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单细胞RNA测序分析

scanpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
123
这是一个功能全面的Python工具包，用于执行从原始数据到最终细胞类型注释的单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析。它支持质量控制（QC）、数据标准化、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、细胞聚类和差异基因表达分析等全流程。用户可以使用内置的脚本处理多种格式的数据，生成高质量的生物学图谱和注释报告。
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科学证据与批判性思维评估

scientific-critical-thinking
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本技能提供了一个系统的框架，用于评估科学声明、研究方法和证据的严谨性与质量。它指导用户评估实验设计有效性、识别各类偏差（如选择性、认知偏差），并应用GRADE或Cochrane风险评估等成熟框架。适用于系统综述、学术同行评审和批判性分析科学文献。
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学术论文科学可视化

scientific-visualization
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用于创建符合学术期刊要求的专业级科学图表。该技能指导用户掌握科学数据的可视化最佳实践，包括复杂的多面板布局、错误条的准确展示、色盲友好色谱的使用，以及遵循如Nature、Science等主流期刊的排版和导出规范。确保图表在不同格式和分辨率下保持最高质量。
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Python机器学习开发指南

scikit-learn
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本技能提供使用scikit-learn进行全流程机器学习任务的综合指南。它涵盖了从数据预处理到模型构建的全过程，支持监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）和模型性能评估，帮助用户构建工业级ML流水线。
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Python生存分析与时间事件建模

scikit-survival
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scikit-survival是一个基于scikit-learn的专业Python库，专注于时间事件的生存分析。它解决了处理删失数据（如右删失）这一关键挑战，提供了多种高级模型选择，包括Cox比例风险模型、随机生存森林、梯度提升和生存SVM。用户可以使用C指数和Brier分数等指标评估模型性能，适用于医学、可靠性工程和生物统计等领域的研究。
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单细胞RNA速度轨迹分析

scvelo
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scVelo是一个用于单细胞RNA测序数据的RNA速度分析工具包。它通过建模mRNA剪接的动力学过程（利用未剪接与剪接mRNA的丰度比值），来推断细胞群体的状态转变和发育轨迹。该方法无需时间序列数据，即可预测细胞命运，是生物信息学和发育生物学研究中的关键工具。
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Python统计可视化库

seaborn
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Seaborn是基于Matplotlib的Python高级数据可视化库，专为创建美观且统计丰富的图表而设计。它擅长探索多变量关系、可视化数据分布（如箱线图和小提琴图），能够用最少的代码生成面向数据集的统计图表。非常适合数据探索和生成高质量的出版级图表。
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SHAP模型可解释性与可信赖性

shap
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SHAP（Shapley加性解释）提供了一个基于博弈论的统一框架，用于解释复杂的机器学习模型。通过计算特征贡献度（Shapley值），它能够帮助用户理解模型做出特定预测的依据、分析潜在的模型偏差，并生成瀑布图等可视化结果，广泛应用于模型可解释性（XAI）领域。
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SimPy：离散事件仿真框架

simpy
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SimPy是一个基于Python的离散事件仿真框架。它用于模拟涉及流程、共享资源、队列和时间事件的复杂系统。适用于分析制造业、网络流量、物流或服务运营等场景，特别擅长解决资源竞争和流程优化问题。
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Python统计建模与计量经济学

statsmodels
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这是一个强大的Python统计分析库，用于进行各种复杂的统计建模。它可以处理线性回归（OLS）、广义线性模型（GLM，如泊松和逻辑回归）、加权最小二乘法以及时间序列预测（ARIMA）。适用于计量经济学、进行模型假设检验和需要专业诊断分析的场景。
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Python符号数学计算库

sympy
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SymPy是一个用于精确符号数学计算的强大Python库。它允许用户处理复杂的数学表达式，进行符号代数、微积分、方程求解、线性代数和物理模型构建。适用于科学计算、工程建模和高等数学研究，避免了浮点数精度误差。
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TimesFM 零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
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使用 TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。用户无需训练任何模型，即可对任何单变量时间序列（如销售、传感器数据）进行点预测和置信区间预测，支持高效的批量预测，并包含系统资源检查。
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