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质谱谱图匹配

matchms
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
304
matchms 是一套开源 Python 质谱分析库，可导入多格式谱图、统一元数据、过滤和标准化峰值、计算相似度并构建可复现流程，便于代谢物鉴定与谱库搜索。
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PyOpenMS 质谱分析平台

pyopenms
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
458
PyOpenMS 通过 Python 接口调用 OpenMS，面向蛋白质组和代谢组全流程，从文件读写、信号处理、特征检测到鉴定定量，并可与 pandas/可视化工具整合。
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Scanpy 单细胞分析流程

scanpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
422
Scanpy 以 AnnData 为基础，构建可扩展的单细胞 RNA-seq 分析流程，涵盖质控、归一化、降维、聚类、标记基因发现、细胞注释、轨迹推断与出版级可视化，适用于探索型 scRNA-seq 研究。
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Scikit-learn 机器学习指南

scikit-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
287
使用 scikit-learn 构建经典机器学习流程的全面指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、模型评估、调参和生产级流水线，适用于结构化与文本数据。
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单细胞生成建模工具

scvi-tools
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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提供基于 PyTorch 的概率生成模型，面向单细胞 RNA、ATAC、空间与多模态数据，自动校正批次效应、支持不确定性差异分析，便于与 scanpy 流程对接。
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UMAP流形降维

umap-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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UMAP-Learn 提供快速非线性降维，适合可视化、聚类预处理以及特征工程，兼容 scikit-learn 接口，支持有监督/半监督嵌入和可调参数以保留局部与全局结构。
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UniProt数据库接口

uniprot-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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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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Zarr Python 块数组存储

zarr-python
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提供 Python 中的块化压缩多维数组存储，兼容 NumPy/Dask/Xarray，支持并行读写、分片与 S3/GCS 等云端对象存储，适合大规模科学计算流水线。
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地理空间科学宝典

geomaster
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GeoMaster 提供涵盖遥感、GIS、空间统计与机器学习的全链地理空间科学能力，支持卫星影像、点云、STAC与云原生流程，并配备 500+ 示例，适用于地表监测、流域建模等任务。
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InterPro蛋白注释工具

interpro-database
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通过 InterPro REST API 与 Python 示例快速查询蛋白家族、结构域、功能位点等信息，支持功能预测、结构域组合分析以及 GO 注释，服务于蛋白组注释或进化研究流程。
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单细胞RNA速度分析

scvelo
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scVelo 使用未剪接和剪接转录本计数估算细胞状态流向，重构发育轨迹、潜在时间并识别驱动基因，常用于单细胞RNA测序的 Scanpy 流程中。
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系统发育分析流程

phylogenetics
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128
使用MAFFT、IQ-TREE 2、FastTree等工具完成对齐、进化树构建与可视化，适用于微生物、病毒、蛋白家族等的系统发育与分子钟分析。
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