OpenMM으로 단백질·리간드 MD 시뮬레이션을 돌리고 MDAnalysis로 궤적을 분석하게 해주는 스킬입니다.
SMILES·분자 데이터를 불러와 특성 예측 모델(랜덤포레스트부터 GNN·사전학습 모델까지)을 학습·평가하도록 Claude를 안내하는 스킬입니다.
H&E 병리 슬라이드 타일에서 약 1.9만 개 단백질 코딩 유전자의 공간 발현량을 예측하는 가상 공간전사체 스킬.
환자 진료가 아닌 '연구 전용'으로 임상 의사결정 지원 시스템의 평가·근거·코호트·생존분석·프라이버시·거버넌스 문서를 작성하고 검증해 주는 스킬입니다.
생물·화학·물리·기후·유전체 등 17개 과학 분야의 엄선된 Hugging Face 데이터셋·모델·데모를 찾아 바로 코드로 연결해 주는 스킬.
SMILES 분자 구조를 ECFP·MACCS·ChemBERTa 등 100여 종의 특성 벡터로 변환해 머신러닝에 바로 쓰게 해주는 스킬입니다.
LaminDB로 생물학 데이터셋의 등록·검색·계보 추적·온톨로지 검증을 자동화하는 스킬입니다.
모든 주장에 출처를 매핑하고 TAM/SAM/SOM과 전망을 시나리오로 제시하는 감사 가능한 시장조사 보고서 작성 스킬.
1000 게놈 프로젝트 3,202명 전장유전체 코호트를 개인·변이 단위로 질의하는 스킬입니다.
MAFFT 정렬부터 IQ-TREE 2·FastTree 계통수 추정, ETE3 시각화까지 이어지는 분자계통 분석 파이프라인 스킬.
PIV 이미지 쌍에서 속도장을 추출하고 와도·변형률·난류 통계까지 계산해 주는 유체 실험 분석 스킬.
유전자 리스트나 순위 데이터로 GO·KEGG·Reactome·MSigDB 농축 분석(ORA/GSEA)을 수행하고 결과까지 해석해 주는 스킬.
Claude가 Polars의 표현식 API와 지연 평가를 활용해 빠른 데이터 처리·pandas 마이그레이션 코드를 작성하도록 돕는 스킬.
UniProt·KEGG·ChEMBL 등 40여 개 생물정보 데이터베이스를 하나의 파이썬 인터페이스로 조회·연결하는 스킬입니다.
벌크 RNA-seq 카운트 데이터로 DESeq2 차등발현 분석을 처음부터 끝까지 수행하게 해주는 스킬입니다.
SAM/BAM/CRAM, VCF/BCF, FASTA/FASTQ, tabix 파일을 pysam으로 안전하게 읽고 필터링하고 쓰도록 돕는 스킬입니다.
클라우드 기반 Rowan 플랫폼의 Python API로 pKa 예측, 도킹, 컨포머 탐색 등 신약개발 계산을 Claude가 대신 설계·실행하게 해주는 스킬.
SMILES/SDF 파싱부터 분자 기술자, 지문, 부분구조 검색, 반응, 3D 구조 생성까지 RDKit 작업을 Claude가 정밀하게 도와주는 스킬.
scRNA-seq 데이터를 QC부터 클러스터링·마커 유전자·세포 유형 주석까지 한 번에 처리하는 Scanpy 워크플로 스킬.
구글 TimesFM 파운데이션 모델로 학습 없이 바로 시계열을 예측하는 스킬입니다.