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このリポジトリの skills

synthetic-sciences/openscience - 2ページ

SkillsMP は synthetic-sciences/openscience から 313 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。

synthetic-sciences/openscience

収集済み skill 313 件中 40 件を表示しています。

職業分類
未分類
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Show live session, plan, artifact, model, and workspace state. Use when the user invokes /status or asks for a concise progress and workspace summary.

原文の言語: 英語

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職業分類
未分類
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Stop active work in the current session. Use when the user invokes /stop or asks to cancel the current turn, active compute jobs, session kernels, or all running session work.

原文の言語: 英語

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職業分類
未分類
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Compare runs, artifacts, methods, models, or claims on a fair and explicit decision basis.

原文の言語: 英語

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職業分類
未分類
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Package results with provenance, reproduction instructions, declared gaps, and the requested output format.

原文の言語: 英語

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職業分類
未分類
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Reproduce a claim, paper result, artifact, or run with exact inputs, environment, criteria, and evidence.

原文の言語: 英語

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職業分類
未分類
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Independently review code, results, claims, or an artifact and return prioritized, evidence-backed findings.

原文の言語: 英語

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職業分類
未分類
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Audit sources, citations, and unsupported claims using a claim-level source ledger and primary evidence.

原文の言語: 英語

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職業分類
未分類
説明

Run real checks for a claim, implementation, result, or artifact and report pass, fail, or not tested.

原文の言語: 英語

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職業分類
その他の社会科学者・関連従事者
説明

This skill should be used when scientists need help with research problem selection, project ideation, troubleshooting stuck projects, or strategic scientific decisions. Use this skill when users ask to pitch a new research idea, work through a project…

原文の言語: 英語

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その他の高等教育教員
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Evaluate scholarly work with structured criteria for rigor, methodology, evidence, writing, and publication readiness.

原文の言語: 英語

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ソフトウェア開発者
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Standard single-cell RNA-seq analysis pipeline. Use for QC, normalization, dimensionality reduction (PCA/UMAP/t-SNE), clustering, differential expression, and visualization. Best for exploratory scRNA-seq analysis with established workflows. For deep learning…

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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Scalable data processing for ML workloads. Streaming execution across CPU/GPU, supports Parquet/CSV/JSON/images. Integrates with Ray Train, PyTorch, TensorFlow. Scales from single machine to 100s of nodes. Use for batch inference, data preprocessing,…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Distributed training orchestration across clusters. Scales PyTorch/TensorFlow/HuggingFace from laptop to 1000s of nodes. Built-in hyperparameter tuning with Ray Tune, fault tolerance, elastic scaling. Use when training massive models across multiple machines…

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

Cost modeling and ROI analysis for specialized LLM development. Use when deciding whether to train a custom model, estimating total cost, or calculating break-even vs frontier APIs. Covers training costs, inference costs, and time-to-ROI projections.

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

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

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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

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Microscopy image analysis for cell biology. Cell segmentation (Cellpose, watershed), object tracking (trackpy), morphology quantification, colony counting, colocalization analysis, and cytoskeleton characterization. For pathology WSI use pathml; for flow…

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

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

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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

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職業分類
その他の生物科学者
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Computational cancer genomics workflows. Somatic mutation detection and annotation, structural variation characterization, copy number analysis, tumor purity/ploidy estimation, NMF metagene extraction, and DNA damage response network analysis. For cancer…

原文の言語: 英語

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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…

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
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Clinical and physiological imaging analysis. Diffusion MRI ADC maps, micro-CT bone morphometry, hemodynamic parameter analysis, circadian rhythm cosinor analysis, ciliary beat frequency (FFT), and tissue deformation optical flow. For DICOM file handling use…

原文の言語: 英語

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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

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職業分類
その他の生物科学者
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

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Guide to accessing curated biological datasets for computational biology. COSMIC cancer data, GTEx expression, GWAS catalog, GeneBass exome variants, BioGRID interactions, MSigDB gene sets, DisGeNET disease-gene associations, and GO ontology. For specific…

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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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

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職業分類
その他の生物科学者
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

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職業分類
その他の生物科学者
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

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職業分類
その他の生物科学者
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

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Complete flow cytometry analysis pipeline. FCS file handling, compensation, manual/automated gating, immunophenotyping, CFSE proliferation analysis, cell cycle analysis (Dean-Jett-Fox), and apoptosis assays. Extends flowio with analytical workflows. For raw…

原文の言語: 英語

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職業分類
生物技術者
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

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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

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Glycosylation site prediction and glycobiology analysis. N-glycosylation motif finding, O-glycosylation hotspot prediction, glycan structure resources. Lightweight, pure Python. For protein function queries use uniprot-database; for structure analysis use…

原文の言語: 英語

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職業分類
生物技術者
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

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職業分類
医学科学者(疫学者除く)
説明

Computational analysis of immunology experimental data. ATAC-seq differential accessibility, immune cell tracking from microscopy, ELISA data processing with 4-parameter logistic fitting, immunohistochemistry quantification, antibody titer analysis, and cell…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

This skill should be used when working with LaminDB, an open-source data framework for biology that makes data queryable, traceable, reproducible, and FAIR. Use when managing biological datasets (scRNA-seq, spatial, flow cytometry, etc.), tracking…

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

Latch platform for bioinformatics workflows. Build pipelines with Latch SDK, @workflow/@task decorators, deploy serverless workflows, LatchFile/LatchDir, Nextflow/Snakemake integration.

原文の言語: 英語

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職業分類
微生物学者
説明

Microbial population dynamics modeling and analysis. Bacterial growth curve fitting (logistic, Gompertz, Baranyi), Lotka-Volterra community dynamics, Gillespie stochastic simulation, biofilm quantification, CFU enumeration, and genome annotation. For…

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

Molecular cloning simulation and design. PCR amplicon prediction, restriction enzyme digestion, Golden Gate and Gibson assembly simulation, primer design, CRISPR sgRNA design, and plasmid annotation. For protein-level sequence analysis use biopython or esm;…

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

Comprehensive biosignal processing toolkit for analyzing physiological data including ECG, EEG, EDA, RSP, PPG, EMG, and EOG signals. Use this skill when processing cardiovascular signals, brain activity, electrodermal responses, respiratory patterns, muscle…

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