查询癌症依赖图谱（DepMap）中的癌细胞系基因依赖性评分（CRISPR Chronos）、药物敏感性数据和基因效应谱，用于识别癌症特异性脆弱点、合成致死相互作用以及验证肿瘤药物靶点。

从任何文本中提取认知模式和思维指纹。当用户希望分析某人的思维方式、理解认知风格、剖析写作或语言模式、比较不同人的思维风格、询问“我的思维风格是什么”、“分析此人如何推理”、“认知画像”、“思维模式”、“DHDNA”或“数字DNA”，或希望理解任何文本背后的心智时，请使用此技能。当用户提供文本并希望深入洞察作者的推理模式、决策风格或认知特征时，也触发此技能。

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。

解析FCS（流式细胞术标准）文件v2.0-3.1版本。将事件提取为NumPy数组，读取元数据/通道，并转换为CSV/DataFrame格式，用于流式细胞术数据分析预处理。

此技能适用于处理基因组区间数据（BED文件）的机器学习任务，可用于训练区域嵌入（Region2Vec、BEDspace）、单细胞ATAC-seq分析（scEmbed）、构建一致峰（universes）或任何基于机器学习的基因组区域分析。适用于BED文件集合、scATAC-seq数据、染色质可及性数据集以及基于区域的基因组特征学习。

访问NCBI GEO获取基因表达/基因组学数据。搜索/下载微阵列和RNA-seq数据集（GSE、GSM、GPL），获取SOFT/矩阵文件，用于转录组学和表达分析。

一个用于处理地理空间矢量数据的 Python 库，支持 Shapefile、GeoJSON 和 GeoPackage 文件。适用于进行地理数据分析、几何运算、坐标变换、空间连接、叠加分析、伪彩地图绘制，或任何涉及读取/写入/分析矢量地理数据的任务。支持 PostGIS 数据库、交互式地图，以及与 matplotlib、folium 和 cartopy 的集成。适用于缓冲区分析、数据集间空间连接、边界合并、数据裁剪、面积/距离计算、坐标系重投影、地图绘制，以及在不同空间文件格式间转换等任务。

在开始任何计算密集型科学任务之前，应使用此技能来检测并报告可用的系统资源（CPU核心、GPU、内存、磁盘空间）。它会生成一个包含资源信息和策略性建议的JSON文件，以指导计算方法的选择，例如是否使用并行处理（joblib、multiprocessing）、外存计算（Dask、Zarr）、GPU加速（PyTorch、JAX）或内存高效策略。在运行分析、训练模型、处理大型数据集或任何受资源限制影响的任务之前，请先使用此技能。

一个用 Rust 编写的高性能基因组区间分析工具包，附带 Python 绑定。适用于处理基因组区域、BED 文件、覆盖度轨迹、重叠检测、机器学习模型的分词，或计算基因组学和机器学习应用中的片段分析。