Dữ liệu · Phân tích

Dùng FlowIO 1.4.0 để đọc metadata, trích xuất sự kiện NumPy và ghi tệp FCS 3.1 cho dữ liệu flow cytometry.

Skill giúp dùng PyTDC 1.1.15 để khám phá dataset, chia tập, tính metric, chạy benchmark group và oracle phân tử một cách có kiểm soát và cần phê duyệt trước khi tải.

Kỹ năng hướng dẫn mô phỏng và kiểm định hệ lượng tử kín/mở bằng QuTiP 5.3, với đơn vị, chiều Hilbert và hội tụ số được nêu rõ.

Skill hướng dẫn Claude thực hiện toàn bộ quy trình RNA velocity bằng scVelo: suy luận hướng chuyển trạng thái tế bào, latent time và gene điều khiển từ dữ liệu scRNA-seq.

Hướng dẫn dùng molfeat để chuyển SMILES thành hơn 100 loại đặc trưng như ECFP, MACCS, descriptor và embedding ChemBERTa.

Skill hướng dẫn Claude đăng ký, kiểm định, truy vấn dữ liệu sinh học và theo dõi lineage bằng LaminDB.

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.