K-Dense

論文・研究ポスター・助成金申請書を、投稿先や公募の要件に合わせて整えます。公式テンプレートの選定から文章の調整、提出用PDFの点検まで支援します。

• 学術誌・学会への投稿準備
• ページ制限や匿名化要件を確認したいとき
• 助成金申請書の構成準備

単一細胞の遺伝子発現などの測定データに確率モデルを当てはめ、実験間の差を調整した統合、細胞種の推定、複数種類のデータ解析を進めるスキルです。

• 単一細胞RNAのバッチ間統合
• 部分ラベルや参照による細胞種推定
• RNAとタンパク質・ATACの解析

研究計画の「もし条件が変わったら」を複数のシナリオで検討し、前提と根拠を整理しながら、代替案の比較、予備策、対応を切り替える判断基準づくりを支援します。

• 試料の脱落が想定より多い場合に備えたいとき
• 試薬やデータが使えない場合の予備策づくり
• 資源制約の下で研究案を比較したいとき

Pythonで分類・数値予測・データのグループ分けを進め、前処理からモデル比較、性能評価、設定調整まで一連の機械学習の流れを組み立てる支援をします。

• 分類や数値予測のモデルを作る
• 似たデータをまとめて可視化する
• 欠損値処理とモデル学習をつなぐ

バルクRNA-seqの遺伝子発現差をPythonで解析します。入力カウントや比較条件を確認し、PyDESeq2で統計検定・多重検定補正・結果の図示を進めます。

• 処置群と対照群の発現を比較したいとき
• バッチ差を考慮した発現差解析
• カウント表とサンプル情報の整合性確認

最新のWeb情報を調べ、出典を伴うレポートや一覧データにまとめます。Parallel CLIで検索・ページ抽出・企業情報などの補完・条件に合う対象の発見・定期監視を扱います。

