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PrimeKG 知识图谱查询

primekg
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75
查询 PrimeKG 精准医学知识图谱，检索基因、药物、疾病和表型节点，获取邻居关联，分析疾病上下文，并探索药物重定位路径。
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PyDESeq2 差异表达分析

pydeseq2
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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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Pymatgen 材料分析

pymatgen
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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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Pymoo 多目标优化框架

pymoo
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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
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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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146
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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Scanpy 单细胞分析工具

scanpy
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257
Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于单细胞 RNA 测序数据分析。涵盖质量控制、标准化、降维、聚类和可视化。支持将 R 格式转换为 h5ad，并提供现成的 CLI 脚本实现端到端工作流，适用于探索性分析和高质量绘图。
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科学批判性思维

scientific-critical-thinking
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344
运用 GRADE 与 Cochrane 偏倚风险评估框架，系统评价科研主张、实验设计与证据质量。帮助识别选择偏倚、混杂因素、统计陷阱与逻辑谬误，并对研究论文给出结构化的建设性批判分析。
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scikit-bio 生物信息学工具包

scikit-bio
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183
用于生物数据分析的 Python 工具包，支持生物序列读写与操作、成对及多序列比对、系统发育树构建、α/β 多样性与 UniFrac 距离、PCoA 排序分析、PERMANOVA 等统计检验，以及 FASTA/Newick/BIOM 格式读写，广泛用于微生物组与群落生态研究。
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scikit-survival 生存分析实战

scikit-survival
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基于 scikit-survival 0.28.0 构建、评估与审查右删失或竞争风险生存分析流程，涵盖防泄漏预处理管道、嵌套模型选择、Cox 与机器学习模型、时变概率预测，以及 IPCW 一致性、动态 AUC、Brier 评分等删失感知指标。
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scVelo RNA速率分析

scvelo
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360
scVelo 是用于单细胞 RNA 测序的 RNA 速率分析 Python 包，通过未剪接/剪接 mRNA 动力学估计细胞状态转变，推断轨迹方向，计算潜在时间并识别驱动基因，揭示细胞命运决定。
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Seaborn 统计可视化库

seaborn
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358
Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 统计可视化库，与 Pandas 深度集成。它提供面向数据集的绘图功能，支持创建出版级质量的统计图形，如箱线图、小提琴图和热力图。适用于探索性数据分析、多变量分析及复杂多面板图表，具有美观的默认样式和统计感知能力。
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