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高级分子控制
rdkit
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
327
RDKit 是 Python 化学信息学库，支持读取/写入分子、描述符计算、指纹、子结构搜索、反应变换与 2D/3D 可视化，适合药物发现与计算化学研究。
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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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gnomAD 变异频率查询
gnomad-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
329
通过 gnomAD 的 GraphQL 接口获取人群等位基因频率、基因约束分数与 LoF 注释，支持罕见病变异解读与耐受基因识别。
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GTEx 表达数据探索
gtex-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
476
通过调用 GTEx 门户和 API 获取组织特异的基因表达、eQTL、sQTL 及变异调控数据，帮助解释 GWAS 位点并探索 54 种组织中的基因调控模式。
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InterPro蛋白注释工具
interpro-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
174
通过 InterPro REST API 与 Python 示例快速查询蛋白家族、结构域、功能位点等信息，支持功能预测、结构域组合分析以及 GO 注释，服务于蛋白组注释或进化研究流程。
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JASPAR转录因子结合位点工具
jaspar-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
184
通过调用 JASPAR API 和 Python 工具，获取 TF 结合模型、将 PFM 转为 PWM 并在 DNA 序列中扫描高置信度的结合位点，辅助调控变异注释、ChIP/ATAC 解读及转录因子网络构建。
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定量分析工具
quantitative-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
494
提供一个简洁的定量分析体验，适用于金融或科研场景，以结构化方式呈现数值洞察与解读。
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Umap 可视化工具
umap
sickn33/antigravity-awesome-skills
379
Umap 提供一致性流形近似的降维与可视化能力，适合从复杂高维数据中提取结构，在 2D/3D 布局中探索嵌入关系。
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产品指标分析框架
product-analytics
alirezarezvani/claude-skills
78
适用于产品经理和数据分析师，用于构建完整的产品指标体系。本技能指导如何根据产品发展阶段（预PMF、增长、成熟期）定义关键KPI，并利用AARRR、留存曲线和漏斗模型进行深度分析，确保从数据洞察到产品决策的闭环流程。
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统计显著性与A/B测试分析
statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
207
该工具是专业的统计分析助手，专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量，执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析，并核心区分“统计显著性”与“实际意义”，确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。
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Datamol化学信息工具
datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
413
Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。
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