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MarkItDown 文档转换工具

markitdown
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
395
使用 Microsoft MarkItDown 将 PDF、Office、HTML、CSV、EPUB 等异构文档转换为保留结构的 Markdown，适用于文本分析、检索与 LLM/RAG 数据摄取。涵盖本地及流式转换、批量处理、插件、OCR、Azure 提取与 MCP 服务器集成。
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Matchms 质谱数据处理

matchms
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基于 Python 的串联质谱数据处理技能，使用 matchms 0.33.1 完成 MS/MS 文件读写、元数据标准化、峰过滤、谱图相似度打分、谱库检索匹配、得分矩阵与分子相似性网络构建，适用于代谢组学谱图分析。
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MATLAB 与 GNU Octave 工作流

matlab
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用于设计、审查、迁移并安全规划 MATLAB 或 GNU Octave 数值工作流，涵盖数组、表格与时间数据、函数、测试、工程、绘图、MAT 文件及 Python 互操作，并强调产品许可与执行安全边界。
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Matplotlib 数据可视化库

matplotlib
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Matplotlib 是 Python 基础可视化库，用于创建静态、动画和交互式图表。支持线、散点、柱状图等多种类型，适用于科学统计可视化。可自定义外观、创建多面板图表，并导出为 PNG、PDF 等格式。适合制作出版级图形及集成到 Jupyter 笔记本中。
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Medchem 化合物筛选

medchem
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基于 Python 的药物化学分子筛选工具，用于化合物库的分类与优先级排序。支持类药性规则（Lipinski、Veber、CNS）、结构警示目录（PAINS、NIBR、ChEMBL）、复杂度指标、官能团检测及查询语言，适用于大规模分子筛选与命中到先导化合物优化。
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Modal 无服务器 Python 平台

modal
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Modal 是一个无服务器云平台，用于按需运行 Python 代码，包括 GPU 加速的 AI/ML 工作负载。适用于部署模型、提供 Web API、批处理任务和将 Python 应用程序扩展到云容器，支持从零到数千个实例的自动扩展。支持自定义容器镜像、持久化存储和亚秒级冷启动以实现低延迟推理。
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分子动力学模拟与分析

molecular-dynamics
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使用 OpenMM 和 MDAnalysis 运行并分析分子动力学模拟，包括蛋白质/小分子体系搭建、力场选择、能量最小化、NVT 平衡、生产模拟以及 RMSD、RMSF、接触图和自由能面等轨迹分析，适用于结构生物学、药物结合和生物物理研究。
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分子特征化工具库

molfeat
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统一的分子特征化 Python 库，集成 100 多种特征化器与预训练嵌入模型，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适用于机器学习的数值特征，用于 QSAR 建模、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习。
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NetworkX 图与网络分析

networkx
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使用 Python 的 NetworkX 3.x 创建、分析和可视化复杂网络。支持从数据构建图结构、运行最短路径、PageRank、中心性等算法、社区发现、生成随机与无标度网络，并读写 GraphML、JSON、边列表等多种格式。
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NeuroKit2 生物信号处理

neurokit2
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基于 NeuroKit2 构建可复现的生理时间序列研究流程，涵盖 ECG、RSP、EDA 等生物信号的预处理、事件与区间分析、多模态对齐、变异性与复杂度分析。
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神经电极数据全分析

neuropixels-analysis
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基于 SpikeInterface 的 Neuropixels 细胞外记录全分析工具包，支持数据加载、预处理、漂移校正、Kilosort4 等算法的尖峰分类、质量指标计算和 AI 辅助单元整理，用于生成可发表的神经数据。
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OMERO 显微数据集成

omero-integration
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使用 omero-py、BlitzGateway、OMERO CLI 等安全检查和自动化 OMERO.server 显微数据工作流，涵盖数据清单、元数据导出、注释、ROI、渲染及经审核的写入操作。
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