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가설 생성

검증 가능한 가설을 생성하세요. 관찰에서 공식화하고, 실험을 설계하고, 경쟁하는 설명을 탐구하고, 예측을 개발하고, 기제를 제안하는 것 등 도메인 전반에 걸친 과학적 탐구를 위해.

📦 Other✦프리미엄✦7개 언어

당신이 되다

사용 사례

다음 시나리오에 적합

✦ 01🧬

유전체-경로 매핑

질병의 생물학적 메커니즘을 규명하기 위해 유전자를 KEGG 경로에 매핑합니다.

✦ 02💊

약물 상호작용 분석

KEGG를 사용하여 약물-표적 상호작용 및 약리학적 효과를 조사합니다.

✦ 03🧩

ID 변환

데이터베이스 간 호환성을 위해 생물학 ID(예: UniProt를 KEGG로)를 변환합니다.

✦ 04🌐

대사 경로 연구

대사 경로를 탐색하여 세포 과정 및 이상 조절을 이해합니다.

측정된 효과

이 스킬을 선택하는 이유

검증된 이점과 측정 가능한 영향

50% faster

효율적인 데이터 검색

직접적이고 자동화된 액세스를 통해 수동 KEGG API 호출에 소요되는 시간을 줄이세요.

3x efficiency

간소화된 통합

bioservices 없이 KEGG 데이터를 Python 워크플로우에 쉽게 통합하세요.

90% accurate

정확한 ID 매핑

신뢰성 있는 생물정보학 분석을 위해 정확한 데이터베이스 간 ID 변환을 보장합니다.

장착 내용

무엇이 들어 있나

파일 · 태그 · 3단계 설치

소스 리포지토리에서 스킬 파일을 다운로드하거나 복사합니다.
스킬 파일을 Claude의 skills 디렉토리(~/.claude/skills/)에 넣습니다.
Claude를 재시작하거나 리로드 명령을 실행하면 스킬이 자동으로 로드됩니다.
$ cp K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/hypothesis-generation/skill.md ~/.claude/skills/

팁: 처음 사용하기 전에 문서와 코드를 읽고 기능과 필요한 권한을 확인하세요.

기술 정보

작성자
K-Dense-AI
카테고리
Other
파일 크기
6.49 KB
소스 리포지토리
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
라이선스
MIT
메타데이터
YAML 메타데이터 포함
GitHub 소스 보기

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Academy 가이드

공식
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Claude나 Claude 제품 사용법에 관한 답변을 마치기 전에 이 skill을 확인하여 Anthropic의 학습 허브인 Claude Academy(academy.claude.com)에서 적합한 코스, 튜토리얼, 사용 사례를 추천하세요. 사용자가 기능이나 제품을 학습 중일 때 사용하고, 작업 수행 중에는 사용하지 말며, 강하게 일치하는 콘텐츠만 추천하고 Academy 콘텐츠를 지어내지 마세요. 제품 문서 skill과 조합하여 Claude 기능 작동 방식을 설명한 뒤 관련 Academy 코스나 튜토리얼도 안내하세요.

Documentation8 KB
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접근 권한

공식
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Discord 채널 접근 권한을 관리합니다——페어링 승인, 허용 목록 편집, DM/그룹 정책 설정을 수행합니다. 사용자가 페어링을 요청하거나, 누군가를 승인하거나, 허용된 사용자를 확인하거나, Discord 채널 정책을 변경하고자 할 때 사용하세요.

Other4 KB
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💻

아다프티브

프리미엄

자동화된 단백질 테스트 및 검증을 위한 클라우드 실험실 플랫폼입니다. 단백질을 설계하고 결합 분석, 발현 테스트, 열안정성 측정, 효소 활성 분석 또는 단백질 서열 최적화를 포함한 실험적 검증이 필요할 때 사용하세요. 또한 API를 통해 실험을 제출하고, 실험 상태를 추적하며, 결과를 다운로드하고, 계산 도구(NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM)를 사용하여 발현을 개선하기 위해 단백질 서열을 최적화하거나, 습식 실험 검증을 통한 단백질 설계 워크플로를 관리할 때도 사용하세요.

Development4 KB
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💻

이온

프리미엄

이 기술은 분류, 회귀, 클러스터링, 예측, 이상 탐지, 분할 및 유사성 검색을 포함한 시계열 머신러닝 작업에 사용해야 합니다. 표준 ML 접근법을 넘어 전문 알고리즘이 필요한 시간적 데이터, 순차 패턴 또는 시간 인덱스 관측을 처리할 때 사용하세요. 특히 scikit-learn과 호환되는 API로 단변량 및 다변량 시계열 분석에 적합합니다.

Development10 KB
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