Kỹ năng giúp chạy mô phỏng MD bằng OpenMM và phân tích quỹ đạo bằng MDAnalysis.
Hướng dẫn Claude nạp dữ liệu phân tử (SMILES, SDF) và huấn luyện, đánh giá mô hình dự đoán tính chất từ Random Forest tới GNN và mô hình tiền huấn luyện.
Dự đoán biểu hiện gene không gian cho khoảng 19 nghìn gene mã hóa protein trực tiếp từ tile ảnh mô học H&E.
Kỹ năng soạn và kiểm tra các tài liệu đánh giá, hồ sơ bằng chứng, bảng cohort, kế hoạch phân tích sống còn, quyền riêng tư và quản trị cho hệ thống CDS — chỉ dùng cho nghiên cứu, không dùng cho chăm sóc bệnh nhân.
Tìm và sử dụng ngay các dataset, model và demo Hugging Face đã được tuyển chọn cho 17 lĩnh vực khoa học như sinh học, hóa học, genomics, khí hậu.
Skill giúp chuyển cấu trúc phân tử (SMILES) thành vector đặc trưng với hơn 100 bộ featurizer như ECFP, MACCS, ChemBERTa để dùng cho machine learning.
Skill hướng dẫn dùng LaminDB để đăng ký, truy vấn, theo dõi nguồn gốc và chuẩn hóa dữ liệu sinh học theo ontology.
Kỹ năng dựng báo cáo nghiên cứu thị trường có thể kiểm toán: mọi luận điểm gắn nguồn, TAM/SAM/SOM và dự báo trình bày theo kịch bản.
Kỹ năng truy vấn dữ liệu 1000 Genomes Project (3.202 cá thể, GRCh38) ở mức từng cá thể và từng biến thể.
Pipeline hoàn chỉnh từ căn chỉnh MAFFT đến dựng cây ML bằng IQ-TREE 2/FastTree và trực quan hóa bằng ETE3.
Kỹ năng trích xuất trường vận tốc từ cặp ảnh PIV và tính xoáy, tốc độ biến dạng, thống kê rối cho thí nghiệm dòng chảy.
Chạy và diễn giải phân tích làm giàu GO/KEGG/Reactome/MSigDB (ORA và GSEA) từ danh sách gene hoặc bảng gene đã xếp hạng.
Skill giúp Claude viết code Polars chuẩn mực: expression API, lazy evaluation và chuyển đổi từ pandas.
Truy vấn hơn 40 cơ sở dữ liệu tin sinh học (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) qua một giao diện Python duy nhất.
Skill giúp thực hiện trọn quy trình phân tích biểu hiện gen khác biệt (DE) cho dữ liệu bulk RNA-seq bằng PyDESeq2.
Hướng dẫn dùng pysam để đọc, truy vấn, lọc và ghi các tệp SAM/BAM/CRAM, VCF/BCF, FASTA/FASTQ và tabix một cách chính xác.
Kỹ năng giúp Claude viết và chạy các quy trình tính toán hóa dược (pKa, docking, conformer) qua Python API của nền tảng đám mây Rowan.
Skill hướng dẫn dùng RDKit để phân tích phân tử: đọc SMILES/SDF, tính descriptor, fingerprint, tìm substructure, phản ứng và sinh tọa độ 2D/3D.
Bộ kỹ năng chạy toàn bộ quy trình scRNA-seq bằng Scanpy: từ QC, chuẩn hóa, giảm chiều, phân cụm đến tìm marker và chú giải loại tế bào.
Dự báo chuỗi thời gian zero-shot bằng mô hình nền TimesFM của Google, không cần huấn luyện.