• 最新情報の調査と学術資料の探索
• 公開WebページやPDFの本文抽出
• 企業・製品一覧への出典付き情報追加

ベイズ統計モデルを組み立て、階層モデルの推定、予測の不確実性の評価、計算の診断、予測結果の点検、モデル比較までをPyMCで進めるスキル。

• 回帰の効果と不確実性を推定したいとき
• 患者や施設ごとの差をモデル化したいとき
• サンプリング診断と予測の点検

ターミナルで動くコーディング用エージェント基盤のPiを導入・設定し、独自の拡張や画面の作成、別アプリへの組み込み、外部ツールとの連携を支援します。

• Piの導入とモデル設定
• 独自ツールや操作画面の作成
• 別アプリへのPiの組み込み

科学論文や研究上の主張を読み解き、実験設計、統計、偏り、交絡要因を点検して、証拠が支える結論と不確かさを根拠付きで整理するスキル。

• 論文の結論と証拠を照合したいとき
• データ収集前の研究設計の点検
• 統計上の問題や偏りの確認

ゲノム上の領域の重なり・近傍・被覆をPolarsで解析し、配列や変異、アラインメントのファイル入出力から座標をそろえたデータ結合まで支援するスキル。

• 変異とゲノム領域の重なりを調べたいとき
• 領域を統合し被覆塩基数を求めたいとき
• シーケンスのリード深度の集計

論文や研究案の改善に向けて、根拠をたどれる定性的なレビューをまとめ、評価基準の構造や証拠との対応、評価者間の一致、不確実性を点検するスキル。

• 論文草稿への根拠付きフィードバック
• 研究案の強みと限界の検討
• 評価基準と証拠の対応確認

合金の組成・圧力・温度と熱力学データベースを指定し、平衡状態で存在する相の割合や組成を計算して、物質収支と計算条件への安定性を確認するスキル。

• 合金組成から平衡相の割合を求めたいとき
• 指定温度ごとの安定相の比較
• 物質収支とサンプリング安定性の確認

Zoteroの文献をPythonから検索・登録・更新し、コレクションやタグの整理、PDF添付、引用データの書き出しなど研究資料の管理を支援するスキル。

• Zotero内の文献を検索したいとき
• 文献をコレクションやタグで整理したいとき
• 文献にPDFを添付したいとき

電子カルテや生体信号、医療画像を使う予測モデルについて、データの読み込みから学習、患者単位の分割・評価までをPyHealthで組み立てて検証するスキル。

• 死亡・再入院予測を試作したいとき
• 患者単位の分割と情報漏れの点検
• 睡眠段階の分類モデルの学習・評価

研究初期のアイデアを出し、前提や根拠、不確実性を分けて整理します。反対意見や評価理由も残しながら、次に検討する研究方向の優先順位づけを支援します。

• 新しい研究テーマの方向性を探る
• 研究会議の前に候補案を整理する
• 明示した評価基準で研究案を比較する

強化学習で使うPufferLibの版ごとの違いを整理し、環境の検証、並列実行、学習・評価の計画作成、保存モデルの読み込み前の確認までを支援するスキル。

• PufferLibの版に合うAPIを選びたいとき
• 学習前に環境の動作を検証したいとき
• 学習と評価のシードを分けて計画したいとき

医用画像のDICOMファイルをローカルで読み書きし、メタデータや画像のフレーム、圧縮形式を確認します。画像プレビューの出力や仮名化した派生ファイルの監査も支援します。

• DICOMファイルの技術情報を集計
• 圧縮対応とフレーム容量の事前確認
• 診断用ではない画像プレビューの出力

科学論文や研究報告を根拠資料と結び付けて執筆・改稿し、数値や引用の整合性、報告指針の項目、著者情報や申告事項を点検するスキルです。

• 確認済みの根拠から論文を執筆したいとき
• 本文・図表・結果の整合性確認
• 参考文献と報告指針の記載状況点検

論文や発表に使う科学図を作成し、欠測値や不確実性の示し方、配色、複数パネルの配置、書き出したファイルの寸法や解像度まで点検するスキルです。

• 論文用の複数パネル図を作りたいとき
• 不確実性や欠測値を明示したいとき
• 配色と色以外の識別手段の点検

実験動物の体重・体温・臨床スコアなどを基準集団に対する負担スコアへまとめ、個体ごとの推移、指定時点の探索的な予測、注意域の候補を分析するスキル。

• 動物の観測指標を日別スコアにまとめたいとき
• 共通の基準で群間の負担を比較したいとき
• 指定観測時点の負担を探索的に予測したいとき

ペアエンド16S配列をQIIME 2で処理し、配列の種類と分類情報をまとめます。入力ファイルやプライマー、読み取り配列の残存率を確認し、処理履歴も保存します。

• FASTQペアとサンプル情報を検証したいとき
• プライマー除去とDADA2処理をしたいとき
• 互換性のある分類器で分類したいとき

分子の性質予測や立体構造の探索、タンパク質との結合姿勢の推定をクラウドで進めます。Python APIで多数の化合物をまとめて処理し、複数の計算をつなげます。

• 化合物ライブラリの性質を予測したいとき
• 分子の立体配座や互変異性体の探索
• タンパク質との結合姿勢を調べたいとき

結晶や分子の構造データを検証し、形式変換や対称性の比較、相図の作成を進めます。計算条件や出典を残しながら、材料の構造と計算結果を分析するスキルです。

• CIFの結晶構造を検証したいとき
• 許容誤差による対称性の変化を比較
• 構造ファイルの変換と情報欠落の確認

ゲノム解析ファイルをPythonで読み書きし、指定領域の抽出、条件による絞り込み、変異や塩基の集計を支援します。座標の数え方や索引、参照配列を確認しながら処理を組み立てます。

• ゲノムファイルの形式や索引の確認
• 品質やフラグによる配列データの絞り込み
• 指定領域の変異と遺伝子型の集計