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分子动力学工具

molecular-dynamics

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

利用 OpenMM 与 MDAnalysis 建立蛋白或小分子体系，执行能量最小化、均衡和轨迹分析（RMSD、RMSF、接触图与自由能面），为结构生物学与药物结合研究提供数据支撑。

scVelo RNA速度轨迹分析

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面向单细胞 RNA-seq 的 RNA 速度分析工具包，通过建模未剪接/已剪接转录本动力学推断细胞分化方向、潜在时间和驱动基因，可与 Scanpy 流程联动。

系统发生树重建与分析工具包

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这是一个完整的系统发生学分析流程，用于重建生物序列（基因、蛋白质）的进化关系。流程涵盖了从多序列比对（MAFFT）到最大似然树构建（IQ-TREE 2），再到可视化和分析（ETE3）的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。

AI健康综合分析与风险预测

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基于AI技术的综合健康分析系统，整合了生理指标、生活习惯、心理状态和医疗历史等多维度数据。核心功能包括异常模式识别、预测高血压、糖尿病等疾病风险，并提供分级的、具有可操作性的个性化健康建议和交互式报告。

智能健康目标分析器

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本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标，还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据，追踪进度，分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机，并生成交互式可视化报告，为用户提供个性化、科学的健康优化建议。

健康趋势与模式分析

health-trend-analyzer

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该工具用于深度分析长期的健康数据，跟踪体重、症状、用药依从性、化验结果、情绪和睡眠等多个维度的趋势。它可以识别关键变化、生活方式与健康指标之间的相关性，并提供数据驱动的风险评估、预测性洞察和改善建议，帮助用户进行主动的健康管理。

营养分析器

nutrition-analyzer

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分析饮食与营养数据，识别营养模式，评估营养状况，并生成个性化改善建议。还可关联运动、睡眠、体重、血压和血糖数据进行综合分析。

Pandas数据工具

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Pandas 是一个 Python 数据分析库，用于快速加载、清洗、转换和分析结构化数据，适合数据整理与分析任务的日常使用。

PyMC贝叶斯建模与推断

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本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。

SciPy 科学计算库工具

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SciPy 提供开源算法和工具，覆盖积分、优化、统计与信号处理等领域，方便科研人员与工程师构建稳定的数值计算应用。

睡眠模式分析与改善指导

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该技能提供全面的睡眠数据分析，用于识别睡眠模式、评估睡眠质量和发现潜在的睡眠障碍。它不仅分析睡眠时长、效率和作息趋势，还能关联分析运动、饮食、情绪等其他健康指标，为用户生成科学、个性化的改善建议和干预方案。

中医体质分析器

tcm-constitution-analyzer

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分析中医体质数据，识别主导与兼夹体质，评估体质特征、风险和变化趋势，并生成个性化养生建议，可关联营养、运动、睡眠等健康数据。

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