Claude Skills by artubss

Essa habilidade deve ser usada ao trabalhar com dados de intervalos genômicos (arquivos BED) para tarefas de machine learning. Use para treinar embeddings de regiões (Region2Vec, BEDspace), análise de scATAC-seq de célula única (scEmbed), construir picos consensuais (universos), ou qualquer análise baseada em ML de regiões genômicas. Aplica-se a coleções de arquivos BED, dados scATAC-seq, conjuntos de dados de acessibilidade de cromatina e aprendizado de recursos genômicos baseado em regiões.

Acesse NCBI GEO para dados de expressão gênica e genômica. Pesquise/baixe datasets de microarray e RNA-seq (GSE, GSM, GPL), recupere arquivos SOFT/Matrix, para análise de transcriptômica e expressão.

Biblioteca Python para trabalhar com dados vetoriais geoespaciais, incluindo shapefiles, GeoJSON e arquivos GeoPackage. Use ao trabalhar com dados geográficos para análise espacial, operações geométricas, transformações de coordenadas, spatial joins, operações de overlay, mapeamento coroplético ou qualquer tarefa envolvendo leitura/escrita/análise de dados vetoriais geográficos. Suporta bancos de dados PostGIS, mapas interativos e integração com matplotlib/folium/cartopy. Use para tarefas com...

Esta skill deve ser usada no início de qualquer tarefa científica computacionalmente intensiva para detectar e relatar recursos disponíveis do sistema (núcleos de CPU, GPUs, memória, espaço em disco). Ela cria um arquivo JSON com informações de recursos e recomendações estratégicas que orientam decisões sobre abordagem computacional, como usar processamento paralelo (joblib, multiprocessing), computação fora da memória (Dask, Zarr), aceleração GPU (PyTorch, JAX) ou estratégias eficientes em m...

Kit de ferramentas CLI/Python para consultas rápidas de bioinformática. Preferido para buscas BLAST rápidas. Acesso a 20+ bancos de dados: informações de genes (Ensembl/UniProt), AlphaFold, ARCHS4, Enrichr, OpenTargets, COSMIC, downloads de genoma. Para BLAST avançado/processamento em lote, use biopython. Para integração multi-banco de dados, use bioservices.

Toolkit de alta performance para análise de intervalos genômicos em Rust com bindings Python. Use ao trabalhar com regiões genômicas, arquivos BED, tracks de cobertura, detecção de sobreposições, tokenização para modelos de ML, ou análise de fragmentos em genômica computacional e aplicações de aprendizado de máquina.

Consulte o Catálogo GWAS NHGRI-EBI para associações SNP-traço. Pesquise variantes por ID rs, doença/traço, gene, recupere valores de p e estatísticas resumidas, para epidemiologia genética e escores de risco poligênico.

Kit de ferramentas de processamento de imagens de patologia digital para imagens de lâminas inteiras (WSI). Use essa skill ao trabalhar com lâminas de histopatologia, processar imagens de tecido corado com H&E ou IHC, extrair tiles de imagens de patologia gigapixel, detectar regiões de tecido, segmentar máscaras de tecido ou preparar datasets para pipelines de deep learning de patologia computacional. Aplica-se a formatos WSI (SVS, TIFF, NDPI), análise baseada em tiles e fluxos de trabalho de...

Acesse o Banco de Dados do Metaboloma Humano (220K+ metabólitos). Pesquise por nome/ID/estrutura, recupere propriedades químicas, dados de biomarcadores, espectros de RMN/MS, vias metabólicas, para metabolômica e identificação.

Geração automatizada de hipóteses e testes usando modelos de linguagem grandes. Use esta habilidade ao gerar hipóteses científicas a partir de conjuntos de dados, combinando insights de literatura com dados empíricos, testando hipóteses contra dados observacionais, ou conduzindo exploração sistemática de hipóteses para descoberta científica em domínios como detecção de engano, detecção de conteúdo IA, análise de saúde mental ou outras tarefas de pesquisa empírica.

Gere hipóteses testáveis. Formule a partir de observações, projete experimentos, explore explicações concorrentes, desenvolva previsões, proponha mecanismos para investigação científica em diversos domínios.

Acesso direto REST API ao KEGG (apenas uso acadêmico). Análise de vias metabólicas, mapeamento gene-vias, vias metabólicas, interações de drogas, conversão de IDs. Para workflows Python com múltiplos bancos de dados, prefira bioservices. Use isto para trabalho HTTP/REST direto ou controle específico de KEGG.

