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代谢通量推断的通用技能:从稳态碳-13 同位素示踪数据估算胞内代谢通量、构建原子映射与同位素模拟、约束式多起点拟合、通量剖面诊断。适合 13C-MFA、碳示踪实验与质谱同位素分布(MDV/MID)分析。

数据 视觉 K-Dense-AI
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文本认知特征分析的通用技能:从任意文本提取作者的思维指纹,剖析其推理方式、决策风格、价值取向与表达习惯,并对比不同人的思维模式差异。适合识人用人、沟通适配与文本背后的作者画像分析。

Git 技能 K-Dense-AI
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癌症依赖性数据查询的通用技能:检索 Broad 研究所细胞系基因依赖评分(CRISPR Chronos)、PRISM 药物敏感性与基因效应谱,识别癌症特异性脆弱点与合成致死互作。适合肿瘤药物靶点发现与验证。

数据 效率 K-Dense-AI
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高通量测序数据分析的通用技能:BAM 转 bigWig 信号文件、相关性/PCA/指纹等样本质控,绘制 TSS 与 peak 的覆盖度热图与信号曲线。适合 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 数据的质控与可视化。

智能体 K-Dense-AI
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空间转录组预测的通用技能:从 H&E 病理切片生成全转录组虚拟空间表达,输出约 20x 视野下 224x224 图像块的 log1p-CPM 表达量,支持按基因符号查询蛋白编码基因,并在切片分块后整张推理。适合数字病理与肿瘤微环境研究。

演示 效率 K-Dense-AI
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分子机器学习建模的通用技能:组合多种特征化器与预置数据集,用传统机器学习或图神经网络做 ADMET、毒性等性质预测,并在 MoleculeNet 基准上快速实验。适合小分子药物早期筛选与分子表征方案对比。

数据 工作流 K-Dense-AI
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化学信息学分子处理的通用技能:基于 RDKit 的简化接口完成 SMILES 解析与标准化、描述符与指纹计算、分子聚类、3D 构象生成与并行处理,返回原生 RDKit 分子对象。适合标准化的药物发现与分子数据批处理。

数据 效率 K-Dense-AI
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科研数据集版本管理的通用技能:用 DataLad 与 git-annex 克隆、拉取、追踪与发布数据集,记录 run/rerun/containers-run 的计算溯源,处理大文件指针与断链文件。适合从 OpenNeuro、DANDI 等源获取并管理数据集。

数据 Git K-Dense-AI
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公共数据库 API 查询的通用技能:收录 80 个公开数据库的检索规范,按显式端点、过滤条件与分页取数,核对计数并保留可复现的来源链路。适合科研、监管与金融领域需要从权威数据库精确取证的查询。

数据 API K-Dense-AI
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超内存规模数据处理的通用技能:把现有 pandas/NumPy 代码扩展到多核或集群、并行处理大批量文件、运行分布式机器学习,并给出 vaex/polars 的选型建议。适合数据集超出单机内存或需要跨节点并行的场景。

代码 工作流 K-Dense-AI
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多视角审议与决策的通用技能:为任意问题召集多个思维原型独立推理、呈现各自主张与盲区,并就两难取舍给出「反方视角」质询,再综合成可执行结论。适合多专家会诊式讨论与从不同角度权衡复杂选择。

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基于约束的代谢建模的通用技能:构建与求解 FBA/FVA、模拟基因敲除、做通量采样、读写 SBML 模型。适合系统生物学与代谢工程的分析与改造方案评估。

效率 K-Dense-AI
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临床研究报告撰写的通用技能:为病例、诊断、试验、安全性及汇总研究类报告生成安全边界内的草稿结构,并在本地做确定性规则校验。仅适用于合成、去标识化或汇总输入,所有产出须经专业人员复核。

研究 写作 K-Dense-AI
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临床决策支持研究的通用技能:整理与校验评估方案、证据档案、队列、生存分析、生物标志物/模型、隐私与治理等仅限于研究用途的成果物,并保留可追溯性。适合汇总或合成数据的科研文档编制,不用于患者诊疗与实时临床应用。

视觉 研究 K-Dense-AI
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学术研究文献管理的通用技能:在 OpenAlex、PubMed、Google Scholar 检索论文、抽取与校对元数据、校验引用准确性、把 DOI 批量转为规范 BibTeX。适合论文写作中的参考文献整理与引用核查。

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量子计算电路开发的通用技能:构建与调试噪声感知量子电路、对接 Google Quantum AI 硬件、运行量子表征实验,并给出 qiskit/pennylane/qutip 等场景分流建议。适合面向 Google 量子硬件设计低层电路的场景。

设计 效率 K-Dense-AI
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公共单细胞与空间转录组数据检索的通用技能:程序化查询 CZ CELLxGENE Census 的版本化数据集、获取细胞元数据与基因表达切片、汇总计数及 H5AD 下载地址。适合跨物种与组织的图谱检索与数据集比对。

数据 智能体 K-Dense-AI
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批量 RNA 测序分析的通用技能:从 FASTQ 原始读长做质控与去接头、经比对定量生成基因计数矩阵,再接差异表达与通路富集分析并产出图表。适合需要可复现差异表达流程的转录组分析。

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