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OMERO显微镜图像数据分析平台
omero-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
130
本技能为OMERO(开源显微镜数据管理平台)提供了全面的Python集成,用于管理、可视化和分析复杂的显微图像数据。支持通过代码访问图像、检索数据集、管理感兴趣区域(ROIs)和注释,执行深层像素分析,并为高通量筛选和生物成像工作流进行批处理。
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计算病理学分析工具包
pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
273
PathML是一个全面的Python工具包,用于先进的计算病理学工作流。它支持从160多种专有格式加载全玻片图像(WSI),并提供图像预处理(染色归一化、组织检测)、构建空间细胞/组织图谱以及训练深度学习模型(如HoVer-Net)的能力。尤其适用于分析CODEX和Vectra等多参数免疫荧光数据。
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Polars:高性能数据处理框架
polars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
216
Polars是一个基于Apache Arrow的高性能数据帧库,专为Python和Rust设计。它提供了表达式式API和惰性求值机制,能够高效处理复杂的数据管道和大规模ETL任务。适用于需要高性能、并行计算,或从Pandas迁移到更优数据处理方案的专业数据分析和工程场景。
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高性能基因组区间分析工具
polars-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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polars-bio是基于Polars的高性能生物信息学库,专注于基因组区间操作和文件I/O。它提供DataFrame友好的API,用于执行区间算术运算(如重叠、合并、补集等),并支持读写BED, VCF, BAM, GFF等主流生物信息学格式。支持流式处理和云存储,适用于大规模、高性能的基因组数据分析。
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RNA-seq差异基因表达分析
pydeseq2
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370
PyDESeq2是用于分析批量RNA-seq原始计数数据的差异基因表达分析工具。它提供了一个完整的生物信息学工作流,支持多因素设计、归一化处理、离散度收缩和统计检验(包括FDR校正)。它能够帮助用户将传统的R语言DESeq2工作流程平稳、高效地迁移到Python环境中。
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DICOM医学影像处理工具
pydicom
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
138
用于处理DICOM医学影像文件,支持读取、写入和修改医学图像数据。功能包括提取CT、MRI等各类医学扫描的像素数据,管理复杂的元数据标签,处理数据压缩,执行患者数据匿名化,并能将医学图像转换为标准格式,适用于医疗影像分析和PACS系统集成。
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PyOpenMS质谱数据分析
pyopenms
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PyOpenMS是基于OpenMS库的Python封装,提供完整的质谱数据分析解决方案。它覆盖了从原始文件读取、信号预处理、特征检测到蛋白质和肽段鉴定等整个流程。该工具适用于蛋白质组学和代谢组学的定量和定性分析,能够处理复杂的LC-MS/MS数据分析工作流。
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Python基因组数据分析工具包
pysam
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Pysam是一个功能强大的Python模块,专门用于读取、操作和写入核心的基因组数据文件格式。它提供了到htslib的Python接口,支持处理比对文件(BAM/CRAM)、变异文件(VCF/BCF)和参考序列(FASTA/FASTQ)。该工具适用于实现复杂的生物信息学流程、计算覆盖度和进行变异体注释,是生物数据分析的必备工具。
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量子动力学模拟工具箱
qutip
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个用于模拟量子力学系统的Python库。它能够处理开放和封闭的量子系统动力学,涵盖主方程、退相干和量子光学等核心概念。用户可进行时间演化模拟、计算纠缠度、热力学熵,并可视化量子态。
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RDKit化学信息学工具包
rdkit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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RDKit是一个功能强大的化学信息学库,提供Python API用于分子结构操作和分析。它支持读取和写入多种分子格式(SMILES, SDF等),能够计算分子描述符、进行子结构搜索、处理立体化学和化学反应建模。本工具集是药物发现、计算化学和化学信息学研究的核心支持。
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智能研究信息查询助手
research-lookup
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
257
该技能提供实时、全面的研究信息查询服务。它能根据查询内容自动选择最佳后端,无论是快速的通用网络搜索、处理复杂的深度研究,还是进行专业的学术论文检索。适用于学术研究、资料查证和行业趋势分析。
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生物数据分析工具包
scikit-bio
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scikit-bio是一个全面的Python库,专为生物信息学和生物数据分析设计。它提供强大的功能,用于处理DNA、RNA和蛋白质序列,执行复杂的序列比对,构建和分析系统发育树,并进行高级的生态学统计。核心能力包括计算多样性度量、进行降维分析(PCoA)以及处理多种生物学文件格式(如FASTA,Newick)。适用于微生物学、基因组学和生态学研究领域。
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