📊 データとAI

このスキルは、Pythonでアノテーション付きデータ行列を処理する場合、特に単一細胞ゲノミクス解析、メタデータとともに実験測定値を管理する場合、または大規模な生物学的データセットを処理する場合に使用されます。AnnDataオブジェクト、h5adファイル、単一細胞RNA-seqデータ、またはscanpy/scverseツールとの統合を含むタスクの場合に使用してください。

Pythonのインターフェースが簡略化され、適切なデフォルト設定がされたRDKitのラッパー。標準的な創薬用途（SMILES解析、標準化、記述子、指紋、クラスタリング、3Dコンフォーマー、並列処理）に推奨。rdkit.Chem.Molオブジェクトをネイティブで返却。高度な制御やカスタムパラメーターが必要な場合は、直接RDKitを使用してください。

質量分析データ解析のためのOpenMSへのPythonインターフェース。LC-MS/MSプロテオミクスおよびメタボロミクスのワークフロー、包括的なファイルハンドリング（mzML、mzXML、mzTab、FASTA、pepXML、protXML、mzIdentML）、信号処理、特徴検出、ペプチド識別、定量解析に使用します。質量分析データの処理、プロテオミクス実験の解析、またはメタボロミクスデータセットの処理を行う際に適用します。

グラフニューラルネットワーク（PyG）。ノード/グラフ分類、リンク予測、GCN、GAT、GraphSAGE、異種グラフ、分子特性予測、幾何学的深層学習向け。