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PufferLib强化学习环境框架

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
56
PufferLib强化学习环境版本管理指南，支持向量化、策略、PuffeRL训练、评估和安全的检查点审查。适配Gymnasium/PettingZoo环境至PufferLib 3.0.0或原生4.0源码。包含CPU-only、无网络工具的安全默认设置，支持严格JSON输出和依赖自由的捆绑CLI工具。
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PyDESeq2 差异表达分析

pydeseq2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
431
使用 PyDESeq2 对 bulk RNA-seq 进行差异基因表达分析，支持公式化设计、Wald 检验、FDR 校正、LFC 收缩和结果可视化。
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pydicom DICOM 数据处理工具

pydicom
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
315
使用 pydicom 3.0.2 读取、检查、写入与转换本地 DICOM 数据集及像素数据，涵盖元数据、传输语法、压缩插件、帧、私有元素与去标识化审查，并强调医疗隐私安全边界与受限的预检流程。
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PyHealth 临床深度学习

pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
168
使用 PyHealth 构建临床与医疗深度学习流水线：加载 EHR、生理信号与医学影像数据集，定义死亡率、再入院、用药推荐等任务，实例化模型并用 Trainer 训练评估，同时支持 ICD/ATC 等医疗编码映射。
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PyLabRobot 实验室自动化

pylabrobot
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
367
开发并审查实验室自动化资源、液体处理计划和离线仿真。用于 PyLabRobot 协议或 API 问题，物理执行需操作员安全门。支持硬件无关前端和设备特定后端。
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Pymatgen 材料分析

pymatgen
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
73
使用 pymatgen 分析、验证、转换材料结构与计算数据，涵盖对称性、相图和 Materials Project 查询，强调数据溯源。
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PyMC 贝叶斯建模

pymc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
239
使用 PyMC 6 构建、拟合与验证贝叶斯模型，涵盖层次模型、MCMC/NUTS 采样、变分推断、先验与后验预测检验、采样诊断以及 LOO/WAIC 模型比较，适用于概率编程与不确定性量化。
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Pymoo 多目标优化框架

pymoo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
358
Pymoo 是一个 Python 单目标与多目标优化框架，提供 NSGA-II/III、MOEA/D、SPEA2 等算法，支持约束处理、ZDT/DTLZ 基准测试、Pareto 前沿分析与可视化，适用于工程设计等优化问题。
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PyOpenMS 质谱分析

pyopenms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
387
PyOpenMS 提供 OpenMS 库的 Python 接口，用于蛋白质组学和代谢组学的质谱数据分析。支持特征检测、肽段与蛋白质鉴定、无标记与同量异序定量、加合物与精确质量注释，并内置即用脚本，覆盖常见 LC-MS/MS 工作流。
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Python基因组文件处理

pysam
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Python基因组文件处理库，支持读取、查询、过滤和写入SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ等格式，提供pileup、覆盖度分析、索引和CRAM参考操作功能。适用于需要低级别流式访问基因组数据的生物信息学工作流。
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PyTDC 治疗机器学习工具包

pytdc
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PyTDC 用于发现治疗机器学习任务、访问批准数据集、任务感知数据分割、评估指标、基准组和工作流。专为生物医学研究和药物发现应用设计，支持 Python 环境。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTorch Lightning 是一个深度学习框架，用于组织 PyTorch 代码并消除样板代码。它自动化训练工作流，支持多 GPU/TPU 编排，并实现神经网络训练最佳实践。功能包括 LightningModule、Trainer、数据管道、回调函数、日志记录（W&B、TensorBoard）以及分布式训练策略（DDP、FSDP），适用于可扩展的神经网络训练。
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