Dados e Análise

Processamento de Dados ONT com NumPy

专注于使用 modern SwiftUI 构建用户界面，涵盖 NavigationStack, Observation 框架和 SwiftData 集成。使用此技能编写 SwiftUI 视图文件、设计应用导航结构、处理动画和转场效果，或将 ViewModel 数据绑定到界面时使用。

Análise de amplicons de rRNA 16S com QIIME2, cobrindo desruidificação DADA2, atribuição taxonômica, diversidade alfa/beta e abundância diferencial. Utilize ao analisar dados de microbioma 16S.

Harmonização de dados multiômicos, incluindo estratégias de normalização, imputação de dados ausentes, correção de lote e abordagens de integração como MOFA2 e DIABLO.

Pipeline de processamento ChIP-seq, incluindo chamada de picos com MACS3, análise de ligação diferencial com DiffBind, anotação de picos com ChIPseeker e visualização com deepTools.

Arrays NumPy e DataFrames Pandas para bioinformática, abordando operações vetorizadas, broadcasting, normalização CPM/RPKM, pontuação PWM, loc/iloc, agrupamento e fusão de anotações.

Integração com BioPython Seq/SeqRecord/SeqIO, API Entrez do NCBI, consultas UniProt e conversão de formatos biológicos.

Receitas de análise de FASTA/FASTQ/CSV, padrões de E/S de arquivo por streaming e armadilhas específicas de formato para arquivos de dados de bioinformática.

Correção de Lote em Células Únicas e Integração de Conjuntos de Dados com NumPy.

Esta skill gera automaticamente um único relatório HTML de Análise Exploratória de Dados (EDA) em coreano para dados tabulares de pesquisa médica (.xlsx/.csv). Ela suporta todos os conjuntos de dados de pesquisa médica, incorporando análises abrangentes como resumos, padrões de dados ausentes, gráficos de distribuição, detecção de valores atípicos, Tabela 1 por subgrupo, mapas de calor de correlação e VIF em um único arquivo.

Habilidade de nível empresarial para geração autônoma de artigos de pesquisa para agentes de codificação de IA, incluindo artigos completos, revisões de literatura, teses, whitepapers, pesquisas e policy briefs. Oferece metodologia rigorosa, validação estatística, citações em múltiplos estilos e visualizações ricas, ativando-se por comandos de barra.

Tipos de dados Python para bioinformática: int, float, str, bool, None e conversões de tipo com exemplos biológicos. Use ao aprender como Python representa dados biológicos.