遺伝子発現データから、スケーラブルなアルゴリズム（GRNBoost2、GENIE3）を使用して遺伝子制御ネットワーク（GRN）を推論する。トランスクリプトミクスデータ（バルクRNA-seq、シングルセルRNA-seq）を分析し、転写因子-標的遺伝子の関係と制御相互作用を識別する際に使用する。大規模データセットに対応する分散計算をサポート。
複雑な設定不要で、ワークフローに素早く統合
アクティブなオープンソースコミュニティによる継続的な更新
MIT/Apacheライセンスで商用・個人利用可
ニーズに応じてカスタマイズ・拡張可能
ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピー
スキルファイルをClaudeのスキルディレクトリに配置（通常は ~/.claude/skills/）。
Claudeを再起動するか、リロードコマンドを実行してスキルを読み込みます
ヒント： 初回使用前にスキルのドキュメントとコードを注意深く読み、機能と権限要件を理解してください
すべてのスキルはオープンソースコミュニティから提供され、元の作者の著作権を保持しています
K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/arboreto/Skill.md実証済みのメリットと測定可能な影響
構造化されたソクラテス式対話により、アイデアから検証済みデザインまでの時間を66%削減。
質問を通じて50%多くの考慮事項を洗い出し、より堅牢なデザインを生み出します。
インタラクティブなソクラテス式セッションを通じて設計を共同創造し、双方のステークホルダー合意を形成する。
これらのシナリオに最適
ガイダンス付きの質問を通じて、建築のコンセプトを詳細な設計に変換します。
ソクラティック・フィードバックを通じて、ブランドアイデアを包括的なビジュアルアイデンティティシステムに磨き上げます。
抽象的なアイデアから、実行可能な設計仕様を策定します。
技術的なソリューションについてブレインストーミングを行い、実行可能なエンジニアリング設計に洗練させる。