Integração com API de caderno eletrônico de laboratório. Acesse cadernos, gerencie entradas/anexos, faça backup de cadernos, integre com Protocols.io/Jupyter/REDCap, para workflows de ELN programáticos.

Esta habilidade deve ser usada ao trabalhar com LaminDB, um framework de dados de código aberto para biologia que torna dados consultáveis, rastreáveis, reproduzíveis e FAIR. Use ao gerenciar datasets biológicos (scRNA-seq, espacial, citometria de fluxo, etc.), rastrear workflows computacionais, curar e validar dados com ontologias biológicas, construir data lakehouses, ou garantir linhagem de dados e reprodutibilidade em pesquisa biológica. Aborda gerenciamento de dados, anotação, ontologias...

Plataforma Latch para workflows de bioinformática. Construa pipelines com Latch SDK, decoradores @workflow/@task, deploy de workflows serverless, LatchFile/LatchDir, integração Nextflow/Snakemake.

Crie pôsteres de pesquisa profissionais em LaTeX usando beamerposter, tikzposter ou baposter. Suporte para apresentações em conferências, pôsteres acadêmicos e comunicação científica. Inclui design de layout, esquemas de cores, formatos multi-coluna, integração de figuras e boas práticas específicas para comunicação visual.

Conduzir análises críticas de literatura abrangentes e sistemáticas usando múltiplos bancos de dados acadêmicos (PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar, etc.). Esta competência deve ser usada ao realizar revisões sistemáticas de literatura, meta-análises, síntese de pesquisa ou buscas bibliográficas abrangentes em domínios biomédicos, científicos e técnicos. Cria documentos markdown e PDFs com formatação profissional e citações verificadas em múltiplos estilos (APA, Nature, Vancouver, etc.).

Gerar relatórios abrangentes de pesquisa de mercado (50+ páginas) no estilo das principais consultorias (McKinsey, BCG, Gartner). Apresenta formatação profissional em LaTeX, geração visual extensiva com scientific-schematics e generate-image, integração profunda com research-lookup para coleta de dados, e análise estratégica multi-framework incluindo Cinco Forças de Porter, PESTLE, SWOT, TAM/SAM/SOM e Matriz BCG.

Converta arquivos e documentos do Office para Markdown. Suporta PDF, DOCX, PPTX, XLSX, imagens (com OCR), áudio (com transcrição), HTML, CSV, JSON, XML, ZIP, URLs do YouTube, EPubs e muito mais.

Análise de espectrometria de massas. Processa mzML/MGF/MSP, similaridade espectral (cosine, modified cosine), harmonização de metadados, identificação de compostos, para metabolômica e processamento de dados MS.

Biblioteca fundamental de visualização. Crie gráficos de linha, dispersão, barras, histogramas, mapas de calor, 3D, subplots, exporte PNG/PDF/SVG, para visualização científica e figuras para publicação.

Filtros de química medicinal. Aplique regras de similaridade a fármacos (Lipinski, Veber), filtros PAINS, alertas estruturais, métricas de complexidade, para priorização de compostos e filtragem de bibliotecas.

Acesso à Metabolomics Workbench do NIH via REST API (4.200+ estudos). Consulte metabolitos, nomenclatura RefMet, dados MS/NMR, buscas m/z, metadados de estudos, para descoberta de metabolômica e biomarcadores.

Execute código Python na nuvem com contêineres serverless, GPUs e autoscaling. Use ao fazer deploy de modelos de ML, executar jobs de processamento em lote, agendar tarefas compute-intensivas ou servir APIs que exigem aceleração GPU ou scaling dinâmico.

Featurização molecular para ML (100+ featurizadores). ECFP, MACCS, descritores, modelos pré-treinados (ChemBERTa), converter SMILES em features, para QSAR e ML molecular.

Kit de ferramentas abrangente para criar, analisar e visualizar redes e grafos complexos em Python. Use ao trabalhar com estruturas de dados de rede/grafo, analisar relacionamentos entre entidades, calcular algoritmos de grafo (caminhos mais curtos, centralidade, clustering), detectar comunidades, gerar redes sintéticas ou visualizar topologias de rede. Aplicável a redes sociais, redes biológicas, sistemas de transporte, redes de citações e qualquer domínio envolvendo relacionamentos entre pa...

