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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text

affaan-m/everything-claude-code

这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。

CELLxGENE普查查询助手

cellxgene-census

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通过程序化接口访问CZ CELLxGENE 61M+细胞数据，按组织、疾病及细胞类型查询表达、元数据、嵌入与统计，便于与scanpy或模型流程结合开展大规模分析。

COSMIC癌症突变数据访问

cosmic-database

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通过认证获取COSMIC癌症突变数据，包括编码突变、基因普查、突变特征、融合、拷贝数、表达与耐药突变，支撑生信分析与精准肿瘤研究。

GEO基因表达提取器

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连接NCBI GEO仓库，通过Entrez搜索GSE/GSM/GPL/Profiles，获取基因表达数据、实验设计和矩阵文件，配合GEOparse下载分析所需的转录组资料。

PyDESeq2 差异表达分析

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PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。

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。

单细胞生成建模工具集

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基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。

cBioPortal癌症基因组数据

cbioportal-database

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通过 cBioPortal REST API 查询 TCGA、GENIE 等肿瘤研究的突变、拷贝数、表达和生存数据，可用于癌基因验证、共突变模式分析与临床变量关联研究。

GTEx 表达数据探索

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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。

单细胞 Census 数据查询工具

cellxgene-census

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该技能提供对 CZ CELLxGENE Census 的程序化访问，这是一个包含版本化公共单细胞和空间转录组数据的综合集合。它支持高效查询大规模细胞元数据、基因表达切片和嵌入，无需下载整个数据集。适用于分析人类、小鼠等多种生物体的数据，并与 Scanpy、AnnData 等工具集成，支持大规模分析和机器学习工作流。

gget 生物信息查询工具

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统一的命令行与 Python 工具，可快速查询 20 多个生物信息数据库，支持基因信息检索、BLAST/BLAT 比对、病毒序列下载、AlphaFold 结构预测、富集分析及疾病与表达数据查询。

Polars 高性能数据框库

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基于 Apache Arrow 的高性能 Python 数据框库。涵盖表达式式 API、惰性查询优化、流式外存处理、聚合与窗口函数、连接操作及 pandas 迁移，适用于 ETL 与数据分析流程。

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