SKILLEMALL.ai

Рейтинг скиллов

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

177
#ОценкаСкиллБаллы ▾Безоп.КачествоПроцессТестыПопулярностьОбновлён
51B
Создает, регистрирует, отлаживает и эксплуатирует биоинформатические рабочие процессы на Latch с использованием Python SDK, CLI, Latch Data и Registry, Nextflow, Snakemake, программного выполнения и L
949592C—★ 47 5883 дн назад
52B
Анализирует внеклеточные записи Neuropixels от начала до конца с помощью SpikeInterface. Охватывает загрузку данных SpikeGLX/Open Ephys/NWB, предварительную обработку, коррекцию дрейфа/движения, сорти
9410086D—★ 47 5883 дн назад
53B
Комплексное управление цитированием для академических исследований. Поиск статей в OpenAlex, PubMed и Google Scholar, извлечение точных метаданных, проверка цитат и генерация правильно отформатированн
949592C—★ 47 5883 дн назад
54B
Создает, пересматривает и проверяет научные рукописи или отчеты с явным указанием происхождения доказательств, охватом руководящих принципов отчетности, подотчетностью авторства, мерами конфиденциальн
9410086C—★ 47 5883 дн назад
55B
Ищет научные статьи BGPT по теме или DOI и извлекает доказательства на уровне утверждений из полного текста, включая эксперименты, сообщенные статистические данные, область применения, ограничения и п
9410085C—★ 47 5883 дн назад
56B
Проверяет и автоматизирует рабочие процессы обработки данных микроскопии против OMERO.server с использованием omero-py, BlitzGateway, OMERO CLI, таблиц, аннотаций, ROI, рендеринга и документированных
9410086D—★ 47 5883 дн назад
57B
Фреймворк глубокого обучения (PyTorch Lightning / пакет lightning). Организуйте код PyTorch в LightningModules, настраивайте Trainers для multi-GPU/TPU, реализуйте конвейеры данных, колбэки, логирован
949592C—★ 47 5883 дн назад
58B
Создает безопасные черновики структур и выполняет локальные детерминированные проверки для клинических случаев, диагностических, испытательных, безопасных и сводных исследовательских отчетов. Использу
9410086C—★ 47 5883 дн назад
59B
Анализирует и инжинирит гликозилирование белков, сканируя канонические секвенсы N-гликозилирования, описывая богатые S/T регионы, проверяя кураторские данные о гликозилировании и подготавливая рабочие
9410086D—★ 47 5883 дн назад
60B
Организует исследования с помощью саморазмещаемой альтернативы NotebookLM — Open Notebook. Поддерживает загрузку источников (PDF, веб-страницы, аудио, видео и документы Office), чат с цитированием док
9410084D—★ 47 5883 дн назад
61B
Проектирует и проверяет праймеры для ПЦР и ОТ-ПЦР с помощью Primer3, явных термодинамических условий, поиска внецелевой амплификации на основе эталона и отслеживаемых координатных последовательностей.
9410086D—★ 47 5883 дн назад
62B
Поддерживает машинное обучение в Python с помощью scikit-learn. Применяется при работе с обучением с учителем (классификация, регрессия), обучением без учителя (кластеризация, снижение размерности), о
949592C—★ 47 5883 дн назад
63B
Запрашивает REST API Финансовых данных Казначейства США для получения федеральных финансовых данных. Ключ API не требуется. Используйте для национального долга (Debt to the Penny), ежедневных отчетов
949592C—★ 47 5883 дн назад
64B
Предоставляет интерфейс Python для биоинформатических служб, включая UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome, QuickGO и UniChem. Используется для аннотации белков между базами данных, получения путей, сопоста
949592C—★ 47 5883 дн назад
65B
Создает и настраивает научные графики с помощью Matplotlib. Используется для детального контроля над элементами графика, новых типов графиков и научных рабочих процессов. Экспорт в PNG/PDF/SVG для пуб
949592C—★ 47 5883 дн назад
66B
Набор инструментов для анализа NGS. Конвертация BAM в bigWig, контроль качества (корреляция, PCA, отпечатки), тепловые карты/профили (TSS, пики) для визуализации ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq.
