SKILLEMALL.ai

Рейтинг скиллов

887 скиллов. Оценка A–F складывается из безопасности (60%) и качества (40%), тесты дают бонус. Рейтинг пополняется автоматически из открытых каталогов.

887
#ОценкаСкиллБаллы ▾Безоп.КачествоПроцессТестыПопулярностьОбновлён
51A
Анализ дифференциальной экспрессии генов (Python DESeq2). Определение дифференциально экспрессирующихся генов по данным подсчета РНК-сек (bulk RNA-seq), тесты Вальда, коррекция FDR, вулкан/MA-графики
9610091C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
52A
Облачная лабораторная платформа для автоматизированного тестирования и валидации белков. Используйте при проектировании белков и необходимости экспериментальной валидации, включая анализы связывания,
9610089C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
53A
Фильтры для медицинской химии. Применение правил лекарственной пригодности (Lipinski, Veber), фильтров PAINS, структурных предупреждений, метрик сложности для приоритизации соединений и фильтрации биб
9610091D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
54A
Библиотека Python для работы с файлами DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Используйте этот навык при чтении, записи или изменении медицинских изображений в формате DICOM, извлечен
9610091D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
55A
Статистическая визуализация с интеграцией pandas. Используйте для быстрого исследования распределений, взаимосвязей и категориальных сравнений с привлекательными настройками по умолчанию. Лучше всего
9610089D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
56A
Автономная система биомедицинских ИИ-агентов для выполнения сложных исследовательских задач в области геномики, разработки лекарств, молекулярной биологии и клинического анализа. Используйте этот навы
9610091C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
57A
Быстрая библиотека DataFrame в памяти для наборов данных, помещающихся в ОЗУ. Используйте, когда pandas слишком медленный, но данные все еще помещаются в памяти. Ленивые вычисления, параллельное выпол
9610089D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
58A
Анализ single-cell RNA-seq. Загрузка данных .h5ad/10X, контроль качества, нормализация, PCA/UMAP/t-SNE, кластеризация Leiden, маркерные гены, аннотация типов клеток, траектория для анализа scRNA-seq.
9610091D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
59A
Фреймворк многоцелевой оптимизации. NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, фронты Парето, обработка ограничений, бенчмарки (ZDT, DTLZ) для задач проектирования и оптимизации в инженерии.
9610091D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
60A
Набор инструментов для хемоинформатики с детальным контролем молекул. Парсинг SMILES/SDF, дескрипторы (MW, LogP, TPSA), отпечатки пальцев, поиск подструктур, генерация 2D/3D, сравнение, реакции. Для с
9610091D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
61A
Фреймворк дискретно-событийного моделирования на основе процессов в Python. Используйте этот навык при построении моделей систем с процессами, очередями, ресурсами и временными событиями, таких как пр
9610091D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
62A
Этот навык следует использовать для задач машинного обучения временных рядов, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, прогнозирование, обнаружение аномалий, сегментацию и поиск сходства. Испо
9610089D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
63A
Распределенные вычисления для рабочих процессов pandas/NumPy, превышающих объем ОЗУ. Используйте, когда вам нужно масштабировать существующий код pandas/NumPy за пределы памяти или по кластерам. Лучше
9610089D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
64A
Байесовское моделирование с PyMC. Построение иерархических моделей, MCMC (NUTS), вариационное выведение, сравнение LOO/WAIC, проверка апостериорных распределений для вероятностного программирования и
9610091D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
65A
Используйте этот навык для обработки и анализа больших табличных наборов данных (миллиарды строк), которые превышают доступную ОЗУ. Vaex превосходно справляется с операциями DataFrame вне памяти, лени
9610089D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
66A
Извлекает данные о структуре белков из RCSB PDB, PDBe и AlphaFold с разграничением белков, оценкой качества и полными структурными профилями. Создает подробные отчеты о структуре с экспериментальными
9510087B—★ 3 04521 июл. 2026 г.
