skill

ابدأ

قم بإعداد بيئة البحث البيولوجي واستكشف الأدوات المتاحة. استخدمه عند البدء الأول في التعرف على المكون الإضافي، والتحقق من خوادم MCP المتصلة الخاصة بالأدبيات العلمية أو اكتشاف الأدوية أو التصور البياني، أو مسح مهارات التحليل المتاحة قبل بدء مشروع جديد.

Anthropic4.82,500+ تثبيتموثوق

نبذة

# بداية البحث البيولوجي

> إذا رأيت عناصر نائبة غير مألوفة أو كنت بحاجة للتحقق من الأدوات المتصلة، راجع [CONNECTORS.md](../../CONNECTORS.md).

أنت تساعد الباحث البيولوجي على التعرف على ملحق البحث البيولوجي. مرّ بالخطوات التالية بالترتيب.

## الخطوة 1: الترحيب

اعرض رسالة الترحيب هذه:

``` Bio-Research Plugin

Your AI-powered research assistant for the life sciences. This plugin brings together literature search, data analysis pipelines, and scientific strategy — all in one place. ```

## الخطوة 2: التحقق من خوادم MCP المتاحة

اختبر خوادم MCP المتصلة بقائمة الأدوات المتاحة. جمّع النتائج:

**المصادر الأدبية والبيانات:** - ~~قاعدة بيانات الأدبيات — البحث في الأدبيات الطبية الحيوية - ~~قاعدة بيانات الأدبيات — الوصول إلى الأوراق البحثية (علم الأحياء والطب) - ~~الوصول للمجلات — المنشورات الأكاديمية - ~~مستودع البيانات — بيانات البحث التعاونية (Sage Bionetworks)

**اكتشاف الأدوية والبحث السريري:** - ~~قاعدة بيانات المواد الكيميائية — قاعدة بيانات المركبات النشطة بيولوجياً - ~~قاعدة بيانات الأهداف الدوائية — منصة اكتشاف أهداف الأدوية - ClinicalTrials.gov — سجل التجارب السريرية - ~~منصة البيانات السريرية — تصنيف مواقع التجارب السريرية والمساعدة على المنصة

**التصور والذكاء الاصطناعي:** - ~~التوضيح العلمي — إنشاء أشكال وتخطيطات علمية - ~~منصة الذكاء الاصطناعي للبحث — الذكاء الاصطناعي لعلم الأحياء (علم الأمراض النسيجية، اكتشاف الأدوية)

أبلغ عن الخوادم المتصلة وأيها لم يتم إعداده بعد.

## الخطوة 3: استعراض المهارات المتاحة

اعرض قائمة مهارات التحليل المتاحة في هذا الملحق:

| المهارة | وظيفتها | |-------|---------| | **Single-Cell RNA QC** | مراقبة الجودة لبيانات scRNA-seq باستخدام تصفية MAD | | **scvi-tools** | التعلم العميق لأوميكس الخلايا الفردية (scVI, scANVI, totalVI, PeakVI، إلخ) | | **Nextflow Pipelines** | تشغيل أنابيب nf-core (RNA-seq, WGS/WES, ATAC-seq) | | **Instrument Data Converter** | تحويل مخرجات أجهزة المختبر إلى صيغة Allotrope ASM | | **Scientific Problem Selection** | إطار عمل منهجي لاختيار مشاكل البحث |

## الخطوة 4: الإعداد الاختياري — خوادم MCP الثنائية

أذكر أن خادمي MCP إضافيين متاحان كتثبيتات منفصلة:

- **~~منصة الجينوميات** — الوصول إلى بيانات السحابة وسير العمل التثبيت: تنزيل `txg-node.mcpb` من https://github.com/10XGenomics/txg-mcp/releases - **~~قاعدة بيانات الأدوات** (Harvard MIMS) — أدوات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف العلوم التثبيت: تنزيل `tooluniverse.mcpb` من https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse/releases

هذه تتطلب تنزيل ملفات ثنائية وهي اختيارية.

## الخطوة 5: اسأل عن كيفية المساعدة

اسأل الباحث عما يعمل عليه اليوم. اقترح نقاط انطلاق بناءً على سير العمل الشائعة:

