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このリポジトリの skills

mdbabumiamssm/LLMs-Universal-Life-Science-and-Clinical-Skills- - 10ページ

SkillsMP は mdbabumiamssm/LLMs-Universal-Life-Science-and-Clinical-Skills- から 810 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。

mdbabumiamssm/LLMs-Universal-Life-Science-and-Clinical-Skills-

収集済み skill 810 件中 40 件を表示しています。

職業分類
その他の生物科学者
説明

AI-powered spatial integration of multi-omics datasets using probabilistic alignment for comprehensive tissue atlas construction and cellular state mapping.

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

AI-powered spatial epigenomics analysis combining chromatin accessibility, histone modifications, and DNA methylation with spatial coordinates for tissue architecture mapping.

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

An agent that interprets spatial transcriptomics data to propose mechanistic hypotheses and analyze tissue organization.

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

AI-powered bone marrow morphology analysis, cell classification, and hematologic disorder diagnosis using deep learning on aspirate and biopsy images.

原文の言語: 英語

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職業分類
微生物学者医学科学者(疫学者除く)
説明

Machine learning framework for inferring high-risk clonal hematopoiesis from complete blood count data without sequencing, reducing the number needed to sequence for CHIP screening.

原文の言語: 英語

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職業分類
微生物学者医学科学者(疫学者除く)
説明

AI-powered clonal hematopoiesis of indeterminate potential (CHIP) detection, risk stratification, and cardiovascular/malignancy risk prediction using genomic and clinical data.

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

AI-powered analysis of coagulation disorders, thrombosis risk prediction, anticoagulation management, and platelet function assessment using machine learning.

原文の言語: 英語

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職業分類
医療・臨床検査技術者(上級)
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AI-powered analysis of hemoglobin disorders including sickle cell disease, thalassemias, and variant hemoglobins using HPLC, electrophoresis, and molecular data.

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

AI-powered myeloproliferative neoplasm monitoring for disease progression prediction, treatment response tracking, and transformation risk assessment in PV, ET, and myelofibrosis.

原文の言語: 英語

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職業分類
病理科医師
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AI-powered minimal residual disease (MRD) analysis for multiple myeloma using next-generation flow cytometry, NGS, and mass spectrometry approaches.

原文の言語: 英語

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職業分類
微生物学者
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AI-powered design of armored CAR-T cells with cytokine/chemokine expression for enhanced solid tumor efficacy, including IL-12, IL-15, IL-18, and IL-7 armoring strategies.

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

AI-guided CAR-T cell design for solid tumors using antigen prioritization, safety-by-design architectures, and exhaustion-resistant engineering.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他医師
説明

AI-powered cytokine release syndrome (CRS) and cytokine storm analysis for prediction, monitoring, and management in immunotherapy and infectious disease.

原文の言語: 英語

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職業分類
微生物学者
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AI-powered analysis for predicting optimal immune checkpoint inhibitor combinations based on tumor microenvironment, biomarkers, and molecular profiling.

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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AI-powered NK cell therapy design for cancer immunotherapy including CAR-NK engineering, memory-like NK generation, and KIR/HLA matching optimization.

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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AI-powered analysis of T-cell exhaustion states, epigenetic scarring, stem-like T-cell populations, and checkpoint blockade response prediction in cancer immunotherapy.

原文の言語: 英語

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職業分類
微生物学者
説明

AI-powered TCR-peptide-MHC interaction prediction using AlphaFold3 and deep learning for therapeutic TCR discovery, neoantigen validation, and T cell immunogenicity assessment.

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

AI-powered T-cell receptor repertoire analysis for cancer diagnosis, immunotherapy response prediction, and therapeutic TCR selection using deep learning and multi-layer ML approaches.

原文の言語: 英語

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職業分類
微生物学者医学科学者(疫学者除く)
説明

Comprehensive AI-powered tumor microenvironment immune profiling integrating bulk deconvolution, single-cell analysis, and spatial transcriptomics for immunotherapy biomarker discovery.

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

Generates executable Python protocols for Opentrons OT-2 and Flex robots from natural language descriptions.

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生化学者・生物物理学者データサイエンティスト+1
説明

AI-powered analysis of cellular senescence for aging research, cancer therapy response, and senolytic drug development.

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

Tensor Operations

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

Bayesian Optimize

原文の言語: 英語

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職業分類
微生物学者
説明

AI-powered analysis of microbiome-cancer interactions including tumor microbiome profiling, immunotherapy response prediction, and microbiome-targeted therapeutic opportunities.

原文の言語: 英語

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職業分類
生化学者・生物物理学者医学科学者(疫学者除く)
説明

AI-powered analysis of cancer metabolic reprogramming including Warburg effect, glutamine addiction, lipid metabolism, and metabolic vulnerabilities for therapeutic targeting.

原文の言語: 英語

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職業分類
微生物学者
説明

AI-powered analysis of chromosomal instability (CIN) signatures for cancer prognosis, immunotherapy response prediction, and therapeutic vulnerability identification.

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

AI-powered circulating tumor DNA dynamics analysis for molecular residual disease detection, treatment response monitoring, and early relapse prediction using liquid biopsy.

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

AI-powered extracellular vesicle and exosome analysis for cancer biomarker discovery, liquid biopsy applications, and intercellular communication profiling.

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

AI-powered homologous recombination deficiency (HRD) analysis for PARP inhibitor response prediction using genomic scarring signatures and BRCA pathway assessment.

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

Ultra-sensitive AI-powered molecular residual disease detection using MRD-EDGE deep learning for sub-0.001% VAF ctDNA detection and early relapse prediction.

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職業分類
データサイエンティスト
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AI-powered analysis of patient-derived organoid (PDO) drug screening for personalized oncology treatment selection and biomarker discovery.

原文の言語: 英語

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職業分類
微生物学者
説明

AI-powered pan-cancer analysis integrating genomic, transcriptomic, proteomic, and epigenomic data for cancer subtyping, driver identification, and cross-cancer pattern discovery.

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)データサイエンティスト
説明

AI-powered analysis of patient-derived xenograft (PDX) models for drug response prediction, translational research, and personalized treatment selection.

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職業分類
データサイエンティスト
説明

AI-powered multimodal fusion of radiology (CT/MRI/PET) and pathology (H&E/IHC) imaging with clinical and genomic data for comprehensive cancer diagnostics and treatment prediction.

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職業分類
病理科医師
説明

AI-powered analysis of tumor clonal architecture, subclonal dynamics, and evolutionary trajectories from multi-region sequencing and longitudinal liquid biopsy data.

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職業分類
微生物学者
説明

AI-powered intratumor heterogeneity analysis for clonal architecture reconstruction, subclonal evolution tracking, and therapy resistance prediction using multi-region and longitudinal sequencing.

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職業分類
薬剤師
説明

Checks for potential drug-drug interactions (DDIs) between a list of medications.

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職業分類
コンプライアンスオフィサー
説明

Automates the drafting of regulatory documents (e.g., FDA CTD sections) with citation management and audit trails.

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職業分類
データサイエンティスト
説明

AI-powered multi-ancestry polygenic risk score calculation and optimization for equitable disease risk prediction across diverse global populations.

原文の言語: 英語

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