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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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DeepTools:高通量测序数据分析工具
deeptools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
358
DeepTools是一个完整的命令行工具集,用于分析高通量测序数据。它支持对ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq等多种实验进行质量控制(QC)、数据标准化、样本比较和高质量的可视化图谱生成。核心功能包括BAM文件到bigWig的转换,以及生成基因组区域的热图和谱图。
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癌症依赖图谱分析工具
depmap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
125
该工具提供癌症依赖图谱(DepMap)数据接口,基于全基因组CRISPR筛选、RNAi和化合物敏感性实验。可用于查询基因的依赖性评分,识别特定于癌症的脆弱点,预测合成致死作用,并验证肿瘤学药物靶点。
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Python地理空间数据分析库
geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
460
GeoPandas是用于在地理空间(GIS)领域进行矢量数据分析的Python库,它扩展了pandas的功能。它支持读取和处理GeoJSON、Shapefile、GeoPackage等多种地理格式。核心功能包括空间连接、几何运算(如缓冲区分析)、坐标系统重投影(CRS)管理,以及绘制专题图件(Choropleth)。适用于进行复杂的空间关系分析、区域划分和地理数据可视化。
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数字病理全玻片图像处理库
histolab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
429
Histolab是一个用于数字病理学领域的全玻片图像(WSI)处理Python库。它能够自动化处理复杂的病理学任务,包括加载多种WSI格式、进行精细的组织区域分割(生成二值掩码),以及从病理切片中提取高质量的、信息丰富的切块。该库支持随机、网格和评分等多重切块策略,非常适合为深度学习模型准备标准化数据集,加速病理研究流程。
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科学假设生成
hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
213
本技能指导用户遵循科学方法论,从观察或初步数据出发,系统性地构建可测试的科学假设。它涵盖了文献检索、证据综合、提出多个竞争假设、评估假设质量(如可证伪性),并设计详细的实验方案。报告中强制要求使用科学示意图进行可视化。
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AI专业信息图表生成器
infographics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
484
该技能可根据您的自然语言描述,自动生成专业级的、高质量的信息图表。它集成了AI研究(Perplexity Sonar)确保数据准确性,并通过Gemini 3 Pro进行智能质量审核和迭代优化。适用于将复杂的统计数据、流程、报告内容转化为清晰、专业的视觉化图表。
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Matchms:质谱相似性与代谢组学分析
matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
460
Matchms是一个功能强大的开源Python库,专用于质谱数据处理和构建分析流程。它可以支持导入多种格式的谱图数据,提供高级过滤功能以标准化数据,并计算多种谱图相似性得分(如余弦相似度)。该工具在代谢物鉴定、谱库搜索和构建可重复的代谢组学流程方面具有极高的应用价值。
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Python Matplotlib绘图指南
matplotlib
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335
这是一个关于Python Matplotlib库的全面指南。它教授如何创建各种类型的可视化图表,包括折线图、散点图、热力图和多子图。掌握从基础数据绘图到高级定制(如样式、颜色、多面板布局)的全部流程,适用于科学研究和出版物级别的报告制作。
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网络图分析与可视化工具包
networkx
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277
NetworkX是一个强大的Python库,用于创建、操作和分析复杂的图和网络结构。它内置了最短路径查找、中心性计算(如PageRank)、社区检测等核心图论算法,支持社会网络、生物信息学和交通系统等领域的复杂数据分析。
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综合生物信号处理工具箱
neurokit2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
439
本工具箱是一个全面的生理信号分析平台,可处理心电图(ECG)、脑电图(EEG)、皮肤电导(EDA)等多类型生物信号。它支持心率变异性分析、脑状态识别、自主神经系统评估等高级分析,广泛应用于心理生理学和临床研究。
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OMERO显微镜图像数据分析平台
omero-integration
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本技能为OMERO(开源显微镜数据管理平台)提供了全面的Python集成,用于管理、可视化和分析复杂的显微图像数据。支持通过代码访问图像、检索数据集、管理感兴趣区域(ROIs)和注释,执行深层像素分析,并为高通量筛选和生物成像工作流进行批处理。
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