「search skill」の検索結果

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

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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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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 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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Generate graphical abstract layout recommendations based on paper abstracts.

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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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Constraint-based reconstruction and analysis (COBRA) for metabolic models; use when you need to simulate growth/production, analyze flux ranges, or run knockout and medium studies from SBML/JSON/YAML models.

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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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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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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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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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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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Digital pathology image processing toolkit for whole slide images (WSI). Supports WSI formats (SVS, TIFF, NDPI), tile-based analysis, and histological image preprocessing workflows.

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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.

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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).

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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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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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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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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 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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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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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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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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Helps organize reviewer comments and generate a standardized Word (.docx) response letter that maps each change to its exact location (page/paragraph/line). Use when revising a manuscript, replying to peer-review feedback, or preparing internal review responses.

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