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Python离散事件模拟框架
simpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型,例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件,从而进行容量规划和流程优化。
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统计分析与假设检验指南
statistical-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
267
本技能提供系统性的统计分析流程指导,主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法(如t检验、方差分析、回归等),进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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Python统计建模与计量分析
statsmodels
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集,支持进行严格的统计推断,包括普通最小二乘回归(OLS)、广义线性模型(GLM)、混合效应模型和时间序列分析(ARIMA)。适用于计量经济学、生物统计学等领域,进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验,生成专业报告。
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STRING蛋白互作查询
string-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图,并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集,支持跨物种分析与网络扩展。
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TileDB VCF 变体存储
tiledbvcf
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
466
TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据,支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出,适合群体基因组分析与变异数据库构建。
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零样本时间序列预测模型
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
300
该技能利用Google的TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练,即可对任何单变量时间序列(如销量、传感器数据或天气数据)进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间,提供了完整的概率预测视图,适用于各种时间序列数据分析。
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UniProt数据库接口
uniprot-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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通过 UniProt REST API 搜索蛋白质、获取 FASTA 与注释、执行 ID 映射并流式下载,适合 Python 工作流和批量分析。
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跨平台内容分析工具
apify-content-analytics
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具是一个全面的内容分析解决方案,用于跟踪和量化Instagram、Facebook、YouTube、TikTok等主流社交媒体平台的表现。它能够提取帖子、Reels、广告、话题标签等关键指标,帮助用户衡量内容投入产出比(ROI)和粉丝增长情况,从而指导内容优化策略。
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GeoMaster地球观测套件
geomaster
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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GeoMaster 提供遥感、GIS、空间分析与机器学习的全面能力,支持卫星影像、矢量/栅格处理、点云、地形与水文建模,并兼容云原生流程,适用于各类地球观测与地理计算任务。
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BindingDB 亲和力查询
bindingdb-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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通过 BindingDB 的 REST 接口或下载表格获取药物-靶标的 Ki/Kd/IC50/EC50 亲和力数据,辅助靶点驱动的药物发现、SAR 分析、先导化合物评估和基准数据集构建。
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cBioPortal癌症基因组数据
cbioportal-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
328
通过 cBioPortal REST API 查询 TCGA、GENIE 等肿瘤研究的突变、拷贝数、表达和生存数据,可用于癌基因验证、共突变模式分析与临床变量关联研究。
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DepMap 依赖数据探索
depmap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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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。
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