「medical-research」の検索結果

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

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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 lab budget forecaster for data analysis workflows that need structured execution, explicit assumptions, and clear output boundaries.

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Use gene structure mapper for data analysis workflows that need structured execution, explicit assumptions, and clear output boundaries.

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

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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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