Explorar skills

Scanpy is a scalable Python toolkit for analyzing single-cell RNA-seq data, built on AnnData. Apply this skill for complete single-cell workflows including quality control, normalization, dimensionality reduction, clustering, marker gene identification, visualization, and trajectory analysis.

Seaborn is a Python visualization library for creating publication-quality statistical graphics. Use this skill for dataset-oriented plotting, multivariate analysis, automatic statistical estimation, and complex multi-panel figures with minimal code.

Comprehensive Snowflake development assistant covering SQL best practices, data pipeline design (Dynamic Tables, Streams, Tasks, Snowpipe), Cortex AI functions, Cortex Agents, Snowpark Python, dbt integration, performance tuning, and security hardening.

Transform slow database queries into lightning-fast operations through systematic optimization, proper indexing, and query plan analysis.

Master modern SQL with cloud-native databases, OLTP/OLAP optimization, and advanced query techniques. Expert in performance tuning, data modeling, and hybrid analytical systems.

Automate Supabase database queries, table management, project administration, storage, edge functions, and SQL execution via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

Estrutura de otimização multiobjetivo com NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, frentes de Pareto e tratamento de restrições. Ideal para problemas de projeto e otimização em engenharia, utilizando benchmarks como ZDT e DTLZ.

Infere redes reguladoras gênicas (GRNs) a partir de dados de expressão gênica usando algoritmos escaláveis (GRNBoost2, GENIE3). É útil na análise de dados transcriptômicos (RNA-seq em massa, de célula única) para identificar relações entre fatores de transcrição e genes-alvo, suportando computação distribuída para grandes conjuntos de dados.

Consulte programaticamente o CELLxGENE Census (mais de 61 milhões de células) para obter dados de expressão em tecidos, doenças ou tipos de células do maior atlas de célula única curado. É ideal para consultas em escala populacional e comparações de atlas de referência.

Esta skill demonstra o uso da API Adaptyv Bio Foundry e do SDK Python para design, submissão e recuperação de resultados de experimentos de proteínas, incluindo ensaios de ligação, triagem, BLI/SPR e termoestabilidade, sendo acionada por palavras-chave relevantes ou importações de código.

Esta skill oferece a estrutura de dados para matrizes anotadas em análise de célula única, ideal para arquivos .h5ad ou integração com o ecossistema scverse. Para fluxos de trabalho de análise, use scanpy; para modelos probabilísticos, scvi-tools; e para consultas em escala populacional, cellxgene-census.

Use esta skill para trabalhar com conjuntos de dados Brain Imaging Data Structure (BIDS), incluindo a organização de dados de neurociência e biomédicos, consulta de layouts, validação de conformidade, conversão de DICOM para BIDS e criação de derivados BIDS.