949592C—★ 47 5883 дн назад
67B
Планирует и проверяет использование ChicagoHAI HypoGeniC/HypoRefine для генерации гипотез с помощью LLM из размеченных текстовых наборов данных. Используйте для пакета `hypogenic`, его конфигураций за
949593C—★ 47 5883 дн назад
68B
Предсказывает комплексы связывания белок-малая молекула с помощью DiffDock и DiffDock-L из PDB или последовательности плюс SMILES/SDF/MOL2. Охватывает пакетную стыковку, сортировку комплексов, интерпр
949592C—★ 47 5883 дн назад
69B
Выполняет анализ дифференциальной экспрессии РНК-сек в больших объемах с помощью PyDESeq2, включая проверку подсчетов, дизайн формул, явные контрасты, тесты Вальда, коррекцию FDR, сжатие LFC, соответс
949592C—★ 47 5883 дн назад
70B
Обрабатывает, очищает, сравнивает и ищет тандемные масс-спектры с помощью matchms. Используйте для ввода/вывода файлов MS/MS, гармонизации метаданных, фильтрации пиков, спектрального сходства, сопоста
949592C—★ 47 5883 дн назад
71B
Применяет фильтры медицинской химии для сортировки соединений, используя правила подобия лекарствам (Lipinski, Veber, CNS), каталоги структурных сигналов (PAINS, NIBR, ChEMBL), метрики сложности и язы
949592C—★ 47 5883 дн назад
72B
Читает, проверяет и записывает файлы Flow Cytometry Standard (FCS) 2.0, 3.0 и 3.1 с помощью FlowIO. Используйте для низкоуровневой проверки метаданных и каналов FCS, извлечения событий NumPy, файлов с
949592C—★ 47 5883 дн назад
73B
Решает и проверяет однокритериальные, многокритериальные и многоцелевые задачи оптимизации с помощью pymoo, включая NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, ограничения, аппроксимации Парето, эталонные направления
949592C—★ 47 5883 дн назад
74B
Предоставляет рабочие процессы Python/HTSlib для геномных файлов. Используется при чтении, запросе, фильтрации или записи данных SAM/BAM/CRAM, VCF/BCF, FASTA/FASTQ или tabix с помощью pysam, включая p
949592C—★ 47 5883 дн назад
75B
Объясняет и проверяет предсказания машинного обучения с помощью SHAP. Используйте для выбора объяснителей и маскировщиков SHAP, вычисления и проверки атрибуций признаков, обработки объяснений с нескол
949592C—★ 47 5883 дн назад
76B
Поддерживает многомерную оценку тяжести и прогнозирование временных показателей исследовательских конечных точек для исследований на лабораторных животных с использованием показателя RELSA (RELative S
939589C—★ 47 5883 дн назад
77B
Подготавливает и структурно проверяет доказательства готовности для стандартов систем менеджмента и лабораторной компетентности ISO — ISO 13485 (СМК для медицинских изделий), ISO 14971 (управление рис
939590C—★ 47 5883 дн назад
78B
Интеграция с Benchling Python SDK и REST API для сущностей реестра, инвентаря, записей ELN, рабочих процессов, приложений Benchling и запросов Data Warehouse. Используйте при автоматизации лабораторны
939589C—★ 47 5883 дн назад
79B
Предсказывает регуляторные признаки, структуру генов и экспрессию непосредственно из ДНК-последовательности с использованием размещенных трансформерных языковых моделей ДНК от Genomic Intelligence — б
9310083C—★ 47 5883 дн назад
80B
Запрашивает и загружает общедоступные данные раковых изображений из NCI Imaging Data Commons. Поддерживает обнаружение коллекций IDC, доступ к DICOM, радиологические (КТ, МРТ, ПЭТ) и патологические на
9310082C—★ 47 5883 дн назад
81B
Статистический анализ данных для исследований — выбор тестов, проверка допущений, размеры эффекта, анализ мощности, байесовские альтернативы и отчетность в формате APA. Используйте, когда пользователь
9310082C—★ 47 5883 дн назад
82B
Качественный, основанный на доказательствах обзор научных работ с отслеживанием источников и аудит рубрик оценки исследований с низкими ставками с опциональными локальными средствами контроля качества
939590C—★ 47 5883 дн назад
83B
Программный запрос к программе CZ CELLxGENE Census для получения версионированных общедоступных данных одноклеточной и пространственной транскриптомики. Используйте, когда вам нужны метаданные клеток
939589C—★ 47 5883 дн назад
84B
