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科学研究假设生成

hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
283
该技能帮助构建有证据支持的科学问题和候选假设。它将观察转化为透明、可测试的研究计划，不将假设视为事实。它区分观察、机制和预测，确保严谨的研究设计和安全合规。
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LaminDB 生物数据管理

lamindb
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350
LaminDB 是一个开源的、原生谱系的数据湖，专为生物数据集和模型设计。它支持数据的查询、追踪、验证和 FAIR 合规性，兼容多种存储格式。用户可追踪计算工作流，通过 Bionty 进行本体注释，管理单细胞测序等生物数据，确保可复现性和团队协作。
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Matplotlib 数据可视化库

matplotlib
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330
Matplotlib 是 Python 基础可视化库，用于创建静态、动画和交互式图表。支持线、散点、柱状图等多种类型，适用于科学统计可视化。可自定义外观、创建多面板图表，并导出为 PNG、PDF 等格式。适合制作出版级图形及集成到 Jupyter 笔记本中。
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Medchem 化合物筛选

medchem
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基于 Python 的药物化学分子筛选工具，用于化合物库的分类与优先级排序。支持类药性规则（Lipinski、Veber、CNS）、结构警示目录（PAINS、NIBR、ChEMBL）、复杂度指标、官能团检测及查询语言，适用于大规模分子筛选与命中到先导化合物优化。
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NetworkX 图与网络分析

networkx
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94
使用 Python 的 NetworkX 3.x 创建、分析和可视化复杂网络。支持从数据构建图结构、运行最短路径、PageRank、中心性等算法、社区发现、生成随机与无标度网络，并读写 GraphML、JSON、边列表等多种格式。
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Polars Bio 基因组区间分析工具

polars-bio
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基于 Polars 的高性能基因组区间运算与生物信息文件读写库，支持 overlap、nearest、merge、coverage、complement、subtract 等操作，以及 BED/VCF/BAM/GFF 等格式读写，支持流式与云存储，是 bioframe 的快速替代方案。
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PyDESeq2 差异表达分析

pydeseq2
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431
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。
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Pymoo 多目标优化框架

pymoo
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358
Pymoo 是一个 Python 单目标与多目标优化框架，提供 NSGA-II/III、MOEA/D、SPEA2 等算法，支持约束处理、ZDT/DTLZ 基准测试、Pareto 前沿分析与可视化，适用于工程设计等优化问题。
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PyOpenMS 质谱分析

pyopenms
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PyOpenMS 提供 OpenMS 库的 Python 接口，用于蛋白质组学和代谢组学的质谱数据分析。支持特征检测、肽段与蛋白质鉴定、无标记与同量异序定量、加合物与精确质量注释，并内置即用脚本，覆盖常见 LC-MS/MS 工作流。
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Python基因组文件处理

pysam
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Python基因组文件处理库，支持读取、查询、过滤和写入SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ等格式，提供pileup、覆盖度分析、索引和CRAM参考操作功能。适用于需要低级别流式访问基因组数据的生物信息学工作流。
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科研文献检索汇编

research-lookup
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303
为科学论文或研究简报汇编外部学术证据与参考文献。默认使用 Parallel Search 多轮检索，配合 Extract 核验来源并去重排序，生成可直接用于写作的研究包，默认目标为 60 篇经核实的独特文献，支持深度研究报告与结果封装导出。
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Scanpy 单细胞分析工具

scanpy
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257
Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于单细胞 RNA 测序数据分析。涵盖质量控制、标准化、降维、聚类和可视化。支持将 R 格式转换为 h5ad，并提供现成的 CLI 脚本实现端到端工作流，适用于探索性分析和高质量绘图。
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