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

バイオサービス

40以上のバイオインフォマティクスサービスのプライマリPythonツール。UniProt、KEGG、ChEMBL、PubChem、Reactome、QuickGOといったマルチデータベースワークフローに推奨。クエリ、IDマッピング、パスウェイ解析のための統合API。直接REST制御する場合は、個々のデータベーススキル(uniprot-database、kegg-database)を使用してください。

⚙️ Backend✦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🏗️

フルスタックアプリのセットアップ

Next.jsのSSR/SSGと最適化されたTurborepoパイプラインでスケーラブルなReactアプリを構築

✦ 02⚡

モノレポ最適化

Turborepoのキャッシュと並列タスク実行でマルチパッケージプロジェクトを管理

✦ 03🎨

アイコン統合

3100以上のRemixIcon SVGアイコンをアウトライン/塗りつぶしスタイルでReactコンポーネントに追加

✦ 04🚀

パフォーマンスチューニング

PPR、ISR、キャッシュ戦略を活用してビルドを最適化し、読み込み時間を短縮

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%

より高速なビルド時間

Turborepoの並列実行とリモートキャッシュでコンパイル時間を短縮

3x

開発者ベロシティ

事前構成済みの Next.js と TypeScript のツール群で、機能のデリバリーを加速

90%

バンドルサイズの削減

RSCと動的アイコンインポートでJSペイロードを最小化

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/bioservices/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

#data-analysis#database#documentation#git#python

技術情報

作成者
K-Dense-AI
カテゴリー
Backend
ファイルサイズ
9.62 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

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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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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。

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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。

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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。

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