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⏱ 資料を探して手作業→Development を一度で装備試行錯誤を繰り返す→#database ですぐ使える

ハイポジェニック

大規模言語モデルを使用した自動仮説生成と検証。データセットから科学的仮説を生成する場合、文献の洞察と実証データを組み合わせる場合、観測データに対して仮説を検証する場合、または欺瞞検出、AIコンテンツ検出、メンタルヘルス分析などの分野の研究発見のための系統的な仮説探索を行う場合など、経験的研究課題においてこのスキルを使用してください。

💻 Development✦プレミアム✦7 言語

あなたが手に入れるもの

ユースケース

これらのシナリオに最適

✦ 01🧬

scRNA-seqデータ管理

系統追跡で大規模単一細胞データセットを整理・クエリ。

✦ 02🔬

ワークフローの再現性

計算ステップと依存関係を追跡し、再現性を確保します。

✦ 03🏥

臨床データ統合

疾患および組織オントロジーを使用して、患者データセットをキュレーションおよび検証します。

✦ 04🤖

MLOps 統合

W&B または MLflow とシームレスに接続し、実験を追跡します。

測定された効果

このスキルを選ぶ理由

実証済みのメリットと測定可能な影響

50%

より高速なデータ発見

メタデータクエリにより、生物データセットの検索時間を短縮します。

2x

再現性の向上

系統追跡と検証により、研究の再現性を2倍にします。

30%

手動でのキュレーションを削減

統合オントロジーを使用して生物学的なアノテーションタスクを自動化します。

装備内容

中身

ファイル・タグ・3ステップのインストール

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します。
スキルファイルを Claude の skills ディレクトリ(~/.claude/skills/)に置きます。
Claude を再起動するかリロードコマンドを実行すると、スキルが自動で読み込まれます。
$ cp K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/hypogenic/skill.md ~/.claude/skills/

ヒント: 初回使用の前にドキュメントとコードを読み、機能と必要な権限を確認してください。

関連タグ

#database#documentation#git#python#testing

技術情報

作成者
K-Dense-AI
カテゴリー
Development
ファイルサイズ
21.12 KB
ソースリポジトリ
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
ライセンス
MIT
メタデータ
YAMLメタデータを含む
GitHubソースを表示

これを持ち帰る

$9.9/月
プレミアム

450+ のプレミアムスキルを無制限にダウンロードできます。

すべてのスキルはオープンソースコミュニティ由来で、原作者の権利を保持します。

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関連スキル

タグとカテゴリーに基づくおすすめ

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🎨

エージェント

無料

公開されているagents.mdの規則に従ってAGENTS.mdファイルを生成および維持します。AIエージェントのワークフローのドキュメント作成、オンボーディングガイド、またはプロジェクト間でのエージェントの相互作用パターンの標準化を行う場合に使用します。

Frontend11 KB
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⚙️

アルファフォールデータベース

プレミアム

AlphaFoldの2億以上のAI予測タンパク質構造にアクセスできます。UniProt IDによって構造を取得し、PDB/mmCIFファイルをダウンロードし、薬剤発見および構造生物学のための信頼性指標(pLDDT、PAE)を分析します。

Backend15 KB
詳細を見る
💻

アダプティブ

プレミアム

自動化タンパク質試験と検証のためのクラウドラボラトリープラットフォーム。タンパク質設計時、結合アッセイ、発現試験、熱安定性測定、酵素活性アッセイ、またはタンパク質配列最適化を含む実験的検証が必要な場合に使用。API経由で実験を提出し、実験ステータスを追跡し、結果をダウンロードし、計算ツール(NetSolP、SoluProt、SolubleMPNN、ESM)を使用して発現を改善するためにタンパク質配列を最適化し、またはウェットラボ検証を伴うタンパク質設計ワークフローを管理する場合にも使用。

Development4 KB
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💻

イオン

プレミアム

このスキルは、分類、回帰、クラスタリング、予測、異常検出、セグメンテーション、類似度検索を含む時系列機械学習タスクに使用されるものです。時間的データ、シーケンシャルパターン、または標準のMLアプローチを超えた専門的なアルゴリズムが必要な時間インデックス付きの観測データを扱う場合に使用します。特に、scikit-learn互換のAPIを使用した単変量および多変量の時系列分析に適しています。

Development10 KB
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