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基因组区间机器学习工具箱
geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
208
Geniml是一个用于在基因组区间数据(BED文件)上进行机器学习分析的Python工具包。它提供了一系列先进的无监督方法,用于学习基因组区域、单细胞(scATAC-seq)和元数据的嵌入表示。核心功能包括Region2Vec、BEDspace、scEmbed等,支持构建共识峰集(Universe),可用于基因组学研究中的聚类和特征提取。
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高性能基因组学分析工具
gtars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
105
Gtars是一个高性能的基因组区间分析工具包,支持Python绑定。它为计算生物学和机器学习应用提供专业模块,用于基因组重叠检测、覆盖度轨道生成(WIG/BigWig)、基因组分词化和单细胞碎片分析。适用于处理BED文件、参考序列验证及构建生物信息学流程。
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Matchms:质谱相似性与代谢组学分析
matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
460
Matchms是一个功能强大的开源Python库,专用于质谱数据处理和构建分析流程。它可以支持导入多种格式的谱图数据,提供高级过滤功能以标准化数据,并计算多种谱图相似性得分(如余弦相似度)。该工具在代谢物鉴定、谱库搜索和构建可重复的代谢组学流程方面具有极高的应用价值。
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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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系统发生树构建与分析工具包
phylogenetics
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496
本工具包提供完整的系统发生学分析流程,涵盖序列比对、数据精修和树状图构建。集成了MAFFT进行多序列比对,IQ-TREE 2和FastTree进行最大似然树推断。适用于分子基因组学、病毒进化追踪、蛋白质家族分析和分子时钟研究等领域,实现自动化生物信息学分析。
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高性能基因组区间分析工具
polars-bio
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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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差异基因表达分析 (PyDESeq2)
pydeseq2
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PyDESeq2是用于批量RNA-seq数据差异基因表达分析的Python工具包。它提供了一个完整的生物信息学工作流程,涵盖了数据加载、设计规范(包括多因素效应)、DESeq2模型拟合、Wald统计检验和FDR校正。该工具支持LFC收缩等高级功能,是实现基因组学分析并将其无缝整合到Python数据流中的关键工具。
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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
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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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Qiskit量子计算框架
qiskit
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232
Qiskit是一个领先的开源量子计算框架,允许用户构建、优化和执行复杂的量子电路。它支持在本地模拟器和真实的IBM量子硬件等多种平台上运行,是实现量子机器学习、化学模拟和组合优化等高级算法的理想工具。
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单细胞基因组学分析流程
scanpy
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提供一套完整的单细胞转录组数据分析管线。可用于执行从质量控制、数据标准化、到降维分析(如PCA、UMAP、t-SNE)、聚类识别和标记基因发现的全部流程,是进行探索性单细胞基因组学研究的关键工具。
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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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