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PyDESeq2 差异表达分析
pydeseq2
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
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。
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UniProt数据库接口
uniprot-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
通过 UniProt REST API 搜索蛋白质、获取 FASTA 与注释、执行 ID 映射并流式下载,适合 Python 工作流和批量分析。
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X/Twitter数据爬取与自动化工具箱
x-twitter-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
142
这是一个全面强大的X/Twitter数据爬取和自动化工具箱。它支持深度关键词搜索、用户资料查询、批量导出粉丝和媒体内容,并能实现自动发布、回复和实时事件监控。适用于市场调研、社交媒体监听和内容自动化管理等场景。
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DepMap 依赖数据探索
depmap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
125
通过 DepMap 查询癌细胞系的 CRISPR Chronos 依赖评分、药物敏感性与基因效应,辅助靶点验证、生物标志物发现与合成致死研究,可用 API 或批量下载进行分析。
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Xquik 社交数据平台
x-twitter-scraper
davepoon/buildwithclaude
81
Xquik 通过 REST、MCP 与 Webhook 接口提供推文/用户查询、关注者批量提取、抽奖、热榜与账号监控等 X 数据服务,适合需要实时监测与自动化分析的场景。
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分析云存储访问模式
analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
118
本工具用于检测主流云存储服务(AWS S3、GCS、Azure Blob Storage)中的异常访问模式。它通过分析审计日志,利用统计基线和时间序列异常检测技术,识别出非工作时间的大批量下载、新IP访问或API调用激增等可疑活动,是调查数据外泄或构建安全检测规则的关键手段。
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Segment 自动化工具
segment-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
345
通过 Rube MCP 和 Composio 的 Segment 工具链自动执行事件追踪、识别用户、分组、页面浏览、批量调用、别名合并及源配置操作,并在使用前先查询最新 schema 保障一致性。
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基因调控网络推断
arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
402
使用可扩展的 GRNBoost2 和 GENIE3 算法,从批量或单细胞转录组数据中推断基因调控网络,识别转录因子与靶基因的调控关系,并支持分布式计算。
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Biopython 生物信息学工具包
biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
284
Biopython 是一个综合性的 Python 分子生物学工具包,用于序列操作、文件解析(FASTA/GenBank/PDB)、系统发育分析以及通过 Entrez 编程访问 NCBI/PubMed。适用于批量处理、自定义生物信息学流程和 BLAST 自动化。
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ClickHouse数据分析与查询
clickhouse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
65
本技能提供了一套完整的ClickHouse数据处理工作流。它涵盖了高效的批量数据插入、高级分析查询(如漏斗分析、留存分析),以及使用物化视图进行数据预聚合。用户可利用此技能构建高性能的OLAP仪表板和执行大规模数据转换。
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Bright Data数据采集与爬虫API
brightdata-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
284
利用Bright Data的SERP API和Web Scraper API,实现结构化搜索结果和大规模数据的批量采集。支持同步获取主流搜索引擎的JSON数据,并可触发异步爬取任务,适用于市场调研、SEO分析等数据爬取场景。
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CoreWeave GPU工作负载部署
coreweave-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
436
本指南提供在CoreWeave平台上使用Kubernetes(kubectl)部署GPU工作负载的教程。内容包括部署vLLM服务进行大型语言模型(LLM)推理测试,以及运行CUDA批量作业进行性能基准测试。适用于首次部署GPU任务或验证集群访问的场景。
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