K-Dense-AI / scientific-agent-skills

问题：研究人员需要手动编写大量脚本处理生物信息学数据，效率低下且容易出错。

方案：利用项目中135个预定义的科研技能，AI代理可直接调用单细胞RNA-seq分析、基因调控网络构建等技能，自动完成复杂的数据处理流程。

示例：输入一个单细胞表达矩阵，AI代理自动执行标准化、聚类、差异表达分析，并生成可视化报告。

问题：药物研发团队需要快速评估大量化合物与靶点的结合能力，但缺乏集成化的计算工具。

方案：使用项目中的分子对接、ADMET分析和分子属性预测技能，AI代理可以并行筛选化合物库，输出候选药物排名。

示例：给定一个蛋白质靶点结构，AI代理自动对接10万个小分子，筛选出前100个高亲和力候选物，并预测其药代动力学特性。

问题：临床医生需要整合基因组变异、临床试验数据和药物安全信息来制定个性化治疗方案，但信息分散。

方案：通过项目中的临床研究、药物基因组学和变异解读技能，AI代理可以综合多源数据，生成治疗建议。

示例：输入患者的基因测序结果，AI代理自动查找相关临床试验、解释变异意义，并推荐匹配的靶向药物及剂量调整方案。

问题：材料科学家需要分析晶体结构、计算相图或模拟分子动力学，但缺乏统一的编程接口。

方案：利用项目中的晶体结构分析、相图计算和分子动力学技能，AI代理可以一键执行复杂的材料模拟任务。

示例：给定一种新型合金的化学成分，AI代理自动计算其相图、预测晶体结构稳定性，并输出力学性能预测。