67A
Обнаруживает гены, связанные с заболеваниями и признаками, используя данные GWAS из каталога GWAS (более 500 000 ассоциаций) и Open Targets Genetics (прогнозы L2G). Определяет генетические факторы рис
9510087C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
68A
Извлекает биологические последовательности (ДНК, РНК, белок) из NCBI и ENA с разграничением генов, обработкой типов доступов и полными профилями последовательностей. Создает подробные отчеты с метадан
9510087C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
69A
Выявление и нейтрализация когнитивных искажений при принятии медицинских решений посредством систематического анализа ошибок и применения контекстных алгоритмов. Для диагностических рассуждений, приня
9510088C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
70A
Готовый к производству анализ дифференциальной экспрессии РНК-сек с использованием PyDESeq2. Выполняет нормализацию DESeq2, оценку дисперсии, тест Вальда, сжатие LFC и фильтрацию результатов. Обрабаты
9510088B—★ 3 04521 июл. 2026 г.
71A
Безопасная обработка кризисных ситуаций в области психического здоровья в рамках ИИ-коучинга. Используйте при внедрении обнаружения кризисных ситуаций, протоколов безопасности, эскалации экстренных сл
9510088C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
72A
Интеграция с платформой Benchling R&D. Доступ к реестру (ДНК, белки), инвентарю, записям ELN, рабочим процессам через API, создание приложений Benchling, запрос Data Warehouse для автоматизации управл
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
73A
Облачная геномная платформа DNAnexus. Создание приложений/апплетов, управление данными (загрузка/выгрузка), Python SDK dxpy, выполнение рабочих процессов, FASTQ/BAM/VCF для разработки и выполнения ген
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
74A
Платформа Latch для биоинформатических рабочих процессов. Создание конвейеров с помощью Latch SDK, декораторов @workflow/@task, развертывание бессерверных рабочих процессов, LatchFile/LatchDir, интегр
9510088C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
75A
Готовая к производству обработка PDF с формами, таблицами, OCR, проверкой и пакетными операциями. Используйте при работе со сложными рабочими процессами PDF в производственных средах, обработке больши
9510087C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
76A
Платформа управления данными микроскопии. Доступ к изображениям через Python, получение наборов данных, анализ пикселей, управление ROI/аннотациями, пакетная обработка для высокопроизводительного скри
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
77A
Запрос CZ CELLxGENE Census (более 61 млн клеток). Фильтрация по типу клеток/ткани/заболеванию, получение данных экспрессии, интеграция с scanpy/PyTorch для анализа одноклеточных данных в масштабе попу
9510088C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
78A
Запрос NCBI ClinVar о клинической значимости вариантов. Поиск по гену/положению, интерпретация классификаций патогенности, доступ через E-utilities API или FTP, аннотация VCF для геномной медицины.
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
79A
Извлечение, анализ и визуализация данных результатов моделирования. Используйте для извлечения полей, анализа временных рядов, профилей линий, статистических сводок, вычисления производных величин, ср
959594B—★ 3 04521 июл. 2026 г.