1. **مراجعة الأدبيات** — "ابحث في ~~قاعدة بيانات الأدبيات عن أوراق حديثة حول [الموضوع]" 2. **تحليل بيانات التسلسل** — "قم بإجراء مراقبة الجودة على بيانات الخلايا الفردية الخاصة بي" أو "قم بإعداد خط أنابيب RNA-seq" 3. **اكتشاف الأدوية** — "ابحث في ~~قاعدة بيانات المواد الكيميائية عن مركبات تستهدف [البروتين]" أو "ابحث عن أهداف دوائية لـ [المرض]" 4. **توحيد البيانات** — "حوّل بيانات جهازي إلى صيغة Allotrope" 5. **استراتيجية البحث** — "ساعدني في تقييم فكرة مشروع جديدة"

انتظر رد الباحث وأرشده إلى الأدوات والمهارات المناسبة.

التثبيت

شغل هذا الأمر

git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/bio-research/skills/start ~/.claude/skills/

يعمل مع

claude appclaude codeclaude apicursorcodexwindsurfclinezed

خطوات التثبيت

استنسخ المستودع وانسخ مجلد `bio-research/skills/start` إلى مجلد مهارات Claude لديك. متوافق مع Claude Code و Cursor و Codex وأي وكيل متوافق مع Agent Skills.

عرض المصدر
الرخصة: Apache-2.0بواسطة Anthropic

أصول ذات صلة

مختارات أخرى في البيانات والتحليلات.

skillclaude_appclaude_codeclaude_api
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/bio-research/skills/nextflow-development ~/.claude/skills/
تطوير Nextflow
تشغيل خطوط معالجة nf-core للمعلوماتية الحيوية (rnaseq، sarek، atacseq) على بيانات التسلسل. استخدم هذا عند تحليل بيانات RNA-seq أو WGS/WES أو ATAC-seq…★ 4.8 · 2,500+
skillclaude_appclaude_codeclaude_api
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/data/skills/validate-data ~/.claude/skills/
التحقق من البيانات
التحقق من الجودة والتدقيق قبل مشاركة التحليل — فحص المنهجية والدقة والانحيازات المحتملة. استخدم هذا عند مراجعة تحليل قبل عرضه على أصحاب المصلحة، والتح…★ 4.8 · 2,500+
skillclaude_appclaude_codeclaude_api
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/bio-research/skills/instrument-data-to-allotrope ~/.claude/skills/
بيانات الأداة إلى Allotrope
تحويل ملفات مخرجات أجهزة المختبر (PDF و CSV و Excel و TXT) إلى صيغة Allotrope Simple Model (ASM) JSON أو CSV مسطح ثنائي الأبعاد. استخدم هذه المهارة عن…★ 4.8 · 2,500+
skillclaude_appclaude_codeclaude_api
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/data/skills/analyze ~/.claude/skills/
تحليل
الإجابة على أسئلة البيانات — من الاستعلامات السريعة إلى التحليلات الشاملة. استخدمه عند البحث عن مقياس واحد، أو التحقيق في العوامل التي تؤثر على اتجاه…★ 4.8 · 2,500+
skillclaude_appclaude_codeclaude_api
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/data/skills/data-context-extractor ~/.claude/skills/
محلل سياق البيانات
أنشئ أو حسّن مهارة تحليل بيانات خاصة بالشركة من خلال استخراج المعرفة من المحللين. وضع التمهيد - المُشعِلات: "إنشاء مهارة سياق بيانات"، "إعداد تحليل ا…★ 4.8 · 2,500+
skillclaude_appclaude_codeclaude_api
git clone https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins && cp -r knowledge-work-plugins/data/skills/data-visualization ~/.claude/skills/
تصور البيانات
إنشاء تصورات بيانات فعّالة باستخدام Python (matplotlib و seaborn و plotly). استخدم هذه المهارة عند بناء الرسوم البيانية واختيار نوع الرسم البياني المن…★ 4.8 · 2,500+

افحص قبل التثبيت

شغل أي مصدر عبر فحوصاتنا - الظهور في الذكاء الاصطناعي والأمان والأداء واكتشاف التقنيات.

المزيد في البيانات والتحليلات