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约束代谢模型分析

cobrapy
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COBRApy是一个强大的Python库，用于进行基于约束的代谢模型分析。它支持加载、操作和优化生物体代谢模型（如SBML格式）。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）和基因/反应敲除模拟，是系统生物学和代谢工程领域不可或缺的分析工具。
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DeepTools：高通量测序数据分析工具

deeptools
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DeepTools是一个完整的命令行工具集，用于分析高通量测序数据。它支持对ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq等多种实验进行质量控制（QC）、数据标准化、样本比较和高质量的可视化图谱生成。核心功能包括BAM文件到bigWig的转换，以及生成基因组区域的热图和谱图。
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癌症依赖图谱分析工具

depmap
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该工具提供癌症依赖图谱（DepMap）数据接口，基于全基因组CRISPR筛选、RNAi和化合物敏感性实验。可用于查询基因的依赖性评分，识别特定于癌症的脆弱点，预测合成致死作用，并验证肿瘤学药物靶点。
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系统发育树和系统生物学分析工具

etetoolkit
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ETE工具包是一个用于系统发育和层次树分析的综合平台。它支持加载和操作多种树格式，核心功能包括检测物种分化和基因重复等演化事件，识别直系同源基因和旁系同源基因，并能与NCBI分类数据库集成，支持高质量的PDF/SVG可视化输出，广泛应用于系统生物学和进化基因组学研究。
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综合科学数据探索分析

exploratory-data-analysis
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这是一个用于进行全面的科学数据探索性分析（EDA）的工具。它可以处理超过200种科学数据格式，涵盖生物信息学、化学、显微镜和光谱学等多个领域。它能自动识别文件类型，评估数据质量，并生成详细的markdown报告，帮助用户理解复杂科学数据集的结构和适用分析方法。
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流式细胞术FCS文件解析

flowio
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FlowIO是一个用于处理流式细胞术标准文件（FCS）的专业Python库。它能够高效解析FCS文件的复杂元数据，将事件数据提取为NumPy数组，并支持处理各种通道类型（如散射光、荧光等）。该工具是进行流式细胞数据预处理和构建数据分析管道的理想选择。
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基因组区间机器学习工具箱

geniml
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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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综合地理空间分析工具

geomaster
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这是一个全面的地理空间科学技能包，涵盖了遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持处理栅格、矢量、点云等多种数据类型（如Sentinel、Landsat），并集成了现代云原生工作流（STAC、COG）。适用于环境监测、城市规划和复杂的空间分析任务。
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生物信息学数据库查询工具

gget
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gget是一个全面的命令行工具和Python库，提供对超过20个生物信息学数据库的统一访问。它允许用户以一致的接口进行基因信息检索、序列分析（如BLAST、BLAT）、结构预测和富集分析等复杂任务。适用于交互式数据探索和构建自动化生物信息学工作流。
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蛋白质糖基工程分析

glycoengineering
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本技能用于专业分析和设计蛋白质的糖基化修饰。它能够扫描蛋白质序列以识别N-糖基化位点和预测O-糖基化热点，支持用户优化治疗性抗体、提高蛋白质稳定性，或进行疫苗抗原设计，是生物药物研发的关键工具。
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高性能基因组学分析工具

gtars
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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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基于LLM的假设生成与测试

hypogenic
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Hypogenic是一个用于加速科学发现的框架，它能自动化地在复杂表格数据集上生成和测试假设。该工具支持数据驱动（HypoGeniC）、文献深度整合（HypoRefine）以及两者结合（Union）三种模式。适用于需要系统性探索多个理论和模式的领域，如欺骗检测、内容分析和预测建模，极大地提升了科研效率。
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