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自主深度研究与报告生成

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

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。

分子机器学习工具集

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DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库，提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力，可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。

NGS 数据可视化利器

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deepTools 提供命令行 Python 工具链，可将 BAM 转为标准化覆盖、完成 QC（指纹、相关、PCA）、比对样本，并绘制 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 的热图与轮廓等可视化，支持常见流程模板。

DepMap 依赖数据探索

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通过 DepMap 查询癌细胞系的 CRISPR Chronos 依赖评分、药物敏感性与基因效应，辅助靶点验证、生物标志物发现与合成致死研究，可用 API 或批量下载进行分析。

数字 DNA 思维画像

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基于数字人类 DNA 理论，从文字中抽取思维指纹，揭示推理方式、决策习惯、价值观和情绪色彩，适合画像作者、对比思维风格或深入解读某人的推理逻辑。

扩散分子对接位点预测

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DiffDock 采用扩散深度学习预测蛋白-小分子结合构象与置信度，支持单个或批量虚拟筛选，辅助结构基础药物设计。

DNAnexus 云基因组集成

dnanexus-integration

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通过 DNAnexus 云基因组平台开发 app/applet、管理 FASTQ/BAM/VCF 等数据、运行工作流，并使用 dxpy 自动化脚本，支撑生物医学流水线。

ESM 蛋白质建模工具集

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融合 ESM3 与 ESM C 蛋白质语言模型，支持生成序列、预测结构、功能条件化、提取嵌入，可通过本地部署或 Forge API 完成蛋白结构与设计任务。

系统发育树工具包

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一个用于系统发育树分析的套件，支持树结构操作、进化事件检测、NCBI分类学集成以及 PDF/SVG 等可视化，适合系统发育组学与基因家族研究。

科学数据探索分析

exploratory-data-analysis

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自动识别 200+ 科学数据格式，提取元数据、评估数据质量、推荐可视化方案，并生成 Markdown 报告，帮助科研人员在后续分析前全面把握数据结构与特征。

FlowIO 流式细胞标准文件处理

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FlowIO 读写 Flow Cytometry Standard 文件，提取元数据、通道信息与事件数组，并可转换为 CSV/DataFrame，适用于流式细胞术数据预处理与通道校验。

FluidSim 计算流体框架

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FluidSim 是基于 Python 的高性能计算流体力学框架，提供 Navier-Stokes、浅水与分层流的伪谱求解器，集成 FFT、MPI 及输出分析/可视化，适用于湍流、涡旋与地球流体模拟。

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