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PathML 病理计算工具包
pathml
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
468
PathML 是用于计算病理的 Python 工具集,支持多种切片格式、H&E 预处理、图谱构建和 HoVer-Net/HACTNet 训练,方便多重免疫荧光及空间蛋白组分析与管理。
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PDB结构浏览器
pdb-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
130
通过 RCSB PDB 搜索蛋白或核酸结构、下载 PDB/mmCIF/Binary 坐标文件、获取实验元数据并批量处理,为药物发现、蛋白工程和结构生物学提供数据支撑。
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STRING蛋白互作查询
string-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
99
通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图,并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集,支持跨物种分析与网络扩展。
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TorchDrug 图神经工具集
torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
296
TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱,针对分子、蛋白质与生物知识图谱,支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理,并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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UniProt数据库接口
uniprot-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
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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InterPro蛋白注释工具
interpro-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
174
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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分子动力学工具
molecular-dynamics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
73
利用 OpenMM 与 MDAnalysis 建立蛋白或小分子体系,执行能量最小化、均衡和轨迹分析(RMSD、RMSF、接触图与自由能面),为结构生物学与药物结合研究提供数据支撑。
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系统发生树重建与分析工具包
phylogenetics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
这是一个完整的系统发生学分析流程,用于重建生物序列(基因、蛋白质)的进化关系。流程涵盖了从多序列比对(MAFFT)到最大似然树构建(IQ-TREE 2),再到可视化和分析(ETE3)的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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食物营养数据库查询与分析
food-database-query
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能提供全面的营养食物数据库查询、比较和计算功能。支持根据食物名称、营养指标(如高蛋白、低GI)进行模糊搜索,并能根据份量、烹饪影响等进行精确营养计算。适用于进行专业化的膳食计划、营养分析,或对比不同食物的宏微量营养差异。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析
uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库,这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质,检索FASTA格式序列,实现跨数据库ID映射(如Ensembl, RefSeq),并分析GO术语等功能注释,是生物信息学数据分析的核心工具。
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综合分子生物学工具包
biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
180
Biopython是基于Python的综合性计算分子生物学工具包,功能强大。它用于处理生物序列(DNA、RNA、蛋白质),解析FASTA、GenBank、PDB等标准生物学文件格式,并支持程序化访问NCBI等大型数据库。适用于构建复杂的生物信息学流程,如序列比对、结构分析和系统发育树构建。
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生物信息学数据分析
bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
437
这是一个功能全面的Python库,为超过40个主要的生物信息学网络服务和数据库提供了统一的编程接口。它专为复杂的生物学工作流设计,支持跨数据库查询(如UniProt、KEGG、ChEMBL)、ID映射、蛋白质序列检索、通路分析以及运行BLAST等序列相似性搜索,极大地简化了来自多个生命科学资源的数据集成过程。
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