Kit de ferramentas abrangente de processamento de biossinais para análise de dados fisiológicos incluindo sinais de ECG, EEG, EDA, RSP, PPG, EMG e EOG. Use esta skill ao processar sinais cardiovasculares, atividade cerebral, respostas eletrodérmicas, padrões respiratórios, atividade muscular ou movimentos oculares. Aplicável para análise de variabilidade da frequência cardíaca, potenciais relacionados a eventos, medidas de complexidade, avaliação do sistema nervoso autônomo, pesquisa psicofis...

Análise de registros neurais Neuropixels. Carregamento de dados SpikeGLX/OpenEphys, pré-processamento, correção de movimento, spike sorting com Kilosort4, métricas de qualidade, curação Allen/IBL, análise visual assistida por IA, para eletrofisiologia extracelular Neuropixels 1.0/2.0. Use ao trabalhar com registros neurais, spike sorting, eletrofisiologia extracelular, ou quando o usuário mencionar Neuropixels, SpikeGLX, Open Ephys, Kilosort, métricas de qualidade, ou curação de unidades.

Plataforma de gerenciamento de dados de microscopia. Acesse imagens via Python, recupere datasets, analise pixels, gerencie ROIs/anotações, processamento em lote, para triagem de alto conteúdo e workflows de microscopia.

Consulte e analise literatura acadêmica usando o banco de dados OpenAlex. Esta skill deve ser usada ao pesquisar artigos acadêmicos, analisar tendências de pesquisa, encontrar obras de autores ou instituições, rastrear citações, descobrir publicações de acesso aberto ou conduzir análise bibliométrica em 240M+ obras acadêmicas. Use para buscas de literatura, análise de produção de pesquisa, análise de citações e consultas em banco de dados acadêmico.

Consulte a Plataforma Open Targets para associações alvo-doença, descoberta de alvo farmacológico, dados de tratabilidade/segurança, evidências genéticas/ômicas, fármacos conhecidos, para identificação de alvo terapêutico.

Plataforma de automação laboratorial para robôs Flex/OT-2. Escreva protocolos Protocol API v2, manipulação de líquidos, módulos de hardware (heater-shaker, thermocycler), gestão de labware, para workflows de pipetagem automatizados.

Esta habilidade deve ser usada ao converter artigos acadêmicos em formatos promocionais e de apresentação, incluindo sites interativos (Paper2Web), vídeos de apresentação (Paper2Video) e pôsteres de conferência (Paper2Poster). Use esta habilidade para tarefas envolvendo disseminação de papers, preparação de conferências, criação de homepages acadêmicas exploráveis, geração de vídeos abstratos ou produção de pôsteres prontos para impressão a partir de fontes LaTeX ou PDF.

Kit de ferramentas de patologia computacional para análise de imagens de lâminas inteiras (WSI) e dados de imagem multiparamétrica. Use esta habilidade ao trabalhar com lâminas de histopatologia, imagens coradas com H&E, imunofluorescência multiplex (CODEX, Vectra), proteômica espacial, detecção/segmentação de núcleos, construção de gráficos de tecido ou treinamento de modelos ML em dados de patologia. Suporta 160+ formatos de lâmina incluindo Aperio SVS, NDPI, DICOM, OME-TIFF para fluxos de ...

Acesso ao RCSB PDB para estruturas 3D de proteínas/ácidos nucléicos. Busque por texto/sequência/estrutura, baixe coordenadas (PDB/mmCIF), recupere metadados, para biologia estrutural e descoberta de fármacos.

Kit sistemático de avaliação por pares. Avalie metodologia, estatística, desenho, reprodutibilidade, ética, integridade de figuras, padrões de relatório, para revisão de manuscritos e propostas de pesquisa em diferentes disciplinas.

Biblioteca Python multiplataforma para computação quântica, aprendizado de máquina quântico e química quântica. Permite construir e treinar circuitos quânticos com diferenciação automática, integração perfeita com PyTorch/JAX/TensorFlow e execução independente de dispositivo em simuladores e hardware quântico (IBM, Amazon Braket, Google, Rigetti, IonQ, etc.). Use ao trabalhar com circuitos quânticos, algoritmos quânticos variacionais (VQE, QAOA), redes neurais quânticas, modelos híbridos quân...

Realizar buscas na web com IA avançada e informações em tempo real usando modelos Perplexity via LiteLLM e OpenRouter. Esta skill deve ser usada ao conduzir buscas na web por informações atuais, encontrar literatura científica recente, obter respostas fundamentadas com citações de fontes, ou acessar informações além do conhecimento do modelo. Fornece acesso a múltiplos modelos Perplexity incluindo Sonar Pro, Sonar Pro Search (busca agentic avançada) e Sonar Reasoning Pro através de uma única ...

