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PDB结构浏览器

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通过 RCSB PDB 搜索蛋白或核酸结构、下载 PDB/mmCIF/Binary 坐标文件、获取实验元数据并批量处理，为药物发现、蛋白工程和结构生物学提供数据支撑。

PubMed 数据库访问

pubmed-database

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通过 PubMed 的 REST/API 接口构建布尔、MeSH 查询，按类型和时间等属性过滤文献，并借助 NCBI E-utilities 自动抓取摘要、引用和批量处理。

PyOpenMS 质谱分析平台

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PyOpenMS 通过 Python 接口调用 OpenMS，面向蛋白质组和代谢组全流程，从文件读写、信号处理、特征检测到鉴定定量，并可与 pandas/可视化工具整合。

Scikit-learn 机器学习指南

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使用 scikit-learn 构建经典机器学习流程的全面指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、模型评估、调参和生产级流水线，适用于结构化与文本数据。

Python 生存分析工具集

scikit-survival

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基于 scikit-survival 的完整生存分析指南，涵盖删失数据处理、Cox/集成/SVM 模型构建以及 C 统计量、时间依赖 AUC、Brier 得分等评估，适用于临床和可靠性领域的时间事件建模。

UMAP流形降维

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UMAP-Learn 提供快速非线性降维，适合可视化、聚类预处理以及特征工程，兼容 scikit-learn 接口，支持有监督/半监督嵌入和可调参数以保留局部与全局结构。

Vaex 大数据分析

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Vaex 通过懒加载、磁盘外数据帧和高效聚合，令亿级行级别的 CSV/Arrow/Parquet 数据可视化、统计与机器学习处理成为可能，适用于无法全部载入内存的大型数据分析场景。

PyMC 贝叶斯建模流程

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通过 PyMC 5+ 演示贝叶斯模型从数据准备、先验/后验检验、MCMC 推断、诊断、模型比较到预测的全流程，适合层级模型、不确定性建模和缺失数据处理等复杂任务。

SciPy 科学计算库工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

SciPy 提供开源算法和工具，覆盖积分、优化、统计与信号处理等领域，方便科研人员与工程师构建稳定的数值计算应用。

实验结果分析助手

analyze-results

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

处理机器学习实验输出，整理对比表、计算统计指标并提炼洞察，帮助用户在解读结果或进行比较时获得明确的观察与后续实验建议。

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