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このリポジトリの skills

zja2004/BGI-CLI - 2ページ

SkillsMP は zja2004/BGI-CLI から 496 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。

zja2004/BGI-CLI

収集済み skill 496 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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Comprehensive Python library for astronomy and astrophysics. This skill should be used when working with astronomical data including celestial coordinates, physical units, FITS files, cosmological calculations, time systems, tables, world coordinate systems…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

Comprehensive geospatial science skill covering remote sensing, GIS, spatial analysis, machine learning for earth observation, and 30+ scientific domains. Supports satellite imagery processing (Sentinel, Landsat, MODIS, SAR, hyperspectral), vector and raster…

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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Run Python code in the cloud with serverless containers, GPUs, and autoscaling. Use when deploying ML models, running batch processing jobs, scheduling compute-intensive tasks, or serving APIs that require GPU acceleration or dynamic scaling.

原文の言語: 英語

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職業分類
テクニカルライター
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Use this skill to create high-quality academic papers, literature reviews, grant proposals, clinical reports, and other research and scientific documents backed by comprehensive research and real, verifiable citations. Use this skill whenever the user asks…

原文の言語: 英語

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職業分類
編集者
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Systematically evaluate scholarly work using the ScholarEval framework, providing structured assessment across research quality dimensions including problem formulation, methodology, analysis, and writing with quantitative scoring and actionable feedback.

原文の言語: 英語

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職業分類
作家・著者
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Extract cognitive patterns and thinking fingerprints from any text. Use this skill when the user wants to analyze how someone thinks, understand cognitive style, profile writing or speech patterns, compare thinking styles between people, asks "what's my…

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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Hardware-agnostic quantum ML framework with automatic differentiation. Use when training quantum circuits via gradients, building hybrid quantum-classical models, or needing device portability across IBM/Google/Rigetti/IonQ. Best for variational algorithms…

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職業分類
データサイエンティスト
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Quantum physics simulation library for open quantum systems. Use when studying master equations, Lindblad dynamics, decoherence, quantum optics, or cavity QED. Best for physics research, open system dynamics, and educational simulations. NOT for circuit-based…

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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IBM quantum computing framework. Use when targeting IBM Quantum hardware, working with Qiskit Runtime for production workloads, or needing IBM optimization tools. Best for IBM hardware execution, quantum error mitigation, and enterprise quantum computing. For…

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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Materials science toolkit. Crystal structures (CIF, POSCAR), phase diagrams, band structure, DOS, Materials Project integration, format conversion, for computational materials science.

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

Production-ready reinforcement learning algorithms (PPO, SAC, DQN, TD3, DDPG, A2C) with scikit-learn-like API. Use for standard RL experiments, quick prototyping, and well-documented algorithm implementations. Best for single-agent RL with Gymnasium…

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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Use this skill when working with symbolic mathematics in Python. This skill should be used for symbolic computation tasks including solving equations algebraically, performing calculus operations (derivatives, integrals, limits), manipulating algebraic…

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職業分類
データサイエンティスト
説明

High-performance genomic interval operations and bioinformatics file I/O on Polars DataFrames. Overlap, nearest, merge, coverage, complement, subtract for BED/VCF/BAM/GFF intervals. Streaming, cloud-native, faster bioframe alternative.

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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Query the Precision Medicine Knowledge Graph (PrimeKG) for multiscale biological data including genes, drugs, diseases, phenotypes, and more.

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職業分類
ソフトウェア開発者
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Search and retrieve preprints from arXiv via the Atom API. Use this skill when searching for papers in physics, mathematics, computer science, quantitative biology, quantitative finance, statistics, electrical engineering, or economics by keywords, authors,…

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その他の生物科学者
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Cloud laboratory platform for automated protein testing and validation. Use when designing proteins and needing experimental validation including binding assays, expression testing, thermostability measurements, enzyme activity assays, or protein sequence…

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レクリエーション従事者
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Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

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職業分類
データサイエンティスト
説明

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed…

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職業分類
その他の生物科学者
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Access AlphaFold's 200M+ AI-predicted protein structures. Retrieve structures by UniProt ID, download PDB/mmCIF files, analyze confidence metrics (pLDDT, PAE), for drug discovery and structural biology.

