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NeuroKit2 生理信号处理
neurokit2
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
227
NeuroKit2 提供心电、脑电、皮电、呼吸、肌电、眼电等生理信号的处理与分析流水线,包括清理、心率变异、复杂度与多模态集成,便于心理生理学与临床研究应用。
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DICOM 医疗影像工具
pydicom
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
272
Pydicom 提供 Python 接口,方便读取、写入和修改 DICOM 医疗影像文件,支持像素提取、元数据管理、匿名化、格式转换以及与 PACS 流程的集成,适用于医学影像分析和放射科应用。
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PyMC 贝叶斯建模
pymc-bayesian-modeling
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
429
使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型,涵盖数据准备、MCMC(NUTS)或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断,适合不确定性评估。
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Scanpy 单细胞分析流程
scanpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包,用于处理单细胞 RNA-seq 数据,包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化,适用于 h5ad/10X/CSV 格式。
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微生物组生物信息工具
scikit-bio
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
416
scikit-bio 提供 Python 生物数据工具,支持 FASTA/Newick 等格式读写、序列操作、比对、系统发育树构建及多样性分析,适用于微生物组和群落生态研究。
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Scikit-learn 机器学习工具
scikit-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
233
提供 scikit-learn 机器学习全流程指导,涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建,方便快速交付可解释的模型。
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Seaborn统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
472
Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图(如直方图、KDE图)和复杂的多面板图,非常适合进行深入的数据洞察。
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统计分析与假设检验指南
statistical-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
267
本技能提供系统性的统计分析流程指导,主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法(如t检验、方差分析、回归等),进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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Python统计建模与计量分析
statsmodels
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
456
Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集,支持进行严格的统计推断,包括普通最小二乘回归(OLS)、广义线性模型(GLM)、混合效应模型和时间序列分析(ARIMA)。适用于计量经济学、生物统计学等领域,进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验,生成专业报告。
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TileDB VCF 变体存储
tiledbvcf
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
466
TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据,支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出,适合群体基因组分析与变异数据库构建。
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零样本时间序列预测模型
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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该技能利用Google的TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练,即可对任何单变量时间序列(如销量、传感器数据或天气数据)进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间,提供了完整的概率预测视图,适用于各种时间序列数据分析。
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TorchDrug 图神经工具集
torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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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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