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このリポジトリの skills

jaechang-hits/SciAgent-Skills - 3ページ

SkillsMP は jaechang-hits/SciAgent-Skills から 207 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。

jaechang-hits/SciAgent-Skills

収集済み skill 207 件中 40 件を表示しています。

職業分類
データサイエンティスト
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Filter degenerate, uninformative inputs before statistical tests: single-sequence alignments, empty files, constant features, zero-variance inputs, all-NaN columns. See nan-safe-correlation for NaN-aware correlation; statistical-analysis for test guidance.

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
説明

Per-feature NaN-safe Spearman/Pearson correlation across many features (genes, proteins, variants) with missing values. Covers why bulk matrix shortcuts fail, correct pairwise deletion, degenerate input filtering, and large-dataset performance. Use…

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

Python library for healthcare ML on EHR data: process MIMIC-III/IV, eICU, OMOP-CDM; encode medical codes (ICD, ATC, NDC); build patient-level datasets; train Transformer, RETAIN, GRASP, MedBERT for mortality, drug recommendation, readmission, diagnosis…

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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Classical ML in Python: classification, regression, clustering, dim reduction, evaluation, tuning, preprocessing pipelines. Linear models, tree ensembles, SVMs, K-Means, PCA, t-SNE. Use PyTorch/TF for deep learning; XGBoost/LightGBM for scale.

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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Model interpretability via SHAP (Shapley values from game theory). Covers explainer choice (Tree, Deep, Linear, Kernel, Gradient, Permutation), feature attribution, and plots (waterfall, beeswarm, bar, scatter, force, heatmap). Use to explain ML predictions,…

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)
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Guidelines for clinical decision support (CDS) documents: biomarker-stratified cohort analyses and GRADE-graded treatment reports. Covers structure, executive summaries, evidence grading (1A–2C), stats (HR, CI, survival), and biomarker integration. Use for…

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職業分類
その他の生物科学者
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Structured hypothesis formulation: turn observations into testable hypotheses with predictions, propose mechanisms, design experiments. Follows the scientific method. Use scientific-brainstorming for open ideation; hypogenic for automated LLM hypothesis…

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職業分類
生物技術者
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Opentrons Protocol API v2 for OT-2/Flex: Python protocols for pipetting, serial dilutions, PCR, plate replication; control thermocycler, heater-shaker, magnetic, temperature modules. Use pylabrobot for multi-vendor.

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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Interactive visualization with Plotly. 40+ chart types (scatter, line, heatmap, 3D, geographic) with hover, zoom, pan. Two APIs: Plotly Express (DataFrame) and Graph Objects (fine control). For static publication figures use matplotlib; for statistical…

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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Statistical visualization on matplotlib + pandas. Distributions (histplot, kdeplot, violin, box), relational (scatter, line), categorical, regression, correlation heatmaps. Auto aggregation/CIs. Use plotly for interactive; matplotlib for low-level.

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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Best practices for single-cell RNA-seq cell type annotation including marker-based, reference-based, and automated classification approaches.

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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Statistical visualization on matplotlib with native pandas support. Auto aggregation, CIs, grouping for distributions (histplot, kdeplot), categorical (boxplot, violinplot), relational (scatterplot, lineplot), regression (regplot, lmplot), matrix (heatmap,…

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職業分類
その他の生物科学者
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Benchling R&D Python SDK: CRUD on registry entities (DNA, RNA, proteins, custom), inventory, ELN, workflow automation. Needs Benchling account and API key. Use biopython for local sequence analysis; pubchem for chemical DBs.

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職業分類
その他の生物科学者
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protocols.io REST API: search and fetch wet-lab, bioinformatics, and clinical protocols by keyword, DOI, or category, with steps, reagents, materials, equipment, timing. Public access free; auth needed for private or publishing. Pair with…

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職業分類
データサイエンティスト
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Graph and network analysis toolkit. Four graph types (directed, undirected, multi-edge), centrality, shortest paths, community detection, generators, I/O (GraphML, GML, edge list), matplotlib viz. For large graphs (100K+ nodes) use igraph or graph-tool; for…

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職業分類
グラフィックデザイナー
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Research posters in LaTeX using beamerposter, tikzposter, or baposter. Layout, typography, color schemes, figure integration, accessibility, and QA for conferences. Includes templates. For figure generation use matplotlib-scientific-plotting or…

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職業分類
テクニカルライター
説明

Scientific manuscript writing: IMRAD, citation styles (APA/AMA/Vancouver/IEEE), figures/tables, reporting guidelines (CONSORT/STROBE/PRISMA/ARRIVE), writing principles (clarity/conciseness/accuracy), venue-specific style. For LaTeX see companion assets.

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職業分類
グラフィックデザイナー
説明

Scientific presentations for conferences, seminars, thesis defenses, and grant pitches. Slide design, talk structure, timing, data viz for slides, QA. PowerPoint and LaTeX Beamer. For posters use latex-research-posters.

