「net」の検索結果

Identifies super-enhancers from H3K27ac, MED1, or BRD4 ChIP-seq using ROSE, ROSE2, LILY, HOMER -style super, and ENCODE dELS cross-referencing. Handles peak stitching parameters, ranking choices, hockey-stick inflection, marker choice (H3K27ac vs MED1/BRD4), and cross-condition comparison with spike-in normalization. Constructs core regulatory circuitry (Saint-Andre 2016) from SE-encoded TFs. Use when identifying cell-identity / cancer-associated regulatory domains, comparing super-enhancers between conditions, identifying master transcription factor networks, or predicting BET-inhibitor responsiveness.

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Estimate causal effects of an exposure on an outcome from GWAS summary statistics using genetic instruments. Implements IVW (fixed/random), MR-Egger, weighted median/mode, MR-RAPS, CAUSE, GSMR-HEIDI, MR-PRESSO, MVMR, MR-Clust, LCV, and LHC-MR via TwoSampleMR, MendelianRandomization, MR-PRESSO, cause, and lhcMR. Use when testing causal direction between traits, evaluating drug-target effects via cis-pQTL/cis-eQTL, performing multivariable mediation MR, distinguishing causation from correlated horizontal pleiotropy, or producing STROBE-MR-compliant sensitivity batteries.

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Detect allele-specific chromatin accessibility from ATAC-seq using WASP, GATK ASEReadCounter, or RASQUAL. Use when mapping cis-regulatory genetic variants from heterozygous SNPs, separating cis from trans regulation, building chromatin QTL (caQTL) maps, validating GWAS variant function with allelic imbalance, or detecting reference allele mapping bias before downstream analysis.

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Read, write, and convert multiple sequence alignment files using Biopython Bio.AlignIO. Supports Clustal, PHYLIP, Stockholm, FASTA, Nexus, and other alignment formats for phylogenetics and conservation analysis. Use when reading, writing, or converting alignment file formats.

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Trim multiple sequence alignments using ClipKIT, trimAl, BMGE, Divvier, or HMMcleaner with mode selection guidance per downstream goal. Use when removing unreliable columns or contaminating residues before phylogenetic inference, HMM building, or selection analysis.

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Predicts ADMET properties using ADMETlab 3.0 (119 platform features, including 77 prediction models with modeled-endpoint uncertainty), ADMET-AI, DeepChem MolNet, and chemprop D-MPNN with explicit handling of OECD QSAR principles, applicability domain assessment, calibration, hERG/CYP/AMES endpoints, and PAINS / Lipinski / Ro5 / Veber / BBB druglikeness filters. Use when filtering compounds for drug-likeness, prioritizing leads by predicted safety, or building an in-house ADMET QSAR model.

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Perform multiple sequence alignment using MAFFT, MUSCLE5, ClustalOmega, or T-Coffee. Guides tool and algorithm selection based on dataset size, sequence divergence, and downstream application. Use when aligning three or more homologous sequences for phylogenetics, conservation analysis, or evolutionary studies.

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Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

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Up-to-date Zig programming language patterns for version 0.17.0-dev (0.16.0 stable APIs plus the 0.17 deltas). Use when writing, reviewing, or debugging Zig code, working with build.zig and build.zig.zon files, or using comptime metaprogramming. Critical for avoiding outdated patterns from training data - especially std.net→std.Io.net (requires Io instance), std.time timestamps removed (use clock_gettime), std.Thread.Mutex/Condition/sleep removed (use pthreads), std.crypto.random removed, build system APIs (root_module, Compile methods→Module methods), I/O APIs (buffered writer pattern), container initialization (.empty/.init), allocator selection (DebugAllocator), ArrayList now unmanaged by default, @typeInfo lowercase fields (.@"struct" not .Struct), and removed language features (async/await, usingnamespace). Also covers 0.17.0-dev deltas: b.args→run_cmd.addPassthruArgs(), std.gpu→std.spirv, @bitCast logical-bit (endian-agnostic) semantics, build configurer/maker split, and the zig-pkg/ package directory. Also covers quality tooling Zig does not ship: coverage with kcov (and why in-file tests wreck the denominator), detecting unused private functions (neither the compiler nor zlint's unused-decls finds them), duplicate detection with jscpd, zlint (NOT the same-named X.509 linter in Homebrew), and the built-in fuzzer whose testOne now takes *std.testing.Smith rather than []const u8.

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Suggests genetic counseling for patients with primary adrenal insufficiency (PAI) when a monogenic disorder is suspected. Use when PAI patient presents with early-onset disease, syndromic features, consanguinity, family history, or negative autoimmune antibodies.

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Azure Event Grid SDK for .NET. Client library for publishing and consuming events with Azure Event Grid. Use for event-driven architectures, pub/sub messaging, CloudEvents, and EventGridEvents.

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Azure Event Hubs SDK for .NET.

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Azure Identity SDK for .NET. Authentication library for Azure SDK clients using Microsoft Entra ID. Use for DefaultAzureCredential, managed identity, service principals, and developer credentials.

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Azure OpenAI SDK for .NET. Client library for Azure OpenAI and OpenAI services. Use for chat completions, embeddings, image generation, audio transcription, and assistants.

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Azure AI Voice Live SDK for .NET. Build real-time voice AI applications with bidirectional WebSocket communication.

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Azure AI Projects SDK for .NET. High-level client for Azure AI Foundry projects including agents, connections, datasets, deployments, evaluations, and indexes.

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Provide comprehensive techniques for penetration testing AWS cloud environments. Covers IAM enumeration, privilege escalation, SSRF to metadata endpoint, S3 bucket exploitation, Lambda code extraction, and persistence techniques for red team operations.

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Azure AI Document Intelligence SDK for .NET. Extract text, tables, and structured data from documents using prebuilt and custom models.

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Azure AI Agents Persistent SDK for .NET. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.

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当用户犹豫是否分享敏感信息、询问领导者应该多透明、公司存在信息孤岛、或即将进行组织变革时触发。基于Netflix开卷管理哲学：默认公开一切。

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当用户需要给予或接受建设性反馈时触发。适用于避免困难对话、团队反馈文化缺失、或询问"如何告诉同事/上级..."的场景。基于Netflix 4A反馈框架提供结构化指导。

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当用户想简化公司政策、考虑无限假期、对官僚审批流程感到沮丧、或想建立信任文化时触发。基于Netflix取消管控哲学：用原则替代规则，前端灌输上下文，后端审计。

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当用户与不同文化背景的人合作、反馈被误解、询问如何给日本/中国/荷兰同事反馈、或管理多元文化团队时触发。基于Netflix跨文化反馈适应框架：4A+第5个A（调整适应）。

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当用户设计创意团队薪酬方案、考虑是否使用绩效奖金、正在流失核心人才、或想吸引顶尖人才时触发。基于Netflix精英薪酬哲学：支付市场最高价、取消奖金、主动调薪。

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