Biblioteca interativa de visualização de dados científicos e estatísticos para Python. Use ao criar gráficos, plots ou visualizações incluindo scatter plots, gráficos de linhas, gráficos de barras, heatmaps, plots 3D, mapas geográficos, distribuições estatísticas, gráficos financeiros e dashboards. Suporta visualizações rápidas (Plotly Express) e personalização refinada (graph objects). Gera HTML interativo ou imagens estáticas (PNG, PDF, SVG).

Biblioteca DataFrame rápida (Apache Arrow). Selecione, filtre, group_by, joins, avaliação preguiçosa, I/O CSV/Parquet, expression API, para fluxos de trabalho de análise de dados de alto desempenho.

Crie pôsteres de pesquisa profissionais em LaTeX usando beamerposter, tikzposter ou baposter. Suporte para apresentações em conferências, pôsteres acadêmicos e comunicação científica. Inclui design de layout, esquemas de cores, formatos multi-coluna, integração de figuras e melhores práticas específicas para pôsteres para comunicação visual.

Integração com a API protocols.io para gerenciar protocolos científicos. Esta skill deve ser usada ao trabalhar com protocols.io para pesquisar, criar, atualizar ou publicar protocolos; gerenciar etapas e materiais de protocolo; lidar com discussões e comentários; organizar espaços de trabalho; fazer upload e gerenciar arquivos; ou integrar funcionalidade protocols.io em workflows. Aplicável para descoberta de protocolo, desenvolvimento colaborativo de protocolo, rastreamento de experimentos,...

Consultar PubChem via API PUG-REST/PubChemPy (110M+ compostos). Buscar por nome/CID/SMILES, recuperar propriedades, buscas de similaridade/subestrutura, bioatividade, para quiminformática.

Acesso direto via API REST ao PubMed. Consultas avançadas com Boolean/MeSH, API E-utilities, processamento em lote, gestão de citações. Para workflows em Python, prefira biopython (Bio.Entrez). Use isso para trabalho HTTP/REST direto ou implementações de API customizadas.

Essa habilidade deve ser usada ao trabalhar com tarefas de reinforcement learning, incluindo treinamento RL de alto desempenho, desenvolvimento de ambientes customizados, simulação paralela vetorizada, sistemas multi-agent ou integração com ambientes RL existentes (Gymnasium, PettingZoo, Atari, Procgen, etc.). Use essa habilidade para implementar treinamento PPO, criar ambientes PufferEnv, otimizar desempenho em RL ou desenvolver políticas com CNNs/LSTMs.

Análise de expressão gênica diferencial (Python DESeq2). Identifique genes DE a partir de contagens de RNA-seq em massa, testes de Wald, correção de FDR, gráficos volcano/MA, para análise de RNA-seq.

Biblioteca Python para trabalhar com arquivos DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Use essa skill ao ler, escrever ou modificar dados de imagens médicas em formato DICOM, extrair dados de pixel de imagens médicas (TC, RM, Raio-X, ultrassom), anonimizar arquivos DICOM, trabalhar com metadados e tags DICOM, converter imagens DICOM para outros formatos, processar dados DICOM comprimidos ou processar conjuntos de dados de imagens médicas. Aplica-se a tarefas envolvendo análise ...

Kit de ferramentas abrangente de IA em saúde para desenvolver, testar e implantar modelos de machine learning com dados clínicos. Esta habilidade deve ser usada ao trabalhar com registros eletrônicos de saúde (EHR), tarefas de previsão clínica (mortalidade, readmissão, recomendação de medicamentos), sistemas de codificação médica (ICD, NDC, ATC), sinais fisiológicos (EEG, ECG), conjuntos de dados de saúde (MIMIC-III/IV, eICU, OMOP), ou implementar modelos de deep learning para aplicações de s...

Kit de ferramentas de automação laboratorial para controlar manipuladores de líquidos, leitores de placas, bombas, agitadores com aquecimento, incubadoras, centrífugas e equipamentos analíticos. Use essa habilidade ao automatizar fluxos de trabalho laboratoriais, programar robôs manipuladores de líquidos (Hamilton STAR, Opentrons OT-2, Tecan EVO), integrar equipamentos de laboratório, gerenciar layouts de plataforma e recursos (placas, ponteiras, containers), ler placas ou criar protocolos la...

Kit de ferramentas para ciência de materiais. Estruturas cristalinas (CIF, POSCAR), diagramas de fase, estrutura de bandas, DOS, integração com Materials Project, conversão de formatos, para ciência computacional de materiais.