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临床深度学习流程工具

pyhealth
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PyHealth是一个用于临床深度学习的Python工具包，旨在处理电子病历（EHR）、生理信号和医学影像等多模态数据。它基于稳定的五阶段流水线（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持用户在医疗领域执行复杂的预测任务，例如预测死亡率、推荐药物、睡眠分期，以及进行ICD/ATC等医疗代码交叉映射。
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PyMC：贝叶斯概率建模

pymc
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PyMC是一个用于贝叶斯建模和概率编程的Python库。它允许用户构建、拟合和验证复杂的统计模型，如分层模型和时间序列。用户可以使用MCMC采样或变分推断进行参数估计，非常适用于进行不确定性量化和比较多模型。
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质谱分析与数据处理平台

pyopenms
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这是一个基于Python的质谱分析计算平台，专为蛋白质组学和代谢组学工作流设计。它支持从原始MS数据到鉴定、定量（包括无标签和等位素定量）的完整分析流程，能够处理复杂的LC-MS/MS数据，是生物信息学研究的强大工具。
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Python基因组数据处理库

pysam
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这是一个强大的Python库，用于提供对HTSlib支持的标准基因组文件格式（如BAM, VCF, FASTA等）的低级、流式访问。它支持读取、写入、查询和过滤基因组数据，是生物信息学工作流的关键工具。
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药物治疗数据公共资源库

pytdc
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PyTDC是一个用于计算药物发现和生物医学研究的工具包。它帮助用户发现治疗性机器学习任务，管理和访问经过批准的科学数据集和基准组。用户可在此平台上进行任务合适的数据划分和预测评估，从而确保科学工作流的可复现性。特别强调在下载任何数据资源前，应先完成元数据层面的探索和规划。
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Python 量子系统模拟工具箱

qutip
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QuTiP是一个强大的Python库，用于模拟和分析量子力学系统。它支持模拟闭合（幺正）和开放（耗散）量子系统，适用于研究量子光学、退相干和主方程等复杂物理过程。用户可以进行时间演化模拟、计算纠缠度和熵，并将结果在相空间或布洛赫球上可视化，是理论物理研究和学术教育的理想工具。
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学术研究文献证据检索

research-lookup
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本技能用于为科学手稿或研究报告系统性地收集和编译外部学术证据。它能超越简单的文献列表，目标是生成结构化的研究资料包，包括多个高质量、可验证的参考文献和证据矩阵。适用于需要撰写综述、需要支持或反驳科学论点，或进行深入文献背景调研的场景。
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单细胞RNA测序分析

scanpy
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这是一个功能全面的Python工具包，用于执行从原始数据到最终细胞类型注释的单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析。它支持质量控制（QC）、数据标准化、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、细胞聚类和差异基因表达分析等全流程。用户可以使用内置的脚本处理多种格式的数据，生成高质量的生物学图谱和注释报告。
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科学研究概念发散与评估

scientific-brainstorming
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这是一个高度结构化的框架，用于生成、组织和透明地评估科学研究概念。它要求用户进行独立发散、明确标注假设、系统讨论，并通过证据辅助评估，帮助用户创建出严谨、可行的研究方案提案，适用于处于早期探索阶段的科研项目。
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科学证据与批判性思维评估

scientific-critical-thinking
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本技能提供了一个系统的框架，用于评估科学声明、研究方法和证据的严谨性与质量。它指导用户评估实验设计有效性、识别各类偏差（如选择性、认知偏差），并应用GRADE或Cochrane风险评估等成熟框架。适用于系统综述、学术同行评审和批判性分析科学文献。
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科学图表制作与规范化

scientific-visualization
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本工具旨在指导用户制作和审核符合科学伦理、具备高可读性和出版级标准的图表。它强调数据真实性，约束用户不能为美观而修改原始数据，并指导如何正确处理不确定性、缺失值和图表可访问性（如WCAG标准），确保图表严谨准确。
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生物信息学数据分析工具

scikit-bio
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这是一个全面的Python生物信息学工具包，用于处理和分析生物学数据。核心功能包括DNA/RNA/蛋白质序列操作、配对和多重序列比对、构建和分析系统发育树，以及计算Alpha/Beta多样性等生态学指标。适用于微生物组学分析、进化学研究和各种生物数据处理，支持FASTA、Newick等标准格式。
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