80A
Прямой доступ к PubMed через REST API. Расширенные запросы Boolean/MeSH, API E-utilities, пакетная обработка, управление цитированием. Для Python-рабочих процессов предпочтительнее biopython (Bio.Entr
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
81A
Комплексный набор инструментов для анализа выживаемости и моделирования времени до события в Python с использованием scikit-survival. Используйте этот навык при работе с цензурированными данными выжив
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
82A
Доступ к RCSB PDB для 3D-структур белков/нуклеиновых кислот. Поиск по тексту/последовательности/структуре, загрузка координат (PDB/mmCIF), получение метаданных для структурной биологии и разработки ле
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
83A
Этот навык следует использовать при работе с предварительно обученными трансформерными моделями для обработки естественного языка, компьютерного зрения, аудио или мультимодальных задач. Используйте дл
9510088C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
84A
Набор инструментов для статистического моделирования. OLS, GLM, логистическая регрессия, ARIMA, временные ряды, тесты гипотез, диагностика, AIC/BIC для строгой статистической инференции и эконометриче
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
85A
Набор инструментов для автоматизации лабораторий для управления дозаторами, ридерами планшетов, насосами, термошейкерами, инкубаторами, центрифугами и аналитическим оборудованием. Используйте этот нав
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
86A
Этот навык следует использовать при работе с анализом одноклеточных омиксных данных с использованием scvi-tools, включая scRNA-seq, scATAC-seq, CITE-seq, пространственную транскриптомику и другие одно
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
87A
Основной набор инструментов Python для молекулярной биологии. Предпочтительно для запросов PubMed/NCBI на Python (Bio.Entrez), манипулирования последовательностями, разбора файлов (FASTA, GenBank, FAS
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
88A
Библиотека Python для работы с геопространственными векторными данными, включая файлы shapefile, GeoJSON и GeoPackage. Используйте при работе с географическими данными для пространственного анализа, г
9510088C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
89A
Комплексный набор инструментов для обработки биосигналов для анализа физиологических данных, включая сигналы ЭКГ, ЭЭГ, ЭДР, дыхания, ФПГ, ЭМГ и ЭОГ. Используйте этот навык при обработке сердечно-сосуд
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
90A
Набор инструментов для открытия лекарств на основе графов. Прогнозирование молекулярных свойств (ADMET), моделирование белков, рассуждения на основе графов знаний, генерация молекул, ретросинтез, GNN
9510088C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
91A
Набор инструментов для обработки изображений в цифровой патологии для целых слайдов (WSI). Используйте этот навык при работе с гистопатологическими слайдами, обработке окрашенных H&E или IHC тканевых
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
92A
Комплексный набор инструментов ИИ для здравоохранения для разработки, тестирования и развертывания моделей машинного обучения с использованием клинических данных. Этот навык следует использовать при р
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
93A
Интерфейс Python к OpenMS для анализа данных масс-спектрометрии. Используйте для рабочих процессов протеомики и метаболомики LC-MS/MS, включая обработку файлов (mzML, mzXML, mzTab, FASTA, pepXML, prot
9510088C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
94A
Этот навык следует использовать при работе с аннотированными матрицами данных в Python, особенно для анализа одноклеточной геномики, управления экспериментальными измерениями с метаданными или обработ
9510088C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
95A
Молекулярная фетизация для машинного обучения (100+ фетизаторов). ECFP, MACCS, дескрипторы, предварительно обученные модели (ChemBERTa), преобразование SMILES в признаки для QSAR и молекулярного машин
9510088C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
96A
Разбор файлов FCS (Flow Cytometry Standard) v2.0-3.1. Извлечение событий в виде массивов NumPy, чтение метаданных/каналов, преобразование в CSV/DataFrame для предварительной обработки данных проточной
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
97A
Этот навык следует использовать при работе с данными геномных интервалов (файлы BED) для задач машинного обучения. Используйте для обучения эмбеддингов регионов (Region2Vec, BEDspace), анализа однокле
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
98A
Набор инструментов для вычислительной патологии для анализа целых гистологических изображений (WSI) и мультипараметрических данных изображений. Используйте этот навык при работе с гистологическими сре
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.
99A
Высокопроизводительный набор инструментов для анализа геномных интервалов на Rust с Python-привязками. Используйте при работе с геномными регионами, файлами BED, треками покрытия, обнаружением перекры
9510088C—★ 3 04521 июл. 2026 г.
100A
Набор инструментов для работы с геномными файлами. Чтение/запись выравниваний SAM/BAM/CRAM, вариантов VCF/BCF, последовательностей FASTA/FASTQ, извлечение регионов, расчет покрытия для конвейеров обра
9510088D—★ 3 04521 июл. 2026 г.

Описания переведены автоматически; оригинал — на странице скилла.