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PyMC 贝叶斯建模

pymc-bayesian-modeling

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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。

PyOpenMS 质谱分析平台

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PyOpenMS 通过 Python 接口调用 OpenMS，面向蛋白质组和代谢组全流程，从文件读写、信号处理、特征检测到鉴定定量，并可与 pandas/可视化工具整合。

治疗数据共享平台

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PyTDC 提供涵盖 ADME、毒性、相互作用与分子生成等任务的 AI 友好数据集、基准评估和 scaffold 切分，方便药物发现与治疗机器学习模型的训练与预测。

Reactome 通路分析助手

reactome-database

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调用 Reactome 内容与分析服务（或 reactome2py 客户端）获取通路层级、基因映射、富集/表达分析与疾病机制数据，辅助系统生物学研究。

Scanpy 单细胞分析流程

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Scanpy 以 AnnData 为基础，构建可扩展的单细胞 RNA-seq 分析流程，涵盖质控、归一化、降维、聚类、标记基因发现、细胞注释、轨迹推断与出版级可视化，适用于探索型 scRNA-seq 研究。

科学批判性思维

scientific-critical-thinking

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通过评估研究设计、统计合理性与偏见等，用 GRADE 和 Cochrane 框架判定证据质量，帮助研究者和审稿人识别方法学缺陷，确保结论建立在牢靠证据上。

科学期刊图形

scientific-visualization

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生成符合期刊规范的科学图形，支持多面板布局、误差线、显著性标记和色盲友好配色，并通过 matplotlib/seaborn/plotly 导出 PDF、PNG 等正式格式。

Scikit-learn 机器学习指南

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使用 scikit-learn 构建经典机器学习流程的全面指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、模型评估、调参和生产级流水线，适用于结构化与文本数据。

Python 生存分析工具集

scikit-survival

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基于 scikit-survival 的完整生存分析指南，涵盖删失数据处理、Cox/集成/SVM 模型构建以及 C 统计量、时间依赖 AUC、Brier 得分等评估，适用于临床和可靠性领域的时间事件建模。

单细胞生成建模工具

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提供基于 PyTorch 的概率生成模型，面向单细胞 RNA、ATAC、空间与多模态数据，自动校正批次效应、支持不确定性差异分析，便于与 scanpy 流程对接。

Seaborn统计可视化

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Seaborn是基于matplotlib的Python统计可视化库，面向数据集提供分布、变量关系与类别对比的美观默认图表，便于快速探索与多面板输出。

统计分析引导

statistical-analysis

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本技能引导研究者完成假设检验、回归、相关与贝叶斯分析，附带前提假设检验、功效评估与APA格式报告，帮助选对分析方法并清晰呈现研究结果。

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