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

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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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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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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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Use when analyzing FASTQC quality reports from sequencing data, identifying quality issues in NGS datasets, or troubleshooting sequencing problems. Interprets quality metrics and provides actionable recommendations for RNA-seq, DNA-seq, and ChIP-seq data.

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Generates Mermaid flowchart code and visual diagrams for pathophysiological.

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Process CRISPR screening data to identify essential genes and hit candidates. Performs quality control, statistical analysis (RRA), and hit calling for pooled CRISPR screens including viability screens and drug resistance/sensitivity studies.

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

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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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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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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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Filter compound libraries based on Lipinski's Rule of Five for drug-likeness.

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Generate graphical abstract layout recommendations based on paper abstracts.

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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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Performs epidemiological analyses including disease modeling (SIR/SEIR), outbreak investigation, risk factor identification, incidence/prevalence estimation, and causal inference from observational data; trigger when users discuss disease spread, public health data, or populat...

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Generates PI(E)COS structure (Population, Intervention, Comparator, Outcomes, Study Design) from Meta-analysis or study titles. Use when the user wants to extract these elements from a title.

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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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Unified Python access to 40+ bioinformatics web services; use when you need to query multiple databases (e.g., UniProt/KEGG/ChEMBL/Reactome) with one consistent API in a single workflow, especially for cross-database analysis and identifier mapping.

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Generate Circos configuration files for circular genomics data visualization. Supports genomic variations (SNPs, CNVs, structural variants), cell-cell communication networks, and custom track configurations for publication-ready circular plots.

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Use when cleaning clinical trial data, preparing data for FDA/EMA submission, standardizing SDTM datasets, handling missing values in clinical studies, detecting outliers in lab results, or converting raw CRF data to CDISC format. Cleans and standardizes clinical trial data fo...

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Detect copy number variations from whole genome sequencing data and generate publication-quality genome-wide CNV plots. Supports CNV calling, segmentation, and visualization for cancer genomics and rare disease analysis.

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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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