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PyMC 贝叶斯建模

pymc-bayesian-modeling

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

单细胞组学深度生成模型

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

scvi-tools是一个全面的Python框架，利用深度生成模型和变分推断技术，用于分析单细胞数据的多模态组学数据。它特别适用于进行概率性的批次效应校正、多组学数据整合以及带有不确定性的差异表达分析，支持RNA-seq、ATAC-seq和多组学数据。

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