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自主深度研究与报告生成

deep-dive
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
299
这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。
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DeepChem 分子机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
278
基于 Python 的分子机器学习库，提供多样分子特征化方法、MoleculeNet 基准数据集、图神经网络与预训练模型，适用于分子性质预测、ADMET 与毒性评估、药物发现和材料设计。
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DeepTools 高通量测序分析工具包

deeptools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
328
DeepTools 是一套用于处理和分析高通量测序数据的 Python 命令行工具套件。它支持质量控制、数据归一化、样本比较以及生成 ChIP-seq、RNA-seq 和 ATAC-seq 实验的出版级可视化图表。主要功能包括 BAM 转 bigWig、评估测序深度、生成基因组特征周围的热图及相关性分析。适用于需要基因组数据处理和可视化的生物信息学工作流。
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癌症依赖图谱分析工具

depmap
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145
该工具提供癌症依赖图谱（DepMap）数据接口，基于全基因组CRISPR筛选、RNAi和化合物敏感性实验。可用于查询基因的依赖性评分，识别特定于癌症的脆弱点，预测合成致死作用，并验证肿瘤学药物靶点。
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认知模式提取工具

dhdna-profiler
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450
该技能基于数字人类DNA框架，从任何文本中提取认知模式和思维指纹。它分析分析深度、创造力、情感处理等12个认知维度，生成独特的认知画像。适用于理解作者推理风格、比较思维模式或深入洞察文本背后的决策过程。
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DiffDock 分子对接

diffdock
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476
基于扩散模型的分子对接工具，可根据蛋白质 PDB 结构或序列与配体 SMILES/SDF/MOL2 预测小分子的三维结合构象。适用于单体系对接、批量虚拟筛选与置信度评估，但不用于结合亲和力预测。
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DNAnexus 集成

dnanexus-integration
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489
在 DNAnexus 平台上构建和运行可复现的基因组工作负载，支持 dx CLI、dxpy、应用开发、原生工作流和 Nextflow 导入。用于基因组数据分析流程的数据传输、执行监控和项目自动化。
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ESM 蛋白质语言模型

esm
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110
使用 esm Python SDK 和 ESM3/ESMC 模型进行蛋白质序列生成、嵌入提取、功能注释、结构预测与逆折叠，并支持 Forge/Biohub 云端推理工作流。
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ETE4 系统发育树工具包

etetoolkit
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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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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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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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FluidSim 计算流体仿真配置

fluidsim
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规划、配置、验证并分析有界 FluidSim 计算流体动力学仿真，提供数值有效性检查、HPC 安全、FFT/MPI 设置、输出诊断与重启兼容性支持。
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