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職業分類
その他の生物科学者
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Query InterPro REST API for protein domain architecture, family classification, and member-DB integration. Search entries, retrieve a protein's domains, list family members, get taxonomic distribution, link to PDB. Unifies Pfam, PANTHER, PIRSF, PRINTS,…

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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Query Metabolomics Workbench REST API (4,200+ NIH studies) for metabolite ID, study discovery, RefMet standardization, m/z precursor searches, and gene/protein annotations. Quirks: compound input_item rejects `name` (use pubchem_cid/kegg_id/inchi_key/etc.);…

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職業分類
その他の生物科学者
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Search the PRIDE Archive v3 REST API for proteomics datasets: discover projects by keyword + faceted filters (organism, instrument, disease, software), fetch project metadata, list and download RAW/PEAK/RESULT/FASTA files (with FTP/Aspera URLs), look up which…

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その他の社会科学者・関連従事者
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Query bioRxiv/medRxiv preprints via REST API. Search by DOI, category, or date range; retrieve metadata (title, abstract, authors, category, DOI, version history) and PDFs. No auth. For peer-reviewed biomedical use pubmed-database; broader scholarly search…

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職業分類
その他の社会科学者・関連従事者
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Query OpenAlex REST API for 250M+ scholarly works, authors, institutions, journals, concepts. Search by keyword, author, DOI, ORCID, or ID; filter by year, OA, citations, field; retrieve citations, references, author disambiguation. Free, no auth. For PubMed…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Query ChEMBL (2M+ compounds, 19M+ bioactivity measurements, 13K+ targets) via the public REST/JSON API with plain `requests` — no SDK install required. Search compounds, retrieve IC50/Ki/EC50 bioactivities, find target inhibitors, run SAR, access drug…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Look up EMDB cryo-EM density maps and fitted atomic models via the entry REST API + EBI Search WS. Fetch entry metadata (resolution, method, organism, sample), map download URLs, fitted PDB IDs, and citations. Keyword search via EBI Search. No auth. For…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Query IUPHAR/BPS Guide to Pharmacology (GtoPdb) for receptor-ligand interactions, target/ligand metadata, families, and approved drugs. Affinities (pKi/pIC50/pKd), action (Agonist/Antagonist/etc.), species, structures (SMILES/InChI). No auth. Always resolve…

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
説明

Query Open Targets GraphQL API for target-disease associations, evidence, drug links, safety. Search targets by gene, diseases by EFO ID; scores from 20+ sources, drug mechanisms, tractability. For ChEMBL use chembl-database-bioactivity; for trials use…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Query RCSB PDB (200K+ structures) via the public REST + GraphQL APIs with plain `requests` (no SDK). Search by text, attribute, sequence, or 3D structure similarity (Search API); retrieve metadata via GraphQL (Data API); download PDB/mmCIF from…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Cross-reference compound IDs across 20+ databases (ChEMBL, DrugBank, PubChem, ChEBI, PDB, SureChEMBL, HMDB, DrugCentral, BindingDB) via UniChem REST API. Resolve InChIKeys to source IDs, translate between source-specific IDs, find structurally related…

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
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Protocols and best practices for western blot quantification and analysis including band detection, normalization, and statistical methods.

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職業分類
その他の生物科学者
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Three-tiered sgRNA design guide using validated Addgene sequences, CRISPick pre-computed datasets, or de novo design rules for CRISPR experiments

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職業分類
生化学者・生物物理学者
説明

Structure-activity relationship (SAR) analysis guide for drug discovery including molecular descriptor analysis, scaffold analysis, and activity cliff detection.

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職業分類
その他の生物科学者
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Three-tiered approach to omics data analysis (transcriptomics, proteomics) covering validated pipelines, standard workflows, and custom methods

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Systematic strategies for searching scientific literature across PubMed, arXiv, Google Scholar, and AI-assisted tools. Covers PICO framework for clinical questions, three-tiered search (database-specific, AI-assisted, content extraction), PubMed field tags…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Bayesian modeling with PyMC 5: priors, likelihood, NUTS/ADVI sampling, diagnostics (R-hat, ESS), LOO/WAIC comparison, prediction. Hierarchical, logistic, GP variants; predictive checks.

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
説明

Time-to-event modeling with scikit-survival: Cox PH (elastic net), Random Survival Forests, Boosting, SVMs for censored data. C-index, Brier, time-dependent AUC; Kaplan-Meier, Nelson-Aalen, competing risks. Pipeline/GridSearchCV compatible. Use statsmodels…

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
説明

Guided statistical analysis: test choice, assumption checks, effect sizes, power, APA reporting. Pick tests, verify assumptions, or format results for publication. Covers frequentist (t-test, ANOVA, chi-square, regression, correlation, survival, count,…

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
説明

Python statistical modeling: regression (OLS, WLS, GLM), discrete (Logit, Poisson, NegBin), time series (ARIMA, SARIMAX, VAR), with rigorous inference, diagnostics, and hypothesis tests. Use scikit-learn for ML; statistical-analysis for test choice.

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職業分類
生物技術者
説明

DL cell/nucleus segmentation for fluorescence and brightfield microscopy. Pre-trained models (cyto3, nuclei, tissuenet) and a generalist flow-based algorithm segment cells without retraining. Outputs label masks for morphology and tracking. Use scikit-image…

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職業分類
生物技術者
説明

Parse/write FCS (Flow Cytometry) files v2.0-3.1. Events as NumPy, channel metadata, multi-dataset files, CSV/FCS export. Use FlowKit for gating/compensation.

原文の言語: 英語

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収集済み skill 207 件中 40 件を表示しています。