Skip to main content

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

SkillsMP는 K-Dense-AI/scientific-agent-skills에서 166개의 skill을 수집했습니다. skill을 열어 소스와 세부 정보를 확인하세요.

최근 기록된 소스 활동
SkillsMP 카탈로그 업데이트
수집된 skills
166
GitHub 스타
45,497
GitHub 포크
4,126

수집된 skill 166개 중 40개를 표시합니다.

직업 분류
미분류
설명

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing,…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Resolve free-text scientific labels to ontology term IDs and validate existing CURIEs against the EBI Ontology Lookup Service (OLS4). Also look up prefixes in Bioregistry, resolve compact identifiers via Identifiers.org, map lab shorthand with ZOOMA, and…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Predict regulatory features, gene structure, and expression directly from DNA sequence using Genomic Intelligence's hosted transformer DNA language models — no local GPU or model weights. Six tasks over a REST API and a hosted MCP server (keyless public…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Retrieve ClinGen gene-disease validity assertions for a public gene or disease, and review source-linked public evidence and literature for one supported GRCh38 germline nuclear SNV or simple indel through Folklore Clinical Variant Interpretation MCP. Use…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Query documented public database APIs with explicit endpoints, filters, pagination, and provenance. Use when a scientific, regulatory, financial, or other database-backed fact must be retrieved reproducibly from a named source rather than inferred from…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Search 18 scholarly APIs for papers, preprints, citations, open-access full text, repository records, and journal OA status, and return results with reproducible provenance. Covers PubMed, PMC, Europe PMC, bioRxiv, medRxiv, arXiv, OpenAlex, Crossref, Semantic…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Analyze and engineer protein glycosylation. Scan sequences for N-glycosylation sequons (N-X-S/T), predict O-glycosylation hotspots, and access curated glycoengineering tools (NetOGlyc, GlycoShield, GlycoWorkbench). For glycoprotein engineering, therapeutic…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
네트워크·컴퓨터 시스템 관리자
설명

Build, run, and debug Nextflow data pipelines and nf-core workflows end to end. Use whenever the user mentions Nextflow, nf-core, .nf files, nextflow.config, DSL2, processes/channels/operators, samplesheets, or wants to run a community pipeline (e.g.…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Write competitive research proposals for NSF, NIH, DOE, DARPA, and Taiwan NSTC. Agency-specific formatting, review criteria, budget preparation, broader impacts, significance statements, innovation narratives, and compliance with submission requirements.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Evaluate scientific claims and evidence quality. Use for assessing experimental design validity, identifying biases and confounders, applying evidence grading frameworks (GRADE, Cochrane Risk of Bias), or teaching critical analysis. Best for understanding…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Build slide decks and presentations for research talks. Use this for making PowerPoint slides, conference presentations, seminar talks, research presentations, thesis defense slides, or any scientific talk. Provides slide structure, design templates, timing…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Constraint-based metabolic modeling (COBRA). FBA, FVA, gene knockouts, flux sampling, SBML models, for systems biology and metabolic engineering analysis.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Build, inspect, test, and analyze bounded process-based discrete-event simulations with SimPy, including events, resources, interrupts, monitoring, replications, warm-up, and reproducible output analysis.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Statistical models library for Python. Use when you need specific model classes (OLS, GLM, mixed models, ARIMA) with detailed diagnostics, residuals, and inference. Best for econometrics, time series, rigorous inference with coefficient tables. For guided…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Use UMAP-learn for nonlinear dimensionality reduction, 2D/3D embeddings, clustering preprocessing, supervised or semi-supervised UMAP, DensMAP, AlignedUMAP, and Parametric UMAP workflows.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Query the U.S. Treasury Fiscal Data REST API for federal financial data. No API key required. Use for national debt (Debt to the Penny), Daily Treasury Statements, Monthly Treasury Statements, Treasury securities auctions, interest rates, foreign exchange…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Retrieve, version, and publish scientific datasets with DataLad and git-annex, and capture computational provenance with datalad run, rerun, and containers-run. Use when cloning or fetching data from OpenNeuro, DANDI, datasets.datalad.org, or any DataLad…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Cheminformatics toolkit for fine-grained molecular control. SMILES/SDF parsing, descriptors (MW, LogP, TPSA), fingerprints, substructure search, 2D/3D generation, similarity, reactions. For standard workflows with simpler interface, use datamol (wrapper…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
소프트웨어 개발자
설명

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays,…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS,…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
소프트웨어 개발자
설명

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
기타 컴퓨터 관련 직업
설명

Observe the user's screen via screenpipe, detect repeated research workflows, match them against existing scientific-agent-skills, and draft new skills (or composition recipes that chain existing ones) for the patterns not yet covered. Use when the user asks…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
소프트웨어 개발자
설명

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

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…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
소프트웨어 개발자
설명

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
기술 작가
설명

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
프로젝트 관리 전문가
설명

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
소프트웨어 개발자
설명

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Distributed computing for larger-than-RAM pandas/NumPy workflows. Use when you need to scale existing pandas/NumPy code beyond memory or across clusters. Best for parallel file processing, distributed ML, integration with existing pandas code. For out-of-core…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Pythonic wrapper around RDKit with simplified interface and sensible defaults. Preferred for standard drug discovery including SMILES parsing, standardization, descriptors, fingerprints, clustering, 3D conformers, parallel processing. Returns native…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

Molecular ML with diverse featurizers and pre-built datasets. Use for property prediction (ADMET, toxicity) with traditional ML or GNNs when you want extensive featurization options and MoleculeNet benchmarks. Best for quick experiments with pre-trained…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
데이터 과학자
설명

NGS analysis toolkit. BAM to bigWig conversion, QC (correlation, PCA, fingerprints), heatmaps/profiles (TSS, peaks), for ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq visualization.

원문 언어: 영어

업데이트
수집된 skill 166개 중 40개를 표시합니다.