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Pavel-Kravchenko
GitHub クリエイタープロフィール

Pavel-Kravchenko

1 件の GitHub リポジトリにある 213 件の収集済み skills をリポジトリ単位で表示します。

収集済み skills
213
リポジトリ
1
更新
2026-07-03
リポジトリマップ

skills がある場所

収集済み skill 数が多いリポジトリを、このクリエイターカタログ内の比率と職業範囲とともに表示します。

リポジトリエクスプローラー

リポジトリと代表的な skills

advanced-string-structures
ソフトウェア開発者

Build tries, Aho-Corasick, and suffix arrays with Kasai LCP to index DNA/text and match many patterns in one pass. Use for genome motif scanning, k-mer indexing, longest-repeat search, or BWA/FM-index groundwork.

2026-07-03
ai-science-alphafold-protein-design
ソフトウェア開発者

Interpret AlphaFold2/AF3 pLDDT/PAE scores, fetch AlphaFold DB models by UniProt ID, and rank RFdiffusion/ProteinMPNN designs. Use when asked about pLDDT, PAE, AF2 vs AF3, AlphaFold DB fetch, or design triage.

2026-07-03
ai-science-diffusion-generative-models
ソフトウェア開発者

Code DDPM/DDIM diffusion samplers, linear/cosine noise schedules, and DDRM inverse-problem solving (denoising, inpainting, super-resolution) in NumPy/PyTorch. Use for forward/reverse diffusion, score matching, or DDIM sampling.

2026-07-03
ai-science-enformer-regulatory
ソフトウェア開発者

Predict CAGE/DNase/ATAC/ChIP-seq tracks from raw DNA with Enformer/Borzoi, run in-silico mutagenesis (ISM), and score noncoding variant effects. Use when predicting enhancer/promoter activity from sequence, running ISM, scoring a noncoding SNP, or prioritizing GWAS/eQTL variants.

2026-07-03
ai-science-epigenomic-sequence-models
ソフトウェア開発者

Choose Borzoi (RNA-seq coverage, 32bp) vs Epiformer (sequence+PhyloP, chromatin accessibility) vs AlphaGenome for epigenomic prediction. Use when picking a model for RNA-seq, ATAC/DNase, or variant-effect scoring.

2026-07-03
ai-science-esm2-embeddings
ソフトウェア開発者

Generate ESM2 protein embeddings (fair-esm/transformers) and predict structure with ESMFold. Use when embedding sequences, scoring mutations zero-shot, annotating protein function, or doing fast MSA-free structure prediction.

2026-07-03
ai-science-geneformer-scgpt
ソフトウェア開発者

Tokenize scRNA-seq via Geneformer gene-rank or scGPT expression-bin encoding; annotate cell types, simulate in-silico knockouts. Use for foundation-model cell annotation, Geneformer/scGPT tokenization, or perturbation prediction.

2026-07-03
ai-science-genomic-llms
ソフトウェア開発者

Embed DNA with genomic foundation models (Nucleotide Transformer, HyenaDNA, Evo) via HuggingFace transformers; k-mer tokenize, probe promoter motifs. Use for DNA LLMs, genomic embeddings, or NT/HyenaDNA/Evo choice.

2026-07-03
このリポジトリの収集済み skills 213 件中、上位 8 件を表示しています。
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