Skill nghiên cứu giúp tiền xử lý và phân tích ECG, EDA, RSP bằng NeuroKit2 0.2.13 theo cách tái lập được.
Skill Claude giúp truy vấn bộ dữ liệu 1000 Genomes (3.202 mẫu giải trình tự toàn hệ gen, GRCh38) ở mức từng cá thể và từng biến thể.
Trích xuất trường vận tốc từ cặp ảnh PIV, kiểm định vector và tính xoáy, biến dạng, thống kê rối.
Kỹ năng giúp tra cứu đồ thị tri thức PrimeKG liên kết gene, thuốc, bệnh và kiểu hình bằng Python.
Skill hướng dẫn thực hiện trọn quy trình phân tích biểu hiện gen khác biệt cho bulk RNA-seq bằng PyDESeq2: thiết kế công thức, kiểm định Wald, hiệu chỉnh FDR, co giãn LFC và trực quan hóa.
Kỹ năng giúp viết và chạy các workflow hóa tính toán trên nền tảng đám mây Rowan: dự đoán pKa, docking, tìm conformer/tautomer, cofolding protein–ligand.
Skill hỗ trợ dựng và huấn luyện mạch lượng tử bằng PennyLane với mã mẫu sẵn dùng.
Hướng dẫn dùng RDKit để phân tích phân tử: đọc SMILES/SDF, tính descriptor, fingerprint, tìm cấu trúc con và sinh tọa độ 2D/3D.
Skill nghiên cứu giúp dùng PathML 3.0.5 để tile ảnh WSI, xây pipeline tiền xử lý/QC, định lượng multiplex, tạo đồ thị không gian và lập kế hoạch suy luận cục bộ an toàn.
Kỹ năng hướng dẫn Claude dùng ETE 4 để đọc, chỉnh sửa, so sánh, chú giải và trực quan hóa cây phát sinh loài có sẵn.
Kiểm tra cấu hình, dữ liệu, chi phí và quyền riêng tư tại máy trước khi chạy HypoGeniC/HypoRefine để sinh giả thuyết từ dữ liệu văn bản có nhãn.
Skill sàng lọc thư viện hợp chất bằng quy tắc drug-likeness (Lipinski, Veber, CNS), cảnh báo cấu trúc PAINS/NIBR, chỉ số phức tạp và ngôn ngữ truy vấn medchem.
Kỹ năng giúp làm sạch, lọc, so sánh và tra cứu thư viện phổ MS/MS bằng matchms 0.33.1 với API mới nhất.
Bộ kỹ năng xử lý trọn vẹn bản ghi Neuropixels bằng SpikeInterface: nạp dữ liệu, tiền xử lý, hiệu chỉnh trôi, phân loại xung, tính chỉ số chất lượng và curation đơn vị.
Skill hướng dẫn dùng Paperclip CLI để tìm và đọc toàn văn ~11 triệu bài báo y sinh, hồ sơ FDA/EMA/PMDA, thử nghiệm lâm sàng và cơ sở dữ liệu protein, kèm trích dẫn ghim theo số dòng.
Skill chuyên dụng cho Geniml: xác thực file BED và hợp đồng universe, lập kế hoạch huấn luyện Region2Vec/scEmbed và kiểm tra tương thích model/tokenizer.
Kỹ năng giúp dùng gtars (Python/Rust/CLI) cho đại số tập hợp interval hệ gen, coverage, tokenizer và refget theo quy trình an toàn với phiên bản ghim chính xác.
Kỹ năng giúp truy vấn, tải về và trực quan hóa dữ liệu ảnh ung thư công khai từ NCI Imaging Data Commons mà không cần xác thực.
Kỹ năng giúp truy vấn, xuất metadata và lập kế hoạch nhập/xuất dữ liệu ảnh kính hiển vi trên OMERO.server theo các quy tắc phạm vi và bảo mật nghiêm ngặt.
Skill hướng dẫn dùng DeepSpot-M để dự đoán biểu hiện gen không gian (~19k gen mã hóa protein) từ các tile ảnh mô học H&E.