Explorar skills

Esta skill processa e analisa grandes conjuntos de dados tabulares (bilhões de linhas) que excedem a RAM disponível, destacando-se em operações de DataFrame out-of-core, agregações rápidas e visualização eficiente. É ideal para trabalhar com arquivos CSV/HDF5/Arrow/Parquet massivos e realizar estatísticas rápidas em grandes volumes de dados.

Consulte a API REST U.S. Treasury Fiscal Data para dados financeiros federais, sem necessidade de chave de API. Acesse dados sobre dívida nacional, extratos do Tesouro, leilões de títulos, taxas de juros e câmbio, títulos de poupança ou estatísticas de receita e despesa do governo dos EUA.

Zarr-Python 3 oferece arrays N-D em blocos para armazenamento em nuvem, com arrays compactados, I/O paralelo, compatibilidade com S3/GCS via fsspec e integração com NumPy/Dask/Xarray para pipelines de computação científica em larga escala.

Integração de API para cadernos de laboratório eletrônicos. Acesse cadernos, gerencie entradas/anexos, faça backup de cadernos e integre com Protocols.io/Jupyter/REDCap para fluxos de trabalho programáticos de ELN.

Pesquisa em 10 bancos de dados de artigos acadêmicos via APIs REST por artigos de pesquisa, preprints e artigos científicos, incluindo PubMed, arXiv e OpenAlex. Use para encontrar artigos, citações, resumos, texto completo, preprints ou qualquer consulta de literatura acadêmica.

Uma biblioteca Python para trabalhar com arquivos DICOM, permitindo a leitura, escrita e modificação de dados de imagens médicas. Suporta a extração de dados de pixels, anonimização de arquivos, gerenciamento de metadados, conversão de formatos e manipulação de dados DICOM compactados.

UMAP é uma técnica rápida de redução de dimensionalidade não linear para dados de alta dimensão, útil para visualização 2D/3D, pré-processamento de agrupamento (HDBSCAN) e aprendizado supervisionado/paramétrico.

Esta skill pesquisa informações de pesquisa atuais usando parallel-cli para buscas rápidas na web, Parallel Chat API para pesquisa aprofundada ou Perplexity sonar-pro-search para artigos acadêmicos, roteando automaticamente as consultas para o melhor backend. É utilizada para encontrar artigos, coletar dados de pesquisa e verificar informações científicas.

Um wrapper Pythonic para RDKit, com interface simplificada e padrões sensatos. É ideal para tarefas padrão de descoberta de fármacos, incluindo análise de SMILES, padronização, descritores, impressões digitais, agrupamento, conformadores 3D e processamento paralelo, retornando objetos rdkit.Chem.Mol nativos.

Um framework de ML quântico agnóstico de hardware com diferenciação automática, ideal para treinar circuitos quânticos via gradientes, construir modelos quântico-clássicos híbridos e garantir portabilidade entre as principais plataformas quânticas. É melhor para algoritmos variacionais, redes neurais quânticas e integração com PyTorch/JAX/TensorFlow.

Um kit de ferramentas para dados biológicos focado em análise de microbioma, abrangendo análise de sequências, alinhamentos, árvores filogenéticas, métricas de diversidade (alfa/beta, UniFrac), ordenação (PCoA), PERMANOVA e E/S FASTA/Newick.

Kit de ferramentas para árvores filogenéticas (ETE) para filogenômica, que oferece manipulação de árvores (Newick/NHX), detecção de eventos evolutivos, análise de ortologia/paralogia, integração com taxonomia NCBI e visualização (PDF/SVG).