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職業分類
その他の生物科学者
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Validate protein designs using AlphaFold2 structure prediction. Use this skill when: (1) Validating designed sequences fold correctly, (2) Predicting binder-target complex structures, (3) Calculating confidence metrics (pLDDT, pTM, ipTM), (4) Self-consistency…

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

This skill should be used when working with annotated data matrices in Python, particularly for single-cell genomics analysis, managing experimental measurements with metadata, or handling large-scale biological datasets. Use when tasks involve AnnData…

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職業分類
データサイエンティスト
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Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and…

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職業分類
その他の生物科学者
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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.

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職業分類
その他の生物科学者
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End-to-end binder design using BindCraft hallucination. Use this skill when: (1) Designing protein binders with built-in AF2 validation, (2) Running production-quality binder campaigns, (3) Using different design protocols (fast, default, slow), (4) Need…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Guidance for choosing the right protein binder design tool. Use this skill when: (1) Deciding between BoltzGen, BindCraft, or RFdiffusion, (2) Planning a binder design campaign, (3) Understanding trade-offs between different approaches, (4) Selecting tools…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Query BindingDB for measured drug-target binding affinities (Ki, Kd, IC50, EC50). Search by target (UniProt ID), compound (SMILES/name), or pathogen. Essential for drug discovery, lead optimization, polypharmacology analysis, and structure-activity…

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Predicts ADMET properties using ADMETlab 3.0 API or DeepChem models. Estimates bioavailability, CYP inhibition, hERG liability, and 119 toxicity endpoints with uncertainty quantification. Filters for PAINS and other structural alerts. Use when filtering…

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

Read, write, and convert multiple sequence alignment files using Biopython Bio.AlignIO. Supports Clustal, PHYLIP, Stockholm, FASTA, Nexus, and other alignment formats for phylogenetics and conservation analysis. Use when reading, writing, or converting…

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

Parse and analyze multiple sequence alignments using Biopython. Extract sequences, identify conserved regions, analyze gaps, work with annotations, and manipulate alignment data for downstream analysis. Use when parsing or manipulating multiple sequence…

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

Calculate alignment statistics including sequence identity, conservation scores, substitution matrices, and similarity metrics. Use when comparing alignment quality, measuring sequence divergence, and analyzing evolutionary patterns.

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

Perform pairwise sequence alignment using Biopython Bio.Align.PairwiseAligner. Use when comparing two sequences, finding optimal alignments, scoring similarity, and identifying local or global matches between DNA, RNA, or 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
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Call accessible chromatin regions from ATAC-seq data using MACS3 with ATAC-specific parameters. Use when identifying open chromatin regions from aligned ATAC-seq BAM files, different from ChIP-seq peak calling.

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職業分類
その他の生物科学者
説明

Quality control metrics for ATAC-seq data including fragment size distribution, TSS enrichment, FRiP, and library complexity. Use when assessing ATAC-seq library quality before or after peak calling to identify problematic samples.

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職業分類
その他の生物科学者
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Find differentially accessible chromatin regions between conditions using DiffBind or DESeq2. Use when comparing chromatin accessibility between treatment groups, cell types, or developmental stages in ATAC-seq experiments.

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職業分類
その他の生物科学者
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Detect transcription factor binding sites through footprinting analysis in ATAC-seq data using TOBIAS. Use when identifying TF occupancy patterns within accessible regions, as TF binding protects DNA from Tn5 cutting.

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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Analyze transcription factor motif accessibility variability using chromVAR. Use when identifying which TF motifs show variable accessibility across samples or conditions in ATAC-seq data.

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職業分類
その他の生物科学者
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Extract nucleosome positions from ATAC-seq data using NucleoATAC, ATACseqQC, and fragment analysis. Use when analyzing chromatin organization, identifying nucleosome-free regions at promoters, or characterizing nucleosome occupancy patterns from ATAC-seq…

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職業分類
微生物学者
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Convert raw Nanopore signal data (FAST5/POD5) to nucleotide sequences using Dorado basecaller. Covers model selection, GPU acceleration, modified base detection, and quality filtering. Use when processing raw Nanopore data before alignment. Guppy is…

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職業分類
その他の生物科学者
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Process multiple sequence files in batch using Biopython. Use when working with many files, merging/splitting sequences, or automating file operations across directories.

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

Test whether two traits share a causal variant at a genomic locus using Bayesian colocalization with coloc. Computes posterior probabilities for shared vs distinct causal variants between GWAS and eQTL signals. Use when determining if a GWAS signal and an…

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