Рейтинг скиллов
373 скилла. Оценка A–F складывается из безопасности (60%) и качества (40%), тесты дают бонус. Рейтинг пополняется автоматически из открытых каталогов.
ПроизводствоЛогистика и складЗакупки и снабжениеКачество и контрольКонтакт-центрВыездные работыФинансыПоддержка клиентовотраслевые подборки
| # | Оценка | Скилл | Баллы ▾ | Безоп. | Качество | Процесс | Тесты | Популярность | Обновлён |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 51 | A | Работа с Data Commons, платформой, предоставляющей программный доступ к общедоступным статистическим данным из глобальных источников. Используйте этот навык при работе с демографическими данными, экон | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 52 | A | Комплексный навык геопространственных наук, охватывающий дистанционное зондирование, ГИС, пространственный анализ, машинное обучение для наблюдения за Землей и более 30 научных областей. Поддерживает | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 53 | A | Python-библиотека для работы с геопространственными векторными данными, включая файлы shapefile, GeoJSON и GeoPackage. Используйте при работе с географическими данными для пространственного анализа, г | 100 | 89 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 54 | A | Программный запрос к CELLxGENE Census (более 61 млн. клеток). Используйте, когда вам нужны данные экспрессии по тканям, заболеваниям или типам клеток из крупнейшего курируемого атласа одиночных клеток | 100 | 89 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 55 | A | Запрос к NCBI ClinVar о клинической значимости вариантов. Поиск по гену/положению, интерпретация классификаций патогенности, доступ через API E-utilities или FTP, аннотация VCF для геномной медицины. | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 56 | A | Платформа управления данными микроскопии. Доступ к изображениям через Python, получение наборов данных, анализ пикселей, управление ROI/аннотациями, пакетная обработка для высокопроизводительного скри | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 57 | A | Прямой доступ к REST API PubMed. Расширенные булевы/MeSH-запросы, API E-utilities, пакетная обработка, управление цитированием. Для рабочих процессов Python предпочтительнее biopython (Bio.Entrez). Ис | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 58 | A | Комплексный набор инструментов для анализа выживаемости и моделирования времени до события в Python с использованием scikit-survival. Используйте этот инструмент при работе с цензурированными данными | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 59 | A | Научный Python с ускорением на GPU на оборудовании NVIDIA, который проверяет корректность и скорость результата. Используйте для оптимизации CUDA/GPU; нагрузок, ограниченных CPU, в NumPy, SciPy, panda | 100 | 89 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 60 | A | Доступ к RCSB PDB для получения 3D-структур белков/нуклеиновых кислот. Поиск по тексту/последовательности/структуре, загрузка координат (PDB/mmCIF), получение метаданных для структурной биологии и раз | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 61 | A | Этот инструмент следует использовать для задач машинного обучения временных рядов, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, прогнозирование, обнаружение аномалий, сегментацию и поиск сходства. | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 62 | A | Используйте этот инструмент для обработки и анализа больших табличных наборов данных (миллиарды строк), превышающих доступную оперативную память. Vaex отлично подходит для операций с DataFrame вне осн | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 63 | A | Графовые нейронные сети на основе PyTorch для молекул и белков. Используйте при построении пользовательских архитектур GNN для разработки лекарств, моделирования белков или рассуждений на основе графо | 100 | 89 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 64 | A | Платформа облачной лаборатории для автоматизированного тестирования и валидации белков. Используйте при проектировании белков и необходимости экспериментальной валидации, включая анализы связывания, т | 100 | 89 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 65 | A | Независимый от поставщика фреймворк для лабораторной автоматизации. Используйте при управлении несколькими типами оборудования (Hamilton, Tecan, Opentrons, ридеры планшетов, насосы) или при необходимо | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 66 | A | Глубокие генеративные модели для одноклеточных омик. Используйте, когда вам нужна вероятностная пакетная коррекция (scVI), трансферное обучение, дифференциальная