Dữ liệu · Phân tích

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.

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 giúp thiết kế, dựng và kiểm tra hình khoa học trung thực, dễ tiếp cận, đạt chuẩn xuất bản bằng Matplotlib, Seaborn hoặc Plotly.

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 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.

Kỹ năng dựng báo cáo thị trường có thể kiểm toán: mọi luận điểm gắn ID nguồn, TAM/SAM/SOM và dự báo được trình bày dưới dạng kịch bản.

Skill đo lường học giúp theo dõi đơn vị vật lý, truyền sai số theo GUM và Monte Carlo, đồng thời audit mã Python để phát hiện lỗi đơn vị.

Skill cung cấp quy trình kiểm định CRS, tính hợp lệ hình học, số lượng bản ghi khi join và hợp đồng xuất dữ liệu cho công việc vector với GeoPandas.

Quy trình Scanpy hoàn chỉnh cho dữ liệu scRNA-seq: QC, chuẩn hóa, giảm chiều, phân cụm, gene marker và gán loại tế bào.

Skill giúp Claude dùng các mô hình sinh sâu (scVI, totalVI, MultiVI...) để hiệu chỉnh batch, tích hợp đa mô thức và phân tích biểu hiện khác biệt có định lượng bất định trên dữ liệu single-cell.

Hướng dẫn Claude tải mô hình chuyển hóa quy mô hệ gen và chạy FBA, FVA, knockout gene, lấy mẫu thông lượng bằng COBRApy.

Kỹ năng dùng API pymatgen mới nhất để kiểm định, chuyển đổi, phân tích đối xứng cấu trúc tinh thể, dựng giản đồ pha cục bộ và truy vấn Materials Project một cách tái lập được.

Skill hướng dẫn toàn bộ quy trình Bayes với PyMC: xây mô hình phân cấp, lấy mẫu NUTS, chẩn đoán hội tụ và so sánh mô hình bằng LOO/WAIC.

Skill dùng pyOpenMS để kiểm tra, định lượng và nhận danh dữ liệu LC-MS/MS trong proteomics và metabolomics.

Skill hướng dẫn Claude chọn explainer/masker, tính, kiểm chứng và trực quan hóa giá trị SHAP theo chuẩn SHAP 0.52.

Kỹ năng lập hồ sơ dữ liệu khoa học cục bộ trong phạm vi giới hạn, kiểm tra thiếu dữ liệu/rò rỉ/ngoại lai và tạo khung báo cáo EDA mà không lộ dữ liệu gốc.

Skill giúp xây dựng, kiểm thử và phân tích mô hình mô phỏng sự kiện rời rạc bằng SimPy với giới hạn chạy an toàn và phân tích thống kê đúng chuẩn.