Поддержка подготовки и рассмотрения заявок на гранты для NSF, NIH, DOE, DARPA и Taiwan NSTC, включая специфические требования, цели, критерии рассмотрения, бюджеты, более широкое влияние, формы и повт
939589D—★ 47 5883 дн назад
85B
Поддержка графовых нейронных сетей PyTorch Geometric (PyG) — классификация узлов/связей/графов, передача сообщений (GCN, GAT, GraphSAGE, GIN), гетерогенные графы, выборка соседей и пользовательские на
9310083D—★ 47 5883 дн назад
86B
Hugging Face Transformers для загрузки моделей Hub, выполнения инференса конвейера, генерации текста и дообучения с помощью Trainer для задач NLP, зрения, аудио и мультимодальных задач. Применяется пр
939589C—★ 47 5883 дн назад
87B
Подгонка и диагностика статистических моделей Python, включая OLS, GLM, дискретные и смешанные модели, ARIMA и SARIMAX. Поддерживает вывод коэффициентов, маргинальные эффекты, сравнение моделей и прог
939589D—★ 47 5883 дн назад
88B
Хранение и запрос многомерных научных массивов с разбивкой на блоки с помощью Zarr-Python 3, включая кодеки, шардинг, хранилища S3/GCS и интеграцию с NumPy/Dask/Xarray. Используйте для раскладки масси
939589C—★ 47 5883 дн назад
89B
Выполнение перекрытия геномных интервалов, поиска ближайших, объединения, покрытия, дополнения и вычитания на Polars DataFrames, а также чтение или запись данных BED, VCF, BCF, BAM, CRAM, GFF, GTF, FA
939589C—★ 47 5883 дн назад
90B
Рабочие процессы Biopython для манипулирования последовательностями, парсинга файлов (FASTA/GenBank/PDB), филогенетики и программного доступа к NCBI/PubMed (Bio.Entrez). Поддерживает пакетную обработк
939589C—★ 47 5883 дн назад
91B
Создание и аудит воспроизводимых рабочих процессов исследований NeuroKit2 для предварительной обработки физиологических временных рядов, анализа событий/интервалов, мультимодального выравнивания, вари
939590C—★ 47 5883 дн назад
92B
Создание и дифференцирование квантовых схем PennyLane, гибридных моделей PyTorch или JAX, рабочих процессов молекулярного VQE и QAOA. Используйте для вариационных квантовых алгоритмов, квантового маши
939589C—★ 47 5883 дн назад
93B
Создание и отладка рабочих процессов TorchDrug 0.2.1 для молекулярных графов, предсказания свойств, предварительного обучения с самоконтролем, генерации молекул, ретросинтеза, обучения представлений б
939589C—★ 47 5883 дн назад
94B
Планирование, настройка, проверка, перезапуск и анализ ограниченных симуляций вычислительной гидродинамики FluidSim с явными проверками численной достоверности и безопасности HPC. Используйте для выбо
939589C—★ 47 5883 дн назад
95B
Анализ, валидация, преобразование и трансформация структур материалов и вычисленных данных о материалах с помощью pymatgen. Используйте для локальных фазовых диаграмм, чувствительности к симметрии, вв
939589C—★ 47 5883 дн назад
96B
Управление библиотеками ссылок Zotero с помощью клиента Python pyzotero: получение, создание, обновление и удаление элементов, коллекций, тегов и вложений через Zotero Web API v3 или локальный API. Пр
939589C—★ 47 5883 дн назад
97B
Обработка аннотированных матриц в одноклеточной аналитике, файлов .h5ad и Zarr, а также интеграция с экосистемой scverse. Это навык работы с форматами данных — для рабочих процессов анализа используйт
939589C—★ 47 5883 дн назад
98B
Выполнение основанного на ограничениях метаболического моделирования с помощью COBRApy, включая FBA, pFBA, FVA, нокауты генов, выборку потоков, питательные среды, производственные конверты, заполнение
939589D—★ 47 5883 дн назад
99B
Получение, версионирование и публикация научных наборов данных с помощью DataLad и git-annex, а также захват вычислительного происхождения с помощью datalad run, rerun и containers-run. Используйте пр
939589C—★ 47 5883 дн назад
100B
Python-обертка вокруг RDKit с упрощенным интерфейсом и разумными значениями по умолчанию. Предпочтительно для стандартной разработки лекарств, включая парсинг SMILES, стандартизацию, дескрипторы, отпе
939589C—★ 47 5883 дн назад

Описания переведены автоматически; оригинал — на странице скилла.