Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.
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Use esta skill para qualquer tarefa que envolva arquivos de planilha como entrada ou saída principal, como abrir, ler, editar, corrigir, criar ou converter arquivos .xlsx, .xlsm, .csv ou .tsv.
Esta skill explica como o claude-mem captura observações, quando a injeção de memória é ativada e onde seus dados são armazenados.
Gera um resumo narrativo semanal da linha do tempo Claude-mem de um projeto, dividindo-a em arquivos por semana ISO e usando subagentes para produzir capítulos semanais. Ideal para "resumos semanais" ou "capítulos narrativos" do histórico de um projeto.
Pesquisa o banco de dados de memória persistente entre sessões do claude-mem. Use para responder perguntas sobre soluções anteriores ou recuperar trabalho de sessões passadas.
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Arboreto is a Python library from Aerts Lab for inferring gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data. It parallelizes tree-based ensemble regression (GRNBoost2, GENIE3) with Dask across local cores or remote clusters.
Core capability: Identify which transcription factors (TFs) regulate which target genes based on expression patterns across observations (cells, samples, conditions
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
