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质谱谱图匹配

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matchms 是一套开源 Python 质谱分析库，可导入多格式谱图、统一元数据、过滤和标准化峰值、计算相似度并构建可复现流程，便于代谢物鉴定与谱库搜索。

代谢组学工作台API

metabolomics-workbench-database

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通过 REST API 访问 NIH 代谢组学工作台，获取代谢物、RefMet 规范命名、质谱 m/z 检索与研究数据，支持生物标志物与代谢组学分析。

Neuropixels 神经电生理分析

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面向 Neuropixels 高密度电生理的全栈分析工具，覆盖 SpikeGLX/Open Ephys/NWB 数据加载、预处理、漂移校正、Kilosort4 及替代排序、质量指标统计、Allen/IBL 策略整合的元件整编、可视化输出及 Phy/NWB 结果导出。

开放靶点数据库平台

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通过 Open Targets GraphQL API 查询靶点-疾病关联、可成药性、安全性、药物及多组学证据，帮助完成治疗靶点发现、优先级排序、安全评估和药物再利用等工作。

PyMC 贝叶斯建模

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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。

PyOpenMS 质谱分析平台

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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。

治疗数据共享平台

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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。

单细胞生成建模工具

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提供基于 PyTorch 的概率生成模型，面向单细胞 RNA、ATAC、空间与多模态数据，自动校正批次效应、支持不确定性差异分析，便于与 scanpy 流程对接。

统计分析引导

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本技能引导研究者完成假设检验、回归、相关与贝叶斯分析，附带前提假设检验、功效评估与APA格式报告，帮助选对分析方法并清晰呈现研究结果。

Statsmodels统计建模与计量

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Statsmodels 提供 Python 环境下的回归、GLM、混合效应和时间序列模型，配套假设检测、残差分析、模型比较与预测，适合计量经济与科研级推断需求。

TileDB VCF 变体存储

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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。

美国财政部联邦财务数据

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使用美国财政部公开的 Fiscal Data API 获取联邦财政数据，如国债、政府支出、债券利率、汇率及储蓄债券，免注册免密钥，适合追踪债务与报表分析。

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