…

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Prioritize candidate genes at human genetic loci using curated association, credible-set/L2G, colocalization, eQTL, coding, burden, expression, and pathway evidence. Use for GWAS follow-up and target prioritization.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Integrate public metabolite, reaction, protein, proteomics, and study evidence. Use for pathway mechanism, biomarker context, multi-omics follow-up, or dataset selection.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Discover public microbiome and metagenomics studies through MGnify. Use for biome, sample, assembly, taxonomic, functional, or public microbiome dataset questions.

原文の言語: 英語

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職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Normalize human gene symbols and aliases to Entrez, Ensembl, and taxonomic identifiers with MyGene.info. Use before cross-database gene, target, expression, or variant research when identifiers are incomplete or inconsistent.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Resolve human genes through NCBI Entrez Gene and preserve links to sequence, literature, variation, and GEO resources. Use for NCBI-centered gene and identifier research.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Run bounded NCBI-centered research across Gene, PubMed/PMC, sequence, variation, and GEO-linked records. Use when a gene, accession, sequence, or literature question requires traceable NCBI cross-links.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Compare one normalized variant across FinnGen, BioBank Japan, and UKB/TOPMed PheWAS evidence. Use for phenotype-wide replication, ancestry heterogeneity, pleiotropy screening, or cohort comparison.

原文の言語: 英語

更新
職業分類
その他の生物科学者
説明

Discover public proteomics projects through PRIDE Archive. Use for mass-spectrometry datasets, reanalysis candidates, protein evidence, or public-study discovery.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Resolve a known PXD accession through ProteomeXchange. Use for cross-repository accession verification and proteomics reanalysis planning; use PRIDE for keyword discovery.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Discover and triage reusable public transcriptomics, proteomics, metabolomics, microbiome, and supplementary-study datasets. Use when a research question needs external data rather than only literature.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Search curated biochemical reactions and participants through Rhea. Use for enzyme, pathway, metabolite, reaction-direction, or mechanism context.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Resolve non-coding RNA identifiers, sequences, types, and cross-references through RNAcentral. Use for RNA annotation, accession normalization, ncRNA, or sequence-context research.

原文の言語: 英語

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
説明

Synthesize target, ligand, mechanism, exposure, safety, pharmacogenomic, trial, and regulatory evidence for translational pharmacology questions. Use for target-drug-indication landscapes, not prescribing.

原文の言語: 英語

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収集済み skill 420 件中 40 件を表示しています。