AiOffice 能力组合，开箱即用，为您的工作流提速
综合分析空间分辨转录组学数据，以了解组织结构背景下的基因表达模式。将表达谱与空间坐标相结合，揭示组织组织、细胞间相互作用和空间可变基因。
空间组学数据的综合生物学解释。将空间可变基因 (SVG)、域注释和组织背景转化为可操作的生物学见解。
通过适当的消歧和跨数据库处理来检索 DNA、RNA 和蛋白质序列。
ToolUniverse 通过统一的界面提供对 1000++ 种科学工具的编程访问。它实现了人工智能工具交互协议，用于构建集成机器学习模型、数据库、API 和科学包的人工智能科学家系统。
使用 PyDESeq2 对 RNA-seq 计数数据进行差异表达分析，并通过 ToolUniverse 进行富集分析 (gseapy) 和基因注释。
使用表型匹配、基因组优先级排序以及 Orphanet、OMIM、HPO、ClinVar 和基于结构的分析的变异解释，为罕见疾病提供系统诊断支持。
对基于质谱的蛋白质组学数据进行全面分析，从蛋白质鉴定到定量、差异表达、翻译后修饰和系统级解释。
通过适当的消歧、质量评估和全面的元数据检索蛋白质结构。
使用全基因组关联研究 (GWAS) 数据构建和解释复杂疾病的多基因风险评分。
使用 PhyKIT、Biopython 和 DendroPy 进行全面的系统发育和序列分析。专为有关多序列比对、系统发育树、简约性、分子进化和比较基因组学的生物信息学问题而设计。
使用 FAERS 不良事件数据、FDA 标签、PharmGKB 药物基因组学和临床试验安全信号进行系统药物安全性分析。
构建和分析化合物-靶标-疾病 (C-T-D) 网络，以识别药物再利用机会、了解多药理学并使用系统药理学方法预测药物机制。
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
通过量化、统计分析、通路解释以及与其他组学层的整合，对代谢物鉴定的代谢组学数据进行全面分析。
全面的代谢组学研究技能，可识别代谢物、分析研究和搜索代谢组学数据库。生成带有注释的代谢物信息、研究详细信息和数据库统计数据的结构化研究报告。
检查是否安装了ToolUniverse专业技能，如果没有则自动安装。
使用分类分析、目标识别、结构预测和计算药物再利用的新兴病原体快速反应系统。
使用多生物标志物整合预测患者对免疫检查点抑制剂 (ICIs) 的反应。将患者肿瘤概况（癌症类型 + 突变 + 生物标志物）转化为定量 ICI 反应评分，并提供特定药物建议、耐药风险评估和监测计划。
分析 T 细胞受体 (TCR) 和 B 细胞受体 (BCR) 库测序数据以表征适应性免疫反应、克隆扩增和抗原特异性的综合技能。
