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概要と使いどころ
Draw ROB2 risk-of-bias plots, including a Traffic Light Plot and a Summary Bar Plot. Input is a CSV file with ROB2 assessments for each study; output are two PNG plot files.
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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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Process, clean, and compare mass spectrometry (MS/MS) spectra with Matchms; use when you need reproducible spectral filtering and similarity scoring for metabolomics workflows.
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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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Transform, clean, reshape, and preprocess data using pandas and numpy. Works with ANY LLM provider (GPT, Gemini, Claude, etc.).
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Screen full-text papers against inclusion/exclusion criteria, with optional PubMed metadata check using PMID. Use when the user needs to evaluate a paper for a meta-analysis.
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Clinical Research Bias Assessment - Case-Control Study (NOS) v2.3.0. Use when you need to assess the bias of a case-control study using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) criteria, or when evaluating the quality of a medical paper.
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Generate meta-analysis forest plots for binary classification data. Input is a CSV file containing study names, event counts and sample sizes for experimental and control groups. Output includes forest plot PNG and data table CSV.
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Screens research papers based on title/abstract and inclusion criteria, providing a structured Yes/No/Maybe decision. Use when you need to filter literature for meta-analysis or systematic reviews.
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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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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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Analyzes clinical diagnostic accuracy studies for bias using the QUADAS-2 tool. Use when Claude needs to assess the quality, risk of bias, or applicability of diagnostic accuracy studies (e.g., "Assess this paper using QUADAS-2").
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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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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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Generate forest plots for meta-analysis of survival data. Input is a CSV file containing study names, HR and 95% confidence intervals, output forest plot PNG and data table CSV. Supports both R and Python scripts.
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Generate Baujat plots for heterogeneity analysis. Identify studies that contribute most to the overall meta-analysis results and heterogeneity, helping discover potential outlier studies. Input meta-analysis data CSV, output Baujat plot PNG and contribution data CSV.
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Generate forest plots for meta-analysis of continuous data. Input a CSV file containing study names, means, standard deviations, and sample sizes for experimental and control groups. Output forest plot PNG and data table CSV.
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Generate Meta-analysis funnel plots and perform publication bias testing. Takes CSV file with Meta-analysis data as input, outputs funnel plot PNG, Egger test and Begg test results.
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Statistical analysis and reporting for experimental datasets; use when you need to interpret experimental results, test significance (t-tests/ANOVA), or generate reproducible reports.
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Evaluates the quality of cohort studies using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Use when the user provides a cohort study article or text and needs a quality assessment report.
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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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Use when refactoring research code for publication, adding documentation to existing analysis scripts, creating reproducible computational workflows, or preparing code for sharing with collaborators. Transforms research code into publication-ready, reproducible workflows. Adds documentation, implements error handling, creates environment specifications, and ensures computational reproducibility for scientific publications.
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NGS analysis toolkit. Used for BAM to bigWig conversion, quality control (correlation, PCA, fingerprint plots), heatmaps/feature plots (TSS, peaks), suitable for ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq visualization.
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ETE (Environment for Tree Exploration) toolkit for phylogenetic and hierarchical tree analysis; use it when you need to parse/manipulate Newick/NHX trees, detect duplication/speciation events, integrate NCBI taxonomy, and render publication-quality figures.
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