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科学论文同行评审

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这是一个用于进行科学论文和课题提案的系统性同行评审框架。它提供结构化、清单式的评估，涵盖方法论的严谨性、统计学有效性、报告标准（如CONSORT/STROBE）的符合度，并评估从摘要到结果的各个部分。适用于学术出版、科研质量评估和提供详细、建设性反馈。

系统发育树构建与分析

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本技能提供了一套完整的系统发育学分析流程，用于重构生物序列（如基因、蛋白质、基因组）的进化历史。流程涵盖了使用MAFFT进行多序列比对、使用IQ-TREE 2进行最大似然树推断，以及使用ETE3进行结果可视化。适用于病毒系统发育动力学、分子钟分析和基因组学研究。

Polars：高性能数据处理框架

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Polars是基于Apache Arrow构建的高性能Python DataFrame库。它提供基于表达式的API和惰性查询优化，专为高效的ETL、数据分析和复杂数据管道设计。无论是在进行数据清洗、聚合计算，还是处理大规模数据集，Polars都能提供卓越的性能和优化能力。

基因组数据操作与分析

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这是一个基于Polars的高性能基因组数据处理库。它支持核心区间运算（如重叠、合并、互补）以及主流生物信息学文件格式（如VCF、BAM、BED、GFF）的读写。特别适用于处理超大型、无法一次性加载到内存的基因组数据集，支持流式和云端存储I/O。

精准医学知识图谱查询

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本技能提供对PrimeKG知识图谱的程序化查询能力。该图谱整合了超过20个主要数据库，用于构建基因、药物、疾病和表型之间的多尺度关联网络。可用于药物重定位、发现新的疾病靶点以及深入分析复杂的生物学机制。

PyDESeq2：RNA-seq差异表达分析

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这是一个基于Python的工具包，用于对批量RNA-seq计数数据进行差异基因表达分析。它支持从多种格式加载数据，并处理复杂的单/多因素设计（如校正批次效应）。用户可以执行完整的DESeq2统计流程，包括标准化、拟合和进行严格的Wald检验。非常适合将生物信息学分析流程从R语言迁移到Python环境。

DICOM医学影像数据处理

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这是一个用于处理DICOM（数字影像和通信在医学中）文件的Python库。它支持读取、写入和修改CT、MRI、X光等医学影像数据，功能包括元数据提取、像素数据处理、数据匿名化（移除个人身份信息）、多格式转换以及多帧图像处理，是医学数据分析和PACS系统集成的关键工具。

临床深度学习流程工具

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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。

PyMC：贝叶斯概率建模

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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。

质谱分析与数据处理平台

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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。

PyTDC：药物发现AI数据集

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PyTDC（治疗性数据中心）是一个开放科学平台，为药物研发和开发流程提供完整的、可用于AI训练的数据集和基准测试。它支持单实例预测（如ADME、毒性）、多实例预测（DTI、DDI）以及分子生成等任务，是进行生物医学属性预测和模型性能评估的理想工具。

量子电路与算法开发

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Qiskit是一个主流的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行复杂的量子电路与算法。它支持在各种硬件后端（包括IBM Quantum和本地模拟器）上运行量子程序。适用于量子化学模拟、变分量子算法（VQE/QAOA）和量子机器学习等前沿研究。

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