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Matplotlib 数据可视化库

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Matplotlib 是 Python 基础可视化库，用于创建静态、动画和交互式图表。支持线、散点、柱状图等多种类型，适用于科学统计可视化。可自定义外观、创建多面板图表，并导出为 PNG、PDF 等格式。适合制作出版级图形及集成到 Jupyter 笔记本中。

Medchem 化合物筛选

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基于 Python 的药物化学分子筛选工具，用于化合物库的分类与优先级排序。支持类药性规则（Lipinski、Veber、CNS）、结构警示目录（PAINS、NIBR、ChEMBL）、复杂度指标、官能团检测及查询语言，适用于大规模分子筛选与命中到先导化合物优化。

NetworkX 图与网络分析

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使用 Python 的 NetworkX 3.x 创建、分析和可视化复杂网络。支持从数据构建图结构、运行最短路径、PageRank、中心性等算法、社区发现、生成随机与无标度网络，并读写 GraphML、JSON、边列表等多种格式。

NeuroKit2 生物信号处理

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基于 NeuroKit2 构建可复现的生理时间序列研究流程，涵盖 ECG、RSP、EDA 等生物信号的预处理、事件与区间分析、多模态对齐、变异性与复杂度分析。

OMERO 显微数据集成

omero-integration

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使用 omero-py、BlitzGateway、OMERO CLI 等安全检查和自动化 OMERO.server 显微数据工作流，涵盖数据清单、元数据导出、注释、ROI、渲染及经审核的写入操作。

PathML 计算病理学工作流

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使用 PathML 在本地开展计算病理学研究：加载与切分全切片图像、构建预处理与质控流水线、管理 h5path 数据、量化多重免疫荧光图像、构建空间图并规划有界的模型推理。

系统发育树构建与分析

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本技能用于构建和分析系统发育树，涵盖 MAFFT 序列比对、IQ-TREE 2 最大似然树推断及 FastTree 快速分析。适用于进化关系研究、微生物基因组学、病毒传播动力学及分子钟分析。通过 ETE3 等工具可视化，帮助推断祖先序列、检测水平基因转移及确定物种分化时间。

Polars Bio 基因组区间分析工具

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基于 Polars 的高性能基因组区间运算与生物信息文件读写库，支持 overlap、nearest、merge、coverage、complement、subtract 等操作，以及 BED/VCF/BAM/GFF 等格式读写，支持流式与云存储，是 bioframe 的快速替代方案。

PyDESeq2 差异表达分析

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使用 PyDESeq2 对 bulk RNA-seq 进行差异基因表达分析，支持公式化设计、Wald 检验、FDR 校正、LFC 收缩和结果可视化。

Pymatgen 材料分析

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使用 pymatgen 分析、验证、转换材料结构与计算数据，涵盖对称性、相图和 Materials Project 查询，强调数据溯源。

PyMC 贝叶斯建模

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使用 PyMC 6 构建、拟合与验证贝叶斯模型，涵盖层次模型、MCMC/NUTS 采样、变分推断、先验与后验预测检验、采样诊断以及 LOO/WAIC 模型比较，适用于概率编程与不确定性量化。

Pymoo 多目标优化框架

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Pymoo 是一个 Python 单目标与多目标优化框架，提供 NSGA-II/III、MOEA/D、SPEA2 等算法，支持约束处理、ZDT/DTLZ 基准测试、Pareto 前沿分析与可视化，适用于工程设计等优化问题。

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