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精准医疗知识图谱查询

primekg
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PrimeKG是一个集成超过20个数据库的综合知识图谱，用于绘制复杂的生物关系。它可以查询包括基因、药物、疾病和表型在内的多尺度数据，是进行药物发现、寻找药物重定位机会以及进行网络药理学研究的强大工具。
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Protocols.io科学数据集成工具

protocolsio-integration
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本工具是专为科学数据工作流设计的集成方案，用于安全、受控地读取、验证和导出protocols.io平台上的科学协议数据。它遵循最新的官方API契约，支持离线验证和预先规划，确保数据完整性，特别适用于生物信息学和科研数据自动化流程。
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材料结构分析与处理

pymatgen
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这是一个强大的Python库，用于分析、验证和转换复杂的材料结构和计算数据。它功能全面，可处理化合物组成、周期性晶体、分子、相图、对称性以及电子结构数据，并特别强调对所有转换过程的可追溯性和数据完整性。
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PyOpenMS质谱数据分析工具

pyopenms
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PyOpenMS是一个强大的Python库，为计算质谱分析提供全面的功能。它深度支持蛋白质组学和代谢组学的全流程工作流，包括特征检测、肽段/蛋白质鉴定、定量分析和复杂LC-MS/MS数据处理。用户可以直接使用提供的脚本，完成数据格式转换、准确质量搜索和多样本量化等任务。
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PySam：底层基因组数据处理

pysam
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PySam为Python提供了强大的接口，用于底层、流式访问HTSlib支持的基因组数据格式。它可以用于读取、查询、过滤和写入SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ等复杂格式。它是进行生物信息学管道开发和精细基因组数据操作（如深度图谱和覆盖度计算）的关键工具。
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科学文献与研究证据检索

research-lookup
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用于撰写高质量的科学论文或研究简报，系统性地收集和整理外部学术证据。该工具执行深度、多源的学术搜索，生成结构化的研究证据包，包含大量经过验证的参考文献和详细的证据矩阵，适用于文献综述和科学假设的构建。
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单细胞基因组学数据分析工具

scanpy
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这是一个基于AnnData的综合性Python工具包，用于分析单细胞RNA测序数据。它支持完整的生物信息学工作流程，包括质量控制（QC）、数据标准化、降维（PCA, UMAP, t-SNE）、细胞聚类、标记基因鉴定和细胞类型注释。提供了一系列开箱即用的命令行脚本，可将整个流程从原始数据加载到高质量可视化无缝衔接。
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科学研究概念发散与评估

scientific-brainstorming
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这是一个高度结构化的框架，用于生成、组织和透明地评估科学研究概念。它要求用户进行独立发散、明确标注假设、系统讨论，并通过证据辅助评估，帮助用户创建出严谨、可行的研究方案提案，适用于处于早期探索阶段的科研项目。
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科学图表与示意图生成器

scientific-schematics
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这是一个基于AI的专业图表生成工具，可根据自然语言描述自动生成高质量的科学示意图。它尤其擅长绘制神经网络结构、生物信号通路、系统架构图和流程图。系统内置智能迭代和质量审核机制，根据文档类型（如期刊、海报等）进行质量把控，确保输出结果达到发表级标准。
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科学可视化与数据完整性

scientific-visualization
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本技能旨在指导用户创建和审核科学、可访问、可用于出版的高保真图表。核心是维护数据完整性，强调科学原理优于盲从期刊规范。内容涵盖了从定义证据、选择诚实编码（如处理缺失值、不确定性）到使用Matplotlib等库实现最佳实践，确保图表符合WCAG等可访问性标准。
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生物数据分析工具包

scikit-bio
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scikit-bio是一个全面的Python库，专为生物信息学和生物数据分析设计。它提供强大的功能，用于处理DNA、RNA和蛋白质序列，执行复杂的序列比对，构建和分析系统发育树，并进行高级的生态学统计。核心能力包括计算多样性度量、进行降维分析（PCoA）以及处理多种生物学文件格式（如FASTA，Newick）。适用于微生物学、基因组学和生态学研究领域。
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Scikit-learn机器学习指南

scikit-learn
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本技能详细介绍了使用scikit-learn进行经典的机器学习全流程。从有监督学习（分类、回归）到无监督学习（聚类、降维），内容覆盖了数据预处理、模型评估、超参数调优，并指导用户构建生产级的机器学习管道（Pipeline）。
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