экспрессия с неопределенностью или мно | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 67 | A | Полная платформа анализа масс-спектрометрии. Используйте для протеомных рабочих процессов: обнаружение признаков, идентификация пептидов, количественная оценка белков и сложные конвейеры LC-MS/MS. Под | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 68 | A | Этот инструмент следует использовать при работе с данными геномных интервалов (файлы BED) для задач машинного обучения. Используйте для обучения эмбеддингов регионов (Region2Vec, BEDspace), анализа од | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 69 | A | Комплексный набор инструментов для обработки биосигналов для анализа физиологических данных, включая сигналы ЭКГ, ЭЭГ, ЭДА, дыхания, ФПГ, ЭМГ и ЭОГ. Используйте этот инструмент при обработке сердечно- | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 70 | A | Спектральное сходство и идентификация соединений для метаболомики. Используйте для сравнения масс-спектров, вычисления коэффициентов сходства (косинусное, модифицированное косинусное) и идентификации | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 71 | A | Молекулярная векторизация для ML (100+ векторизаторов). ECFP, MACCS, дескрипторы, предварительно обученные модели (ChemBERTa), конвертация SMILES в признаки для QSAR и молекулярного ML. | 100 | 89 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 72 | A | Аппаратно-независимый фреймворк квантового ML с автоматическим дифференцированием. Используйте при обучении квантовых схем с помощью градиентов, построении гибридных квантово-классических моделей или | 100 | 89 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 73 | A | Легковесное извлечение и предварительная обработка плиток WSI. Используйте для базовой обработки слайдов: обнаружение тканей, извлечение плиток, нормализация окраски для изображений H&E. Лучше всего п | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 74 | A | Комплексный набор инструментов ИИ для здравоохранения для разработки, тестирования и развертывания моделей машинного обучения с использованием клинических данных. Этот инструмент следует использовать | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 75 | A | Фреймворк для симуляций вычислительной гидродинамики с использованием Python. Используйте для симуляций гидродинамики, включая уравнения Навье-Стокса (2D/3D), уравнения мелководья, стратифицированные | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 76 | A | Комплексная библиотека Python для астрономии и астрофизики. Используйте при работе с астрономическими данными, включая небесные координаты, физические единицы, файлы FITS, космологические расчеты, вре | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 77 | A | Парсер файлов FCS (Flow Cytometry Standard) версий 2.0-3.1. Извлечение событий в виде массивов NumPy, чтение метаданных/каналов, конвертация в CSV/DataFrame для предварительной обработки данных проточ | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 78 | A | Полнофункциональный набор инструментов для вычислительной патологии. Используйте для продвинутого анализа WSI, включая мультиплексную иммунофлуоресценцию (CODEX, Vectra), сегментацию ядер, построение | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 79 | A | Фреймворк IBM для квантовых вычислений. Используйте при работе с оборудованием IBM Quantum, использовании Qiskit Runtime для производственных нагрузок или при необходимости использования инструментов | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 80 | A | Набор инструментов для геномных файлов. Чтение/запись выравниваний SAM/BAM/CRAM, вариантов VCF/BCF, последовательностей FASTA/FASTQ, извлечение регионов, расчет покрытия для конвейеров обработки данны | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 81 | A | Численные вычисления в MATLAB и GNU Octave для матричных операций, анализа данных, визуализации и научных вычислений. Используйте при написании скриптов MATLAB/Octave для линейной алгебры, обработки с | 100 | 89 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 82 | A | Высокопроизводительный набор инструментов для анализа геномных интервалов на Rust с привязками Python. Используйте при работе с геномными регионами, файлами BED, треками покрытия, обнаружении перекрыт | 100 | 89 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 83 | A | Облачная платформа квантовой химии с Python API. Предпочтительно для рабочих процессов квантовой химии, включая предсказание pKa, оптимизацию геометрии, поиск конформеров, расчеты молекулярных свойств | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 84 | A | Фреймворк Google для квантовых вычислений. Используйте при работе с оборудованием Google Quantum AI, проектировании схем с учетом шума или выполнении экспериментов по квантовой характеризации. Лучше в | 100 | 89 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 85 | A | Интерпретируемость и объяснимость моделей с использованием SHAP (SHapley Additive exPlanations). Используйте этот навык при объяснении предсказаний моделей машинного обучения, вычислении важности приз | 100 | 89 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 86 | A | Визуализация ДНК/РНК для публикаций. Карты плазмид (круговые/линейные), логотипы последовательностей, карты сайтов рестрикции, графики GC-состава и треки аннотаций генных признаков из GenBank/FASTA. | 100 | 88 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 87 | A | Предсказание структуры белка по последовательности. На основе ESMFold, один GPU, без MSA. Предсказывает 3D-структуры с оценками уверенности pLDDT для мишеней при разработке лекарств. | 100 | 88 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 88 | A | Диаграммы анализа белков для публикаций. Карты доменной архитектуры, аннотация вторичной структуры, графики Рамачандрана, карты контактов, визуализация множественного выравнивания последовательностей | 100 | 88 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 89 | A | Проектирование экспериментов и исследований ДО сбора данных — выбор дизайна, рандомизация, блокирование и раскладка комбинаций обработок для обеспечения интерпретируемости результатов. Используйте вся | 95 | 94 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 90 | A | Расчет размера выборки и статистической мощности для планирования исследований. Используйте всякий раз, когда кто-то спрашивает «сколько испытуемых/образцов/реплик мне нужно», хочет провести априорный | 95 | 94 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 91 | A | Генерация новых молекул для открытия лекарств. Перечисление аналогов на основе каркаса, рост/связывание фрагментов, дизайн на основе структуры, многоцелевая оптимизация и фильтрация по пригодности для | 100 | 88 | D | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 92 | A | Находит, ранжирует и читает литературу по вопросу, цикл поиска выполняется автоматически по OpenAlex, arXiv, Crossref, PubMed и bioRxiv с фиксированным бюджетом, дедупликацией, ранжированием по темати | 100 | 88 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 93 | A | Запрашивает производственный API NCATS Translator ARAX для ограниченных, типизированных, обогащенных данными о происхождении одношаговых и двухшаговых связей графа знаний биомедицины с закрепленными к | 95 | 96 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 94 | A | Диффузионный молекулярный докинг. Предсказание поз связывания белок-лиганд из PDB/SMILES, оценка уверенности, виртуальный скрининг для дизайна лекарств на основе структуры. Не для предсказания аффинно | 100 | 87 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 95 | A | Генерирует и отбирает направления исследований, отображая известные факты и открытые вопросы, создавая множество кандидатных идей с помощью именованных ходов (пробел, перенос, инверсия, изменение огра | 100 | 87 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 96 | A | Запрос к набору данных 1000 Genomes Project (3202 человека с полногеномным секвенированием, GRCh38) на уровне отдельных участников. Используйте, когда вопрос касается отдельных лиц или вариантов в ког | 95 | 96 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 97 | A | Создание, запуск и отладка конвейеров данных Nextflow и рабочих процессов nf-core от начала до конца. Используйте, когда пользователь упоминает Nextflow, nf-core, файлы .nf, nextflow.config, DSL2, про | 99 | 89 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 98 | A | Превращает направление исследования в проверяемые гипотезы с предсказаниями, конкурирующими объяснениями и экспериментами, которые их различают, включая дизайн (контроли, рандомизация, блокирование), | 100 | 87 | B | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 99 | B | Парето-оптимизированный молекулярный дизайн, одновременно балансирующий несколько свойств ADMET. На основе MultiMol (Yu 2025) и MOLLM (Ran 2025). | 100 | 85 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад | |
| 100 | B | Официальный API протоколов Opentrons для роботов OT-2 и Flex. Используйте при написании протоколов специально для оборудования Opentrons с полным доступом к функциям Protocol API v2. Лучше всего подхо | 100 | 86 | C | — | ★ 3 914 | 15 ч назад |
Описания переведены автоматически; оригинал — на странице скилла.