データ・AIのスキル

Professional beautification tool for gene expression heatmaps, automatically adds clustering trees, color annotation tracks, and intelligently optimizes label layout.

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Perform quantitative meta-analysis with effect size calculation, forest plots, funnel plots, and heterogeneity assessment. Use when: user asks to combine results from multiple studies, calculate pooled effect sizes, assess publication bias, or create forest/funnel plots. NOT f...

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Generates scientifically sound inclusion and exclusion criteria for Meta-Analysis based on a given title or keywords. Use when user wants to design eligibility criteria for a systematic review or meta-analysis.

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Analyzes the feasibility of a proposed Meta-analysis topic by searching for existing Meta-analyses and Clinical Trials on PubMed/ClinicalTrials.gov. Use when you need to evaluate if a topic is viable for a new Meta-analysis.

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Transform, clean, reshape, and preprocess data using pandas and numpy. Works with ANY LLM provider (GPT, Gemini, Claude, etc.).

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DNAnexus cloud genomics platform. Build apps/applets, manage data (upload/download), dxpy Python SDK, run workflows, process FASTQ/BAM/VCF, for developing and executing genomics pipelines.

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Generate radial plots (Radial Plot/Galbraith Plot) for heterogeneity analysis. Visually assess heterogeneity across studies by displaying the relationship between standardized effect sizes and precision. Input: Meta-analysis data in CSV format; Output: Radial plot PNG and data CSV.

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Use lab budget forecaster for data analysis workflows that need structured execution, explicit assumptions, and clear output boundaries.

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Generate leave-one-out sensitivity analysis plots for meta-analysis. Input is a CSV file containing meta-analysis data; outputs are a sensitivity forest plot (PNG) and a sensitivity data table (CSV) showing pooled effect estimates after excluding each study in turn.

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A low-level plotting library for comprehensive customization. Use when fine-grained control over every plot element is needed, creating new types of charts, or integrating into specific scientific workflows. Can export to PNG/PDF/SVG for publication. For quick statistical charts, use seaborn; for interactive charts, use plotly; for journal-style, publication-ready multi-panel charts, use scientific-visualization.

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A high-performance Rust toolkit (with Python bindings and a CLI) for genomic interval analysis; use it when you need fast overlap queries, coverage track generation, genomic tokenization for ML, reference sequence verification, or fragment processing.

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Analyze data with `forest-plot-styler` using a reproducible workflow, explicit validation, and structured outputs for review-ready interpretation.

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Use Bio.Phylo to read/write phylogenetic trees and perform visualization and statistics; use when tree parsing/conversion, pruning/rerooting, distance calculation, or plotting is required.

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Use Biopython to read/write/convert biological sequence files (FASTA/GenBank/FASTQ, etc.) and perform basic sequence operations; use when you need reliable sequence I/O, lightweight sequence manipulation, or scalable processing of large sequence datasets.

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Advanced Biopython modules for motifs, population genetics, sequence utilities, restriction analysis, clustering, and GenomeDiagram visualization; use when you need extended bioinformatics analysis beyond basic sequence I/O and alignment.

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Sequence alignment and alignment file processing with Biopython (Bio.Align/Bio.AlignIO), triggered when you need global/local pairwise alignment, MSA read/write/format conversion, or alignment statistics/filtering.

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Generate photorealistic rendering scripts for PyMOL and UCSF ChimeraX.

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Analyze data with `adme-property-predictor` using a reproducible workflow, explicit validation, and structured outputs for review-ready interpretation.

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A comprehensive toolbox for computational molecular biology; use it when you need programmatic sequence/structure parsing, batch bioinformatics pipelines, or automated NCBI/BLAST workflows.

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Use Bio.PDB to parse and analyze protein structures (PDB/mmCIF) for structural bioinformatics tasks; use when you need structure parsing, geometry calculations, or structural comparison/superposition.

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Extracts clinical trial baseline data (study, region, participants, etc.) from article text or PMID. Checks PubMed for metadata; always falls back to LLM extraction for full details.

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Data structure for annotated matrices in single-cell analysis; use when reading/writing .h5ad (or zarr) and exchanging data with the scverse ecosystem.

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Decompose genetic effects into direct and indirect paths through mediating variables using the mediation R package. Tests whether gene expression, methylation, or other molecular phenotypes mediate the effect of genetic variants on disease. Use when testing whether a molecular...

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Detect and correct for horizontal pleiotropy in Mendelian randomization analyses using MR-PRESSO for outlier removal, MR-Egger regression for directional pleiotropy, and Steiger filtering for variant directionality. Use when validating MR results, detecting pleiotropic instrum...

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