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bgpt-paper-search

K-Dense Inc.

通过BGPT MCP服务器搜索科学论文,并从全文研究中提取结构化实验数据。每篇论文返回25多个字段,包括方法、结果、样本量、质量评分和结论。适用于文献综述、证据整合以及查找摘要中无法获取的实验细节。

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chembl-database

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查询ChEMBL生物活性分子和药物发现数据。通过结构/性质搜索化合物,获取生物活性数据(IC50、Ki),寻找抑制剂,进行药物化学的构效关系研究。

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drugbank-database

K-Dense Inc.

访问并分析DrugBank数据库中的全面药物信息,包括药物性质、相互作用、靶点、通路、化学结构和药理数据。当处理药物数据、药物发现研究、药理学研究、药物-药物相互作用分析、靶点鉴定、化学相似性搜索、ADMET预测,或任何需要从DrugBank获取详细药物及药物靶点信息的任务时,应使用此功能。

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esm

K-Dense Inc.

一套全面的蛋白质语言模型工具包,包含ESM3(跨序列、结构和功能的生成性多模态蛋白质设计)和ESM C(高效蛋白质嵌入与表示)。在处理蛋白质序列、结构或功能预测、设计新型蛋白质、生成蛋白质嵌入、执行逆向折叠或开展蛋白质工程任务时使用此工具。支持本地模型使用和基于云的Forge API以实现可扩展推理。

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对超过200种文件格式的科学数据文件进行全方位的探索性数据分析。该技能适用于分析任何科学数据文件,以理解其结构、内容、质量与特征。自动识别文件类型,并生成包含格式特定分析、质量指标及下游分析建议的详细Markdown报告。覆盖化学、生物信息学、显微镜、光谱学、蛋白质组学、代谢组学及通用科学数据格式。

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gget

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快速通过 CLI/Python 查询 20 多个生物信息学数据库,用于快速查找:基因信息、BLAST 搜索、AlphaFold 结构、富集分析。最适合交互式探索和简单查询。如需批处理或高级 BLAST 功能,请使用 Biopython;如需多数据库 Python 工作流,请使用 Bioservices。

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hmdb-database

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访问人类代谢组数据库(22万多种代谢物)。通过名称/ID/结构进行搜索,获取化学性质、生物标志物数据、NMR/MS谱图和代谢通路,用于代谢组学分析与鉴定。

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networkx

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一个功能全面的工具包,用于在 Python 中创建、分析和可视化复杂网络与图。适用于处理网络/图数据结构、分析实体间的关联、计算图算法(最短路径、中心性、聚类)、检测社区结构、生成合成网络或可视化网络拓扑结构。适用于社交网络、生物网络、交通系统、引文网络以及任何涉及成对关系的领域。

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