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综合地理空间分析技能

geomaster
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
160
该技能涵盖地理空间科学，包括遥感、GIS、空间分析和地球观测机器学习。支持卫星影像处理、矢量与栅格数据操作、空间统计及点云处理。用户可利用云原生工作流和多种编程语言，配合 500+ 代码示例。适用于地形分析、水文建模及海洋空间分析任务。
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GeoPandas 空间数据分析指南

geopandas
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220
面向 Python 工作流的 GeoPandas 使用指南与本地审计工具，涵盖 GeoSeries/GeoDataFrame 空间操作、矢量数据读写、可复现环境搭建、CRS 与反经线处理规则，并提供结果正确性校验与隐私安全约定。
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gget 生物信息查询工具

gget
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
357
统一的命令行与 Python 工具，可快速查询 20 多个生物信息数据库，支持基因信息检索、BLAST/BLAT 比对、病毒序列下载、AlphaFold 结构预测、富集分析及疾病与表达数据查询。
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蛋白质糖基化工程

glycoengineering
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
388
分析和改造蛋白质糖基化。扫描N-糖基化序列子，预测O-糖基化热点，并访问精选糖工程工具，用于抗体优化和疫苗设计。
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Histolab 全切片图像分块提取

histolab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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面向数字病理全切片图像（WSI）的 Python 库，支持组织检测、切片分块提取、图像滤波与染色归一化，适合为深度学习准备 H&E 数据集及快速的分块分析。
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Matchms 质谱数据处理

matchms
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497
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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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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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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192
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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系统发育树构建与分析

phylogenetics
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249
本技能用于构建和分析系统发育树，涵盖 MAFFT 序列比对、IQ-TREE 2 最大似然树推断及 FastTree 快速分析。适用于进化关系研究、微生物基因组学、病毒传播动力学及分子钟分析。通过 ETE3 等工具可视化，帮助推断祖先序列、检测水平基因转移及确定物种分化时间。
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Polars 高性能数据框库

polars
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基于 Apache Arrow 的高性能 Python 数据框库。涵盖表达式式 API、惰性查询优化、流式外存处理、聚合与窗口函数、连接操作及 pandas 迁移，适用于 ETL 与数据分析流程。
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Polars Bio 基因组区间分析工具

polars-bio
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基于 Polars 的高性能基因组区间运算与生物信息文件读写库，支持 overlap、nearest、merge、coverage、complement、subtract 等操作，以及 BED/VCF/BAM/GFF 等格式读写，支持流式与云存储，是 bioframe 的快速替代方案。
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