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网络图分析与可视化工具包

networkx
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NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的图和网络结构。它内置了最短路径查找、中心性计算（如PageRank）、社区检测等核心图论算法，支持社会网络、生物信息学和交通系统等领域的复杂数据分析。
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综合生物信号处理工具箱

neurokit2
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本工具箱是一个全面的生理信号分析平台，可处理心电图(ECG)、脑电图(EEG)、皮肤电导(EDA)等多类型生物信号。它支持心率变异性分析、脑状态识别、自主神经系统评估等高级分析，广泛应用于心理生理学和临床研究。
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OMERO显微镜图像数据分析平台

omero-integration
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本技能为OMERO（开源显微镜数据管理平台）提供了全面的Python集成，用于管理、可视化和分析复杂的显微图像数据。支持通过代码访问图像、检索数据集、管理感兴趣区域（ROIs）和注释，执行深层像素分析，并为高通量筛选和生物成像工作流进行批处理。
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系统发生树构建与分析工具包

phylogenetics
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本工具包提供完整的系统发生学分析流程，涵盖序列比对、数据精修和树状图构建。集成了MAFFT进行多序列比对，IQ-TREE 2和FastTree进行最大似然树推断。适用于分子基因组学、病毒进化追踪、蛋白质家族分析和分子时钟研究等领域，实现自动化生物信息学分析。
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高性能基因组区间分析工具

polars-bio
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polars-bio是基于Polars的高性能生物信息学库，专注于基因组区间操作和文件I/O。它提供DataFrame友好的API，用于执行区间算术运算（如重叠、合并、补集等），并支持读写BED, VCF, BAM, GFF等主流生物信息学格式。支持流式处理和云存储，适用于大规模、高性能的基因组数据分析。
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精准医疗知识图谱查询

primekg
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PrimeKG是一个集成超过20个数据库的综合知识图谱，用于绘制复杂的生物关系。它可以查询包括基因、药物、疾病和表型在内的多尺度数据，是进行药物发现、寻找药物重定位机会以及进行网络药理学研究的强大工具。
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差异基因表达分析 (PyDESeq2)

pydeseq2
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PyDESeq2是用于批量RNA-seq数据差异基因表达分析的Python工具包。它提供了一个完整的生物信息学工作流程，涵盖了数据加载、设计规范（包括多因素效应）、DESeq2模型拟合、Wald统计检验和FDR校正。该工具支持LFC收缩等高级功能，是实现基因组学分析并将其无缝整合到Python数据流中的关键工具。
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Python基因组数据分析工具包

pysam
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Pysam是一个功能强大的Python模块，专门用于读取、操作和写入核心的基因组数据文件格式。它提供了到htslib的Python接口，支持处理比对文件（BAM/CRAM）、变异文件（VCF/BCF）和参考序列（FASTA/FASTQ）。该工具适用于实现复杂的生物信息学流程、计算覆盖度和进行变异体注释，是生物数据分析的必备工具。
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生物数据分析工具包

scikit-bio
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scikit-bio是一个全面的Python库，专为生物信息学和生物数据分析设计。它提供强大的功能，用于处理DNA、RNA和蛋白质序列，执行复杂的序列比对，构建和分析系统发育树，并进行高级的生态学统计。核心能力包括计算多样性度量、进行降维分析（PCoA）以及处理多种生物学文件格式（如FASTA，Newick）。适用于微生物学、基因组学和生态学研究领域。
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通用科学数据库查询

database-lookup
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279
该技能提供对78个公共科学数据库的REST API访问，覆盖生物医学、材料科学、物理学、环境科学和经济学等多个领域。用户可以根据查询目标（如化合物、基因、专利、经济指标等）选择数据库并执行API调用，适用于全面的科学研究和数据收集。
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生物医学文献检索与分析

pubmed-database
affaan-m/everything-claude-code
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本指南提供了一个系统性的生物医学文献检索和数据提取工作流。内容涵盖了使用MeSH词汇和高级字段标签构建复杂的PubMed查询，设置日期和文献类型过滤器，并提供了基于NCBI E-utilities的Python API工作流。适用于进行系统综述、文献挖掘和科研数据监控。
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神经科学数据结构标准

bids
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BIDS（脑成像数据结构）是神经科学和生物医学研究数据的社区标准。它定义了一套统一的文件命名和目录结构，用于组织和描述包括MRI、EEG、PET和行为数据在内的多种模态数据。使用本技能可以帮助用户标准化、验证、查询和转换数据，确保数据格式一致性，便于科研分享和分析。
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