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ETE4 系统发育树工具包

etetoolkit
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50
使用 ETE 4 分析、编辑、比较、注释和可视化系统发育树：支持 Newick/Nexus 读写、定根与修剪、Robinson-Foulds 拓扑比较、基因树进化事件推断、NCBI/GTDB 分类学查询以及 SmartView 交互渲染与出版级出图。
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探索性数据分析

exploratory-data-analysis
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277
对支持的科学文件（如 CSV、JSON、HDF5）进行有界本地探索性分析。检查元数据、缺失值和异常值，不执行代码或访问网络。生成确定性报告，用于建模前的数据验证。
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FlowIO 流式细胞数据读写

flowio
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176
使用 FlowIO 1.4.0 在 Python 中读取、检查与写入流式细胞术标准（FCS）2.0/3.0/3.1 文件。支持元数据与通道检查、NumPy 事件数组提取、多数据集文件读取及 FCS 3.1 写出，不涉及补偿、变换或门控分析。
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Geniml基因组机器学习工作流

geniml
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132
Geniml用于基因组区间集的机器学习工作流，验证BED文件、模型兼容性，规划Region2Vec/scEmbed运行，本地检查tokenizer和共识宇宙，无需网络请求。需要Python 3.10+和uv进行可复现的生物信息学ML流程。
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综合地理空间分析技能

geomaster
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该技能涵盖地理空间科学，包括遥感、GIS、空间分析和地球观测机器学习。支持卫星影像处理、矢量与栅格数据操作、空间统计及点云处理。用户可利用云原生工作流和多种编程语言，配合 500+ 代码示例。适用于地形分析、水文建模及海洋空间分析任务。
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GeoPandas 空间数据分析指南

geopandas
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220
面向 Python 工作流的 GeoPandas 使用指南与本地审计工具，涵盖 GeoSeries/GeoDataFrame 空间操作、矢量数据读写、可复现环境搭建、CRS 与反经线处理规则，并提供结果正确性校验与隐私安全约定。
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gget 生物信息查询工具

gget
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统一的命令行与 Python 工具，可快速查询 20 多个生物信息数据库，支持基因信息检索、BLAST/BLAT 比对、病毒序列下载、AlphaFold 结构预测、富集分析及疾病与表达数据查询。
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蛋白质糖基化工程

glycoengineering
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分析和改造蛋白质糖基化。扫描N-糖基化序列子，预测O-糖基化热点，并访问精选糖工程工具，用于抗体优化和疫苗设计。
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Gtars 基因组区间工具包

gtars
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259
Gtars 用于本地基因组区间建模、集合运算、重叠计数、共识覆盖、标记化、片段处理以及 refget/BEDbase 规划，支持 Python、Rust 和 CLI。
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Histolab 全切片图像分块提取

histolab
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面向数字病理全切片图像（WSI）的 Python 库，支持组织检测、切片分块提取、图像滤波与染色归一化，适合为深度学习准备 H&E 数据集及快速的分块分析。
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科学研究假设生成

hypothesis-generation
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该技能帮助构建有证据支持的科学问题和候选假设。它将观察转化为透明、可测试的研究计划，不将假设视为事实。它区分观察、机制和预测，确保严谨的研究设计和安全合规。
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LaminDB 生物数据管理

lamindb
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350
LaminDB 是一个开源的、原生谱系的数据湖，专为生物数据集和模型设计。它支持数据的查询、追踪、验证和 FAIR 合规性，兼容多种存储格式。用户可追踪计算工作流，通过 Bionty 进行本体注释，管理单细胞测序等生物数据，确保可复现性和团队协作。
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