K-Dense-AI

Plataforma Latch para fluxos de trabalho de bioinformática. Crie pipelines com o Latch SDK, decoradores @workflow/@task, implante fluxos de trabalho serverless e integre com LatchFile/LatchDir, Nextflow/Snakemake.

Redes neurais gráficas nativas do PyTorch para moléculas e proteínas, adequadas para arquiteturas GNN personalizadas em descoberta de medicamentos, modelagem de proteínas ou raciocínio em grafos de conhecimento. É ideal para desenvolvimento de modelos personalizados, previsão de propriedades de proteínas e retrosíntese; para modelos pré-treinados e featurizers diversos, use deepchem, e para conjuntos de dados de benchmark, use pytdc.

Realiza revisões bibliográficas sistemáticas e abrangentes em múltiplas bases de dados acadêmicas (PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar, etc.). É ideal para meta-análises e síntese de pesquisa em domínios biomédicos, científicos e técnicos, gerando documentos profissionais em Markdown e PDF.

Esta skill oferece análise local de documentos e PDFs com texto espacial e caixas delimitadoras. É ideal para extrair texto de vários tipos de arquivo, realizar OCR, gerar JSON com layout preservado para RAG e criar capturas de tela de páginas para agentes multimodais.

Esta skill abrangente em ciência geoespacial cobre sensoriamento remoto, SIG, análise espacial, aprendizado de máquina para observação da Terra e mais de 30 domínios científicos. Ela suporta processamento de imagens de satélite, operações com dados vetoriais e raster, estatísticas espaciais, processamento de nuvens de pontos, análise de redes e fluxos de trabalho nativos da nuvem.

API oficial do Protocolo Opentrons para robôs OT-2 e Flex. Utilize para escrever protocolos especificamente para hardware Opentrons com acesso total aos recursos da Protocol API v2, ideal para produção e compatibilidade oficial. Para automação multi-fornecedor, considere pylabrobot.

Um kit de ferramentas abrangente para análise de sobrevivência e modelagem de tempo até o evento em Python usando scikit-survival. Utilize esta skill para trabalhar com dados de sobrevivência censurados, realizar análises de tempo até o evento, ajustar modelos de Cox, Random Survival Forests, Gradient Boosting ou Survival SVMs, avaliar previsões de sobrevivência com índice de concordância ou Brier score, e lidar com riscos competitivos.

Geração e teste automatizados de hipóteses impulsionados por LLMs em conjuntos de dados tabulares. Use para explorar sistematicamente padrões em dados empíricos, combinando insights da literatura com testes de hipóteses baseados em dados.

Esta skill orquestra a análise completa de RNA-seq em massa, processando leituras FASTQ brutas desde o controle de qualidade e corte até o alinhamento e quantificação para montar uma matriz de contagens em nível de gene. Em seguida, realiza expressão diferencial, enriquecimento de vias e gera figuras para publicação.

Avalie sistematicamente trabalhos acadêmicos usando a estrutura ScholarEval, fornecendo uma avaliação estruturada em dimensões de qualidade de pesquisa, incluindo formulação do problema, metodologia, análise e escrita, com pontuação quantitativa e feedback acionável.

Envie e gerencie protocolos no Ginkgo Bioworks Cloud Lab (cloud.ginkgo.bio), uma interface web para execução autônoma de laboratório em Carrinhos de Automação Reconfiguráveis (RACs). Utilize para expressão de proteínas sem células, geração de pixel art fluorescente ou interação com os serviços do Ginkgo Cloud Lab, cobrindo seleção de protocolo, preparação de entrada, precificação e pedido.

Biblioteca de modelos estatísticos para Python. Use para classes de modelos específicos (OLS, GLM, ARIMA) com diagnósticos detalhados e inferência rigorosa, ideal para econometria e séries temporais.