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病理切片分析工具
pathml
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
253
PathML 是面向计算型病理的 Python 工具,支持整张切片读取、染色预处理、空间图谱构建以及多参数免疫荧光数据的机器学习分析。
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PyDESeq2 差异表达分析
pydeseq2
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
57
PyDESeq2 是在 Python 中复现 DESeq2 的差异表达分析工具,可载入 bulk RNA-seq 计数、过滤低表达基因、指定单/多因素设计、执行 Wald 检验并进行 LFC 收缩,方便结合 pandas/AnnData 管道输出结果和可视化。
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PyMC 贝叶斯建模
pymc-bayesian-modeling
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
429
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。
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PyOpenMS 质谱分析平台
pyopenms
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
458
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。
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治疗数据共享平台
pytdc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
242
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。
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Scikit-learn 机器学习指南
scikit-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
287
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。
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TileDB VCF 变体存储
tiledbvcf
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
466
TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据,支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出,适合群体基因组分析与变异数据库构建。
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UniProt数据库接口
uniprot-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
249
通过 UniProt REST API 搜索蛋白质、获取 FASTA 与注释、执行 ID 映射并流式下载,适合 Python 工作流和批量分析。
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Vaex 大数据分析
vaex
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
443
Vaex 通过懒加载、磁盘外数据帧和高效聚合,令亿级行级别的 CSV/Arrow/Parquet 数据可视化、统计与机器学习处理成为可能,适用于无法全部载入内存的大型数据分析场景。
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Zarr Python 块数组存储
zarr-python
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
432
提供 Python 中的块化压缩多维数组存储,兼容 NumPy/Dask/Xarray,支持并行读写、分片与 S3/GCS 等云端对象存储,适合大规模科学计算流水线。
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地理空间科学宝典
geomaster
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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GeoMaster 提供涵盖遥感、GIS、空间统计与机器学习的全链地理空间科学能力,支持卫星影像、点云、STAC与云原生流程,并配备 500+ 示例,适用于地表监测、流域建模等任务。
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InterPro蛋白注释工具
interpro-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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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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