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临床决策支持报告生成

clinical-decision-support
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本技能专用于为制药和临床研究领域生成专业的临床决策支持（CDS）文档。它擅长进行生物标志物分层的患者队列分析，生成基于证据的治疗指南（包含GRADE分级），并输出符合出版标准的LaTeX/PDF报告，适用于药物开发和监管申报。
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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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深化学：化学与生物机器学习

deepchem
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DeepChem是一个全面的Python库，用于将机器学习应用于化学、生物和材料科学领域。它支持分子属性预测（如ADMET、毒性）、药物发现和材料设计等。该技能集提供了多种特征化方法（指纹、描述符、图表示），可处理SMILES和SDF等多种数据格式，支持高性能的图神经网络（GNN）模型。
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DNAnexus基因组学生物信息平台

dnanexus-integration
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这是一个用于生物医学数据分析和基因组学研究的云平台。它支持用户构建和部署复杂的生物信息学流程（应用程序/Applets）。用户可以管理多种数据类型（如FASTQ, BAM, VCF），执行高级工作流，并通过dxpy Python SDK进行程序化操作。
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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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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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生物学数据谱系湖仓

lamindb
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LaminDB是一个开源的生物学领域谱系原生湖仓，用于管理和分析复杂的生物数据集和计算工作流。它使多种科学数据（如scRNA-seq, AnnData）具备可查询性、可追溯性并符合FAIR原则。核心功能包括强大的数据谱系跟踪、基于本体的注释和模式验证，支持在多云/本地存储系统上进行统一查询，适用于生物信息学研究。
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生物信息学工作流平台

latchbio-integration
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Latch是一个强大的Python框架，专为构建和部署可扩展的无服务器生物信息学工作流而设计。它允许用户使用Python装饰器定义复杂工作流，无缝集成Nextflow和Snakemake等主流工具，并通过LatchFile/LatchDir管理云数据。平台提供高级资源配置、GPU支持以及用于RNA-seq和AlphaFold等任务的预验证流程，确保计算生物学实验的高可重复性和效率。
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分子动力学模拟流程

molecular-dynamics
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本技能提供分子动力学模拟的完整工作流程，涵盖了系统构建、势场定义、能量最小化和平衡化过程。使用OpenMM和MDAnalysis等专业工具，适用于蛋白质结构稳定性分析、药物结合建模及生物物理学研究。
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