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搜索差异分析，共找到 13 条记录

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财务分析与估值工具包

financial-analyst

alirezarezvani/claude-skills

这套高级工具包提供全面的财务分析框架，涵盖了财务比率分析、现金流折现（DCF）估值、预算差异分析和滚动预测构建。它是进行战略决策、投资分析、管理报告和全面评估企业财务健康状况的必备工具。

PyDESeq2 差异表达分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。

单细胞生成建模工具集

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。

食物营养数据库查询与分析

food-database-query

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供全面的营养食物数据库查询、比较和计算功能。支持根据食物名称、营养指标（如高蛋白、低GI）进行模糊搜索，并能根据份量、烹饪影响等进行精确营养计算。适用于进行专业化的膳食计划、营养分析，或对比不同食物的宏微量营养差异。

PyDESeq2 差异表达分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 PyDESeq2 对 bulk RNA-seq 进行差异基因表达分析，支持公式化设计、Wald 检验、FDR 校正、LFC 收缩和结果可视化。

批量 RNA 测序分析流程

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

端到端批量 RNA 测序分析编排器，引导用户从原始 FASTQ 读取到质量控制、比对、定量及差异表达分析。支持 nf-core/rnaseq 或 STAR/Salmon 等独立工具，确保基因水平计数和通路富集分析的可重复性与统计可靠性。

通路富集分析

pathway-enrichment

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

对基因列表或排名数据进行通路和基因集富集分析，使用 gseapy、Enrichr 等工具。支持 ORA、GSEA、ssGSEA 及功能分析，涵盖 GO、KEGG、Reactome 等数据库。适用于解读差异表达结果、CRISPR 筛选结果及聚类标记，识别过度代表的生物通路。

预算差异分析报告

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mohitagw15856/pm-claude-skills

本技能用于生成完整的预算差异分析报告。它不仅提供实际与预算的对比表，还能深入分析超出阈值的各项差异的根本原因（区分永久性与时间性），并为管理层提供行动建议和修正的全年预测，适用于财务回顾和董事会汇报。

异质性分析：深化经济机制

cie-heterogeneity

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为经济学研究提供高质量的异质性分析标准。强调异质性分析必须具有理论依据，不能仅停留在按区域或规模切分数据。研究者需要将多个维度（如所有制、融资约束、行业属性）与核心经济机制关联，并通过显著的组间差异，将结论提升至具有针对性的政策含义。

异质性与条件性分析指南

cpa-heterogeneity

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为中国公共管理领域的研究人员提供了异质性和条件性分析的完整框架。它指导用户如何系统性地选择关键维度（如行政层级、治理情境、制度结构），并提供了量化（如系数差异检验）和定性（如跨案例比较）的实证方法，确保研究结论具备理论深度和方法学严谨性。

金融异质性分析指南

jfr-heterogeneity

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本指南提供了一套专业的异质性分析方法论，指导研究者如何从理论机制出发进行数据切分。核心原则是：切分维度必须由经济机制（如所有制、银行类型、融资约束）事前预测，绝不能进行“数据探鱼”。强调使用组间系数差异检验，确保分析的严谨性和理论支撑。

元分析：调节变量与偏倚诊断

psychbull-moderators-and-bias

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

该技能用于心理学领域的高级元分析，旨在评估效应大小的可靠性及异质性来源。它包含调节变量分析（元回帰分析）以解释效应差异，并运行多重发表偏倚诊断（如漏斗图、Egger检验、p-曲线等）。适用于需要严格学术报告和稳健性检验的科研场景。

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