Kỹ năng giúp Claude viết mã Biopython chuẩn xác cho xử lý chuỗi, đọc/ghi tệp, truy vấn NCBI, BLAST, cấu trúc protein và cây phát sinh loài.
Kỹ năng dùng thư viện BioServices để truy vấn hơn 40 cơ sở dữ liệu sinh học (UniProt, KEGG, ChEMBL...) qua một giao diện Python duy nhất.
Điều phối toàn bộ quy trình bulk RNA-seq: từ FASTQ thô qua QC, định lượng, ma trận counts, DESeq2, phân tích pathway đến hình xuất bản.
Skill giúp xác định khung pháp quy áp dụng (ICH Q2(R2)/Q14, USP, ICH M10, CLSI EP, ISO 17025) rồi thiết kế, tính toán thống kê và viết tài liệu cho thẩm định, xác nhận và chuyển giao phương pháp phân tích.
Skill giúp tổ chức, truy vấn, kiểm định và chuyển đổi dữ liệu thần kinh học sang chuẩn BIDS.
Kỹ năng giúp Claude dùng đúng API aeon 1.x để phân loại, hồi quy, phân cụm, dự báo và phát hiện bất thường trên chuỗi thời gian.
Skill tự động chọn giữa DuckDB và Polars theo từng loại tác vụ để phân tích nhanh dữ liệu CSV, Parquet, JSON.
Kỹ năng tính ROI, thời gian hoàn vốn, NPV và IRR cho mọi khoản chi vốn — máy móc, tuyển dụng, phần mềm, bất động sản — rồi đưa ra khuyến nghị rõ ràng.
Bộ công cụ phân tích PK/PD: từ NCA, khớp mô hình khoang, kiểm tra dữ liệu popPK, tương đương sinh học, DDI đến TDM Bayes.
Xây nhanh các mô hình dự đoán lâm sàng (tử vong, tái nhập viện, gợi ý thuốc, phân giai đoạn giấc ngủ) trên MIMIC/eICU theo pipeline chuẩn của PyHealth.
Bộ kỹ năng tạo và kiểm tra tài liệu nghiên cứu (GRADE, cohort tổng hợp, kế hoạch phân tích sống còn, đánh giá mô hình, khử định danh) cho hệ hỗ trợ quyết định lâm sàng — chỉ dùng cho nghiên cứu, tuyệt đối không dùng chăm sóc bệnh nhân.
Kỹ năng tổng hợp giúp xử lý ảnh vệ tinh, GIS, thống kê không gian và machine learning địa không gian bằng các mẫu code đã kiểm chứng.
Kỹ năng giúp thiết kế, dựng và kiểm tra hình khoa học trung thực, dễ tiếp cận, đạt chuẩn xuất bản bằng Matplotlib, Seaborn hoặc Plotly.
Skill giúp chọn kiểu thiết kế, ngẫu nhiên hóa, chia khối và sinh bảng bố trí thí nghiệm tái lập được trước khi thu thập dữ liệu.
Truy vấn API GenSpectrum LAPIS theo thời gian thực để biết dòng biến thể nào đang lưu hành, tốc độ tăng và các đột biến kèm nguồn dữ liệu.
Kỹ năng giúp mở rộng code pandas/NumPy vượt giới hạn RAM bằng xử lý song song và phân tán với Dask.
Chuyển nhãn văn bản tự do (mô, loại tế bào, bệnh...) thành ID ontology chính xác qua EBI OLS4 và kiểm tra các CURIE có sẵn còn hợp lệ hay đã lỗi thời.
Kỹ năng giúp thiết lập, chạy mô phỏng MD protein/ligand bằng OpenMM và phân tích quỹ đạo bằng MDAnalysis.
Hướng dẫn Claude xây dựng pipeline dự đoán tính chất phân tử với DeepChem: nạp dữ liệu SMILES, tạo đặc trưng, huấn luyện ML truyền thống, GNN và mô hình tiền huấn luyện.
Truy vấn 78 API cơ sở dữ liệu công khai (khoa học, y sinh, pháp lý, tài chính, thống kê) theo cách có thể tái lập và ghi rõ nguồn.