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用Arboreto推断基因调控网络

arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
419
Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（包括bulk和scRNA-seq）推断基因调控网络（GRNs）。它利用GRNBoost2和GENIE3等高级机器学习算法，支持Dask的分布式计算，适用于分析大规模的转录组学数据。它可以帮助用户识别关键的转录因子-靶基因调控关系。
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天文学核心数据分析库

astropy
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Astropy是天文学领域的核心Python库，为天体物理研究和数据分析提供全面的工具集。它支持坐标系转换、物理单位管理、FITS文件读写、时间系统处理以及复杂的宇宙学计算，是进行专业科学数据分析的基石。
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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。
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生物信息学计算工具箱

biopython
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Biopython是一个全面的Python库，专为分子生物学和生物信息学设计。它提供了强大的工具，用于序列操纵（DNA、RNA、蛋白质），解析标准生物文件格式（FASTA, GenBank, PDB），并通过Entrez访问NCBI等外部数据库，并执行序列比对、系统发育树构建和结构生物学等复杂分析。非常适合构建自动化、稳健的生物信息学流程。
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生物信息学数据服务集成包

bioservices
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317
BioServices是一个功能强大的Python库，为超过40个主流生物信息学数据库（如UniProt, KEGG, ChEMBL）提供了编程接口。它专为复杂的生物学数据工作流设计，支持跨数据库查询、进行物种间ID映射，并在统一的API下完成序列和通路分析。
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大规模单细胞基因组数据查询

cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供程序化访问，连接到超过6100万个细胞的CZ CELLxGENE大队列。它用于生物信息学研究，支持进行大规模数据集间的交叉分析，按细胞类型、组织或疾病查询基因表达数据，并可用于训练机器学习模型。无论是在内存还是离线计算，均提供完整的单细胞分析能力。
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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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临床报告撰写与合规管理

clinical-reports
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本技能用于生成全面的医学和科学报告，覆盖病例报告、诊断报告、临床试验报告及病历记录等。它确保报告严格符合HIPAA、FDA、ICH-GCP等全球监管标准，并强制集成AI生成的科学图表，极大地提升了文档的科学性和可读性。适用于医疗研究、学术发表和医疗合规管理。
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约束代谢模型分析

cobrapy
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319
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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分布式大数据计算框架

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
209
Dask是一个强大的Python库，用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作（DataFrame/Array），并处理非结构化数据（Bags）。适用于大规模数据抽取、转换、加载（ETL）、数据分析和分布式机器学习任务。
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自主深度研究与报告生成

deep-dive
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
299
这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。
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深化学：化学与生物机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
396
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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