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Python基因组文件处理

pysam
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146
Python基因组文件处理库，支持读取、查询、过滤和写入SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ等格式，提供pileup、覆盖度分析、索引和CRAM参考操作功能。适用于需要低级别流式访问基因组数据的生物信息学工作流。
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RDKit 化学信息学工具包

rdkit
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257
基于 Python 的化学信息学工具包，提供分子精细控制能力：SMILES/SDF 解析、分子描述符（分子量、LogP、TPSA）、指纹、子结构检索、2D/3D 坐标生成、相似性计算、化学反应与可视化，适用于药物发现与计算化学研究。
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科研文献检索汇编

research-lookup
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303
为科学论文或研究简报汇编外部学术证据与参考文献。默认使用 Parallel Search 多轮检索，配合 Extract 核验来源并去重排序，生成可直接用于写作的研究包，默认目标为 60 篇经核实的独特文献，支持深度研究报告与结果封装导出。
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Scanpy 单细胞分析工具

scanpy
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257
Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于单细胞 RNA 测序数据分析。涵盖质量控制、标准化、降维、聚类和可视化。支持将 R 格式转换为 h5ad，并提供现成的 CLI 脚本实现端到端工作流，适用于探索性分析和高质量绘图。
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学术成果发展性评审

scholar-evaluation
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381
对学术作品提供以定性判断为先、证据可追溯的发展性评审，并审计低风险研究评估量规，内置本地质量控制。禁止用于人员排名或重大决策。
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科学头脑风暴引导

scientific-brainstorming
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114
用于引导循证的科学创意构思：独立产出、结构化讨论、显式假设、透明评估、对抗性评审与决策日志。适用于早期科研头脑风暴和候选方向优先级排序；实证验证、研究设计及伦理审查需交由相关专家或技能。
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科学批判性思维

scientific-critical-thinking
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344
运用 GRADE 与 Cochrane 偏倚风险评估框架，系统评价科研主张、实验设计与证据质量。帮助识别选择偏倚、混杂因素、统计陷阱与逻辑谬误，并对研究论文给出结构化的建设性批判分析。
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科学可视化

scientific-visualization
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使用 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly 创建真实、可访问、可发表的科研图表。确保数据完整性、正确编码、可访问性合规和期刊导出规划。包括不确定性显示、颜色对比审查和元数据验证指南。
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scikit-bio 生物信息学工具包

scikit-bio
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用于生物数据分析的 Python 工具包，支持生物序列读写与操作、成对及多序列比对、系统发育树构建、α/β 多样性与 UniFrac 距离、PCoA 排序分析、PERMANOVA 等统计检验，以及 FASTA/Newick/BIOM 格式读写，广泛用于微生物组与群落生态研究。
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scikit-survival 生存分析实战

scikit-survival
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基于 scikit-survival 0.28.0 构建、评估与审查右删失或竞争风险生存分析流程，涵盖防泄漏预处理管道、嵌套模型选择、Cox 与机器学习模型、时变概率预测，以及 IPCW 一致性、动态 AUC、Brier 评分等删失感知指标。
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scVelo RNA速率分析

scvelo
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scVelo 是用于单细胞 RNA 测序的 RNA 速率分析 Python 包，通过未剪接/剪接 mRNA 动力学估计细胞状态转变，推断轨迹方向，计算潜在时间并识别驱动基因，揭示细胞命运决定。
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Seaborn 统计可视化库

seaborn
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358
Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 统计可视化库，与 Pandas 深度集成。它提供面向数据集的绘图功能，支持创建出版级质量的统计图形，如箱线图、小提琴图和热力图。适用于探索性数据分析、多变量分析及复杂多面板图表，具有美观的默认样式和统计感知能力。
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