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科学同行评审检查表

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为审稿人提供一套结构化流程，涵盖方法、统计、报告规范与建设性建议，便于跨学科开展严谨的科学稿件与基金评审。

科学创想伙伴

scientific-brainstorming

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面向早期研究的对话式思维伙伴，帮助生成新颖假设、发掘跨学科类比、质疑既有假设并梳理实验思路，为科学创意和方法设计提供结构化支持。

科学论文结构化数据搜索

bgpt-paper-search

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本工具适用于系统性文献综述和元分析。它能够搜索科学论文，并从全文中提取高度结构化的实验数据，远超传统摘要的限制。可获取包括方法、定量结果、样本量、质量得分和结论在内的25个以上字段，实现全面的证据综合。

深化学：化学与生物机器学习

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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。

综合科学数据探索分析

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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。

科学假设生成

hypothesis-generation

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本技能指导用户遵循科学方法论，从观察或初步数据出发，系统性地构建可测试的科学假设。它涵盖了文献检索、证据综合、提出多个竞争假设、评估假设质量（如可证伪性），并设计详细的实验方案。报告中强制要求使用科学示意图进行可视化。

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