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Rdkit

미세 분자 제어를 위한 케미인포매틱스 툴킷입니다. SMILES/SDF 구문 분석, 기술자(MW, LogP, TPSA), 핑거프린트, 하위구조 검색, 2D/3D 생성, 유사성, 반응 등을 지원합니다. 더 간단한 인터페이스로 표준 워크플로우를 사용하려면 datamol(RDKit을 래핑한 툴)을 사용하세요. 고급 제어, 맞춤형 세척, 특화된 알고리즘은 rdkit을 사용하세요.

⚙️ Backend✦프리미엄✦7개 언어

당신이 되다

사용 사례

다음 시나리오에 적합

✦ 01🔍

질병 바이오마커 발견

GEO 데이터셋에서 암 아형 또는 희귀 질환의 유전자 발현 패턴을 찾습니다.

✦ 02🧬

교차 연구 메타 분석

여러 RNA-seq 데이터셋을 결합하여 독립적인 실험 간의 연구 결과를 검증합니다.

✦ 03📊

발현 프로필 비교

GEO 실험에서 처리군과 대조군 간의 전사체 반응을 비교합니다.

✦ 04🔬

유전자 기능 검증

유전자 조절 메커니즘에 대한 가설을 뒷받침하기 위해 유전자 발현 데이터셋을 검색합니다.

측정된 효과

이 스킬을 선택하는 이유

검증된 이점과 측정 가능한 영향

90%

더 빠른 데이터 검색

수동으로 GEO 웹을 검색하는 것보다 데이터셋 검색 및 다운로드 시간을 단축합니다.

3x

분석 효율성 향상

하위 스트림 발현 분석 파이프라인에 바로 사용할 수 있는 SOFT/Matrix 파일에 빠르게 액세스합니다.

75%

수동 처리 감소

GEO 데이터 통합을 위한 포맷팅 및 변환 단계를 제거합니다.

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/rdkit/SKILL.md ~/.claude/skills/

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

관련 태그

#documentation#python

기술 정보

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

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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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에이전트

무료

공개 agents.md 규약에 따라 AGENTS.md 파일을 생성하고 유지하세요. AI 에이전트 워크플로에 대한 문서 작성, 온보딩 가이드, 또는 프로젝트 간 에이전트 상호작용 패턴을 표준화할 때 사용하세요.

Frontend11 KB
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Ai 멀티모달

프리미엄

Google Gemini API를 사용하여 멀티미디어 콘텐츠를 처리하고 생성합니다. 기능에는 오디오 파일 분석(타임스탬프가 있는 전사, 요약, 음성 이해, 최대 9.5시간의 음악/사운드 분석), 이미지 이해(캡셔닝, 객체 검출, OCR, 시각적 질의응답, 세그멘테이션), 비디오 처리(장면 검출, 질의응답, 시간적 분석, YouTube URL, 최대 6시간), 문서 추출(PDF 테이블, 폼, 차트, 다이어그램, 다중 페이지), 이미지 생성(텍스트-이미지, 편집, 합성, 개선)이 포함됩니다. 오디오/비디오 파일 작업, 이미지나 스크린샷 분석, PDF 문서 처리, 미디어에서 구조화된 데이터 추출, 텍스트 프롬프트에서 이미지 생성 또는 멀티모달 AI 기능 구현 시 사용합니다. 최대 2백만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가진 여러 모델(Gemini 2.5/2.0)을 지원합니다.

Documentation10 KB
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