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DNAnexus 集成
dnanexus-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
489
在 DNAnexus 平台上构建和运行可复现的基因组工作负载,支持 dx CLI、dxpy、应用开发、原生工作流和 Nextflow 导入。用于基因组数据分析流程的数据传输、执行监控和项目自动化。
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ETE4 系统发育树工具包
etetoolkit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
50
使用 ETE 4 分析、编辑、比较、注释和可视化系统发育树:支持 Newick/Nexus 读写、定根与修剪、Robinson-Foulds 拓扑比较、基因树进化事件推断、NCBI/GTDB 分类学查询以及 SmartView 交互渲染与出版级出图。
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探索性数据分析
exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
277
对支持的科学文件(如 CSV、JSON、HDF5)进行有界本地探索性分析。检查元数据、缺失值和异常值,不执行代码或访问网络。生成确定性报告,用于建模前的数据验证。
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FlowIO 流式细胞数据读写
flowio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
使用 FlowIO 1.4.0 在 Python 中读取、检查与写入流式细胞术标准(FCS)2.0/3.0/3.1 文件。支持元数据与通道检查、NumPy 事件数组提取、多数据集文件读取及 FCS 3.1 写出,不涉及补偿、变换或门控分析。
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Geniml基因组机器学习工作流
geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
132
Geniml用于基因组区间集的机器学习工作流,验证BED文件、模型兼容性,规划Region2Vec/scEmbed运行,本地检查tokenizer和共识宇宙,无需网络请求。需要Python 3.10+和uv进行可复现的生物信息学ML流程。
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综合地理空间分析技能
geomaster
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
160
该技能涵盖地理空间科学,包括遥感、GIS、空间分析和地球观测机器学习。支持卫星影像处理、矢量与栅格数据操作、空间统计及点云处理。用户可利用云原生工作流和多种编程语言,配合 500+ 代码示例。适用于地形分析、水文建模及海洋空间分析任务。
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GeoPandas 空间数据分析指南
geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
220
面向 Python 工作流的 GeoPandas 使用指南与本地审计工具,涵盖 GeoSeries/GeoDataFrame 空间操作、矢量数据读写、可复现环境搭建、CRS 与反经线处理规则,并提供结果正确性校验与隐私安全约定。
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Gtars 基因组区间工具包
gtars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
259
Gtars 用于本地基因组区间建模、集合运算、重叠计数、共识覆盖、标记化、片段处理以及 refget/BEDbase 规划,支持 Python、Rust 和 CLI。
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Histolab 全切片图像分块提取
histolab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
314
面向数字病理全切片图像(WSI)的 Python 库,支持组织检测、切片分块提取、图像滤波与染色归一化,适合为深度学习准备 H&E 数据集及快速的分块分析。
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科学研究假设生成
hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
283
该技能帮助构建有证据支持的科学问题和候选假设。它将观察转化为透明、可测试的研究计划,不将假设视为事实。它区分观察、机制和预测,确保严谨的研究设计和安全合规。
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LaminDB 生物数据管理
lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
LaminDB 是一个开源的、原生谱系的数据湖,专为生物数据集和模型设计。它支持数据的查询、追踪、验证和 FAIR 合规性,兼容多种存储格式。用户可追踪计算工作流,通过 Bionty 进行本体注释,管理单细胞测序等生物数据,确保可复现性和团队协作。
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Matchms 质谱数据处理
matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
497
基于 Python 的串联质谱数据处理技能,使用 matchms 0.33.1 完成 MS/MS 文件读写、元数据标准化、峰过滤、谱图相似度打分、谱库检索匹配、得分矩阵与分子相似性网络构建,适用于代谢组学谱图分析。
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