SKRIPTLINIE
APIs durch Codelesen erraten, Migrationen mit angehaltenem Atem.
Erst der Vertrag, Migrationen vorher geprobt.
35 Skills auf dieser Linie
Greifen Sie auf über 200 Millionen durch KI vorhergesagte Proteinstrukturen von AlphaFold zu. Abrufen von Strukturen per UniProt-ID, Herunterladen von PDB/mmCIF-Dateien, Analyse von Zuverlässigkeitsmetriken (pLDDT, PAE) für die Arzneimittelforschung und Strukturbiologie.
Umfassende Python-Bibliothek für Astronomie und Astrophysik. Diese Fähigkeit sollte verwendet werden, wenn mit astronomischen Daten gearbeitet wird, einschließlich HIMMELSKOORDINATEN, PHYSIKALISCHEN EINHEITEN, FITS-Dateien, KOSMOLOGISCHEN BERECHNUNGEN, ZEITSYSTEMEN, TABELLEN, WELTKOORDINATENSYSTEMEN (WCS) und ASTRONOMISCHER DATENANALYSE. Verwenden Sie sie bei Aufgaben, die KOORDINATUMWANDLUNGEN, EINHEITENKONVERSIONS, FITS-DATEI-MANIPULATION, KOSMOLOGISCHE ABSTANDSBERECHNUNGEN, ZEITSKALENKONVERSIONS oder ASTRONOMISCHE DATENVERARBEITUNG umfassen.
Umfassender Backend-Entwicklungsleitfaden für Node.js/Express/TypeScript-Mikroservices. Verwenden Sie ihn bei der Erstellung von Routen, Controllern, Diensten, Repositories, Middleware oder bei der Arbeit mit Express-APIs, Prisma-Datenbankzugriff, Sentry-Fehlerverfolgung, Zod-Validierung, unifiedConfig, Dependency Injection oder asynchronen Mustern. Deckt die geschichtete Architektur (Routen → Controller → Dienste → Repositories), das BaseController-Muster, Fehlerbehandlung, Performancemonitoring, Teststrategien und die Migration von Legacy-Mustern ab.
Integration der Benchling-Forschungs- und Entwicklungsplattform. Zugriff auf Register (DNA, Proteine), Bestände, ELN-Einträge, Workflows über API, Erstellen von Benchling-Apps, Abfragen des Data Warehouses zur Automatisierung des Labordatamanagements.
Primäres Python-Toolkit für Molekularbiologie. Bevorzugt für Python-basierte PubMed/NCBI-Abfragen (Bio.Entrez), Sequenzmanipulation, Dateiparsing (FASTA, GenBank, FASTQ, PDB), fortgeschrittene BLAST-Arbeitsabläufe, Strukturen, Phylogenetik. Für schnelle BLAST-Abfragen verwenden Sie gget. Für direkte REST-API verwenden Sie pubmed-database.
Primäres Python-Tool für über 40 Bioinformatik-Services. Bevorzugt für Multidatenbank-Workflows: UniProt, KEGG, ChEMBL, PubChem, Reactome, QuickGO. Einheitliche API für Abfragen, ID-Zuordnung, Pfadway-Analyse. Für direkte REST-Steuerung nutzen Sie individuelle Datenbankfähigkeiten (uniprot-database, kegg-database).
Abfrage von bioaktiven Molekülen und Arzneimittelforschungsdaten in ChEMBL. Suchen von Verbindungen nach Struktur/Eigenschaften, Abrufen von Bioaktivitätsdaten (IC50, Ki), Finden von Inhibitoren, Durchführen von SAR-Studien für die medizinische Chemie.
Technische Leitungsanweisungen für Engineering-Teams, Architekturentscheidungen und Technologie-Strategie. Beinhaltet Tech-Debt-Analysator, Team-Skalierungsrechner, Engineering-Metriken-Frameworks, Technologie-Evaluierungstools und ADR-Vorlagen. Verwenden Sie es bei der Bewertung von Tech-Debt, der Skalierung von Engineering-Teams, der Evaluierung von Technologien, der Treffen von Architekturentscheidungen, der Festlegung von Engineering-Metriken oder wenn der Nutzer CTO, Tech Debt, technical debt, Team-Skalierung, Architekturentscheidungen, Technologie-Evaluierung, Engineering-Metriken, DORA-Metriken oder Technologie-Strategie erwähnt.
Greifen Sie auf das European Nucleotide Archive über API/FTP zu. Abrufen von DNA/RNA-Sequenzen, Rohdatenreads (FASTQ) und Genomassemblierungen per Zugriffsnummer für Genomik- und Bioinformatik-Pipelines. Unterstützt multiple Formate.
