5,116 件 ・ 関連度順
概要と使いどころ
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").
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Filter compound libraries based on Lipinski's Rule of Five for drug-likeness.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Perform comprehensive exploratory data analysis on scientific data files across 200+ file formats. This skill should be used when analyzing any scientific data file to understand its structure, content, quality, and characteristics. Automatically detects file type and generate...
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Machine learning toolkit for genomic interval (BED) data; use it when you need to tokenize BED collections and train embeddings for regions/cells/labels, build consensus peak universes, or run similarity search and downstream ML on chromatin accessibility datasets.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Parse Flow Cytometry Standard (FCS) files v2.0–3.1 and extract events/metadata for preprocessing workflows (e.g., when you need NumPy arrays, channel info, or CSV/DataFrame export from cytometry files).
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Process, clean, and compare mass spectrometry (MS/MS) spectra with Matchms; use when you need reproducible spectral filtering and similarity scoring for metabolomics workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use facs gating viz style for data analysis workflows that need structured execution, explicit assumptions, and clear output boundaries.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Digital pathology image processing toolkit for whole slide images (WSI). Supports WSI formats (SVS, TIFF, NDPI), tile-based analysis, and histological image preprocessing workflows.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Professional beautification tool for gene expression heatmaps, automatically adds clustering trees, color annotation tracks, and intelligently optimizes label layout.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use gene structure mapper for data analysis workflows that need structured execution, explicit assumptions, and clear output boundaries.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Generate graphical abstract layout recommendations based on paper abstracts.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Analyze data with `forest-plot-styler` using a reproducible workflow, explicit validation, and structured outputs for review-ready interpretation.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
A Python library for reading, writing, and analyzing geospatial vector data; use it when you need spatial operations (buffer/overlay/join), CRS reprojection, or map visualization on formats like Shapefile/GeoJSON/GeoPackage or PostGIS.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。