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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。

Reactome 通路分析助手

reactome-database

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

调用 Reactome 内容与分析服务（或 reactome2py 客户端）获取通路层级、基因映射、富集/表达分析与疾病机制数据，辅助系统生物学研究。

PyMC 贝叶斯建模流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

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