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DNA 序列预测的通用技能:通过 Genomic Intelligence 托管的 transformer DNA 语言模型(无需本地 GPU 或模型权重)直接从 DNA 序列预测启动子、剪接供体/受体位点、增强子活性、染色质状态、序列到表达(log TPM)与全新基因注释,并提供 find-genes-then-predict-expression 组合流程。适合给定基因符号、基因组区域或 FASTA 序列时的各类预测。

API MCP K-Dense-AI
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基因组坐标处理的通用技能:在 BED、GFF/GTF、VCF、SAM/BAM、WIG、PSL、genePred、Picard interval_list 与区域字符串之间转换区间,统一 0-based 半开与 1-based 闭区间,左对齐或裁剪 indel,核对两条变异记录是否描述同一变化,并诊断 GRCh37/hg19/GRCh38/T2T、chr 前缀与 liftover 问题。适合跨格式、跨工具、跨组装的坐标与变异一致性校验。

效率 K-Dense-AI
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基因组区间分析的通用技能:运行本地可审计的 Geniml 工作流,校验 BED 与 universe 契约、规划 Region2Vec 或 scEmbed 运行、检查模型与分词器兼容性、评估共识 universe。适合本地基因组区间建模与可复现性核查。

工作流 智能体 K-Dense-AI
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AI 图像生成

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AI 图像生成与编辑的通用技能:通过 OpenRouter 图像 API(Gemini、Seedream、Recraft、GPT-Image、Riverflow)生成或编辑照片、插画、概念艺术、视觉素材与 logo,并支持基于参考图的图像合成。适合文生图、图片改图与素材制作;流程或电路等技术示意图请改用科学示意图技能。

图像 API K-Dense-AI
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基因变异判读的通用技能:通过 Folklore MCP 获取 ClinGen 基因-疾病有效性断言,并核查公开证据与文献。适合对 GRCh38 种系 SNV/小片段插入缺失做证据溯源与判读。

数据 MCP Agent K-Dense-AI
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计算流体力学的通用技能:规划、配置与校验 FluidSim 仿真、做求解器选型与参数审查、FFT/MPI 设置与输出诊断。适合带数值有效性与 HPC 安全约束的 CFD 任务。

视觉 编程 K-Dense-AI
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流式细胞分析的通用技能:用 FlowKit 做溢漏补偿、对数变换、分层设门与 GatingML 策略。适合可复现的门控计数、群体占比与 FlowJo 分析复现。

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FlowIO 流式文件

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流式细胞数据的通用技能:读写 FlowIO 支持的 FCS 2.0/3.0/3.1 文件、检查元数据与通道、提取事件并导出表格。适合底层 FCS 文件检查与格式转换。

数据 效率 K-Dense-AI
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Fictiv 制造平台

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在线制造的通用技能:在 Fictiv 平台上传 CAD 零件、配置工艺/材料/公差与检验、获取报价并下单跟踪。适合 CNC、3D 打印、钣金与注塑等按需零件加工。

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数据探索分析的通用技能:对受支持的科研文件做本地化概要分析、缺失与泄漏审计、异常值与变换敏感性检查。适合 CSV/TSV/JSON 等结构化数据的初步探查与报告生成。

数据 图像 K-Dense-AI
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实验设计规划

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实验设计的通用技能:在采集数据前选定方案、做随机化与区组、排布处理组合使结果可解释。适合规划研究、分配受试与样本、析因与响应面等统计设计场景。

数据 设计 测试 K-Dense-AI
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Exa 学术搜索

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网络检索的通用技能:基于 Exa 做语义化网页搜索与学术领域过滤、批量抓取网页与学术 PDF。适合需要高质量搜索或按研究论文分类筛选的联网任务。

API 编程 K-Dense-AI
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显微图像分析的通用技能:运行可复现的 CellProfiler 流程、做细胞核分割与计数、提取逐目标荧光测量。适合 2D 荧光实验的批量处理与测量质控。

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燃烧动力学模拟的通用技能:运行均相化学反应器、评估点火延迟、做机理溯源与守恒校验。适合燃烧化学动力学、绝热点火与机理对比研究。

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系统发育树处理的通用技能:读写 Newick/Nexus 树文件、编辑拓扑与模式匹配、Robinson-Foulds 树比较、基因树演化事件与调和分析、NCBI/GTDB 分类注释与出版级绘图。适合 ETE 4 进化树分析与可视化。

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蛋白语言模型的通用技能:调用 esm Python SDK 与 ESM3/ESMC 模型、接入 Forge/Biohub 推理客户端、执行 ESMFold2 折叠工作流。适合蛋白序列建模、结构预测与嵌入特征提取。

工作流 智能体 K-Dense-AI
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基因组工作流的通用技能:用 dx CLI 与 dxpy 传输数据、开发 apps/applets 与 dxapp.json、搭建原生工作流及 dxCompiler/Nextflow 流程、监控执行与项目自动化。适合在 DNAnexus 平台运行可复现的基因组分析。

数据 自动化 工作流 K-Dense-AI
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分子对接的通用技能:由蛋白 PDB 结构或序列加配体 SMILES/SDF/MOL2 预测结合构象、批量对接、虚拟筛选、构象置信度解读。适合 DiffDock / DiffDock-L 分子对接,不适用于结合亲和力预测。

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