Abfrage der Ensembl-Genomedatenbank REST-API für über 250 Arten. Gen-Suchen, Sequenzabfrage, Variantenanalyse, vergleichende Genomik, Orthologe, VEP-Vorhersagen für die Genomforschung.
Fragen Sie die openFDA-API nach Medikamenten, Geräten, unerwünschten Ereignissen, Rückrufen, regulatorischen Einreichungen (510k, PMA) und Substanzidentifizierung (UNII) für FDA-Regulierungsdatenanalyse und Sicherheitsforschung.
Diese Fähigkeit verarbeitet Dateien mit Figlet-Tags und ersetzt sie durch ASCII-Art-Darstellungen. Sie erkennt und bewahrt Kommentastyle (Doppel-Schrägstrich, Raute, Doppel-Geviertstrich, Schrägstrich-Stern) auf, verwaltet Node.js-Abhängigkeiten automatisch und unterstützt über 400 Schriftarten (Standard ist die Standard-Schriftart). Die Fähigkeit sollte verwendet werden, wenn ein Nutzer die Umwandlung von markiertem Text in einer Datei in ASCII-Art unter Verwendung von Figlet-Tag-Syntax anfordert oder wenn er verfügbare Schriftarten auflisten möchte.
CLI/Python-Toolkit für schnelle Bioinformatik-Abfragen. Bevorzugt für schnelle BLAST-Suchen. Zugang zu mehr als 20 Datenbanken: Geninformationen (Ensembl/UniProt), AlphaFold, ARCHS4, Enrichr, OpenTargets, COSMIC, Genom-Downloads. Für erweiterte BLAST/Batch-Verarbeitung verwenden Sie Biopython. Für die Integration mehrerer Datenbanken verwenden Sie Bioservices.
Abfragen des NHGRI-EBI GWAS-Katalogs nach SNP-Merkmalsassoziationen. Suchen von Varianten nach rs-ID, Krankheit/Merkmal, Gen, Abrufen von p-Werten und zusammenfassenden Statistiken für genetische Epidemiologie und polygene Risikoscore.
Elektronisches Labornotizbuch-API-Integration. Zugriff auf Notizbücher, Verwaltung von Einträgen/Anlagen, Sicherung von Notizbüchern, Integration mit Protocols.io/Jupyter/REDCap, für programmgesteuerte ELN-Workflows.
Diese Fähigkeit sollte bei der Arbeit mit LaminDB verwendet werden, einem Open-Source-Datenframework für die Biologie, das Daten abfragbar, nachverfolgbar, reproduzierbar und FAIR macht. Verwenden Sie sie bei der Verwaltung biologischer Datensätze (scRNA-seq, räumlich, Durchflusszytometrie usw.), der Nachverfolgung von Rechenworkflows, der Kuratierung und Validierung von Daten mit biologischen Ontologien, dem Aufbau von Data Lakehouses oder der Sicherstellung der Datenlinienage und Reproduzierbarkeit in der biologischen Forschung. Deckt Datenmanagement, Annotation, Ontologien (Gene, Zelltypen, Krankheiten, Gewebe), Schemavaliderung, Integrationen mit Workflow-Managern (Nextflow, Snakemake) und MLOps-Plattformen (W&B, MLflow) sowie Bereitstellungsstrategien ab.
Erstellt und validiert 7 Projektunterlagen (Anforderungen, Architektur, Tech_Stack, api_spec, database_schema, Designrichtlinien, Runbook). Vierter Arbeiter in der ln-110-documents-pipeline.
ERSTELLEN/NEUPLANEN von Epics aus Scope (3-7 Epics). Batch-Vorschau + Automatische Extraktion. Zerlege-Zuerst-Muster. Automatische Erkennung der Team-ID.
Greifen Sie auf die NIH Metabolomics Workbench über die REST API zu (über 4.200 Studien). Abfragen von Metaboliten, RefMet-Nomenklatur, MS/NMR-Daten, m/z-Suchen, Studienmetadaten für Metabolomik und Biomarkerdiscovery.
Molekulare Featurisierung für ML (über 100 Featurizer). ECFP, MACCS, Deskriptoren, vortrainierte Modelle (ChemBERTa), SMILES in Merkmale umwandeln, für QSAR und molekulares ML.
Zugriff auf RCSB PDB für 3D-Protein-/Nukleinsäurestrukturen. Suchen nach Text/Sequenz/Struktur, Herunterladen von Koordinaten (PDB/mmCIF), Abrufen von Metadaten für Strukturbiologie und Arzneimittelforschung.