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Arize实验评估与管理

arize-experiment
github/awesome-copilot
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本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具，用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果，支持进行模型基准测试和A/B测试，确保模型在特定数据集上的准确性。
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元数据和日志推送到Monte Carlo

monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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AnnData：单细胞注释数据结构

anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
AnnData是一个专业的Python库，用于处理和分析注释化的矩阵数据，尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值（X）和多维度的元数据（obs, var等）。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集（如.h5ad、.zarr），是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。
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科学文献搜索与数据结构化提取

bgpt-paper-search
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
280
本技能用于科学文献综述和证据综合。它能够搜索包含完整文本的科学论文，并提取超越摘要的结构化、定量数据。返回结果包括方法、定量结果、样本大小、质量评分和25个以上的元数据字段，非常适用于进行系统综述和元分析。
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细胞图谱数据查询与分析

cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
225
该技能提供对CZ CELLxGENE大型公共单细胞和空间转录组学数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集，即可按细胞类型、组织、疾病等维度进行高效查询，获取基因表达矩阵、元数据和预计算的嵌入信息。适用于大规模、跨数据集的生物学研究和模型训练。
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代谢模型与系统生物学分析

cobrapy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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COBRApy是一个强大的Python库，用于约束性重构与分析（COBRA）。它支持进行代谢模型的构建、模拟和分析，特别适用于系统生物学研究。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）、基因或反应缺失突变体模拟，以及优化生长培养基。支持SBML、JSON、YAML等多格式代谢模型。
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低级FCS文件读写工具

flowio
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FlowIO是一款专门用于读取、检查和写入流式细胞术标准文件（FCS 2.0、3.0和3.1版本）的Python工具。它支持低级元数据和事件数据提取，能将事件数据转换为NumPy数组。该工具适用于数据预处理、元数据清单生成以及将数据转换为后续生物信息学分析所需格式，但不执行如门控或补偿等复杂分析。
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基因组区间机器学习

geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Geniml是一个用于对基因组区间数据（BED文件）进行机器学习建模的Python工具包。它提供了多种无监督方法（如Region2Vec和BEDspace），用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据关联的鲁棒嵌入。适用于基因组学研究中的降维、聚类、细胞类型注释和跨模态查询等任务。
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串联质谱数据处理与比较

matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Matchms是一个用于处理、清洗、比较串联质谱（MS/MS）数据的Python包。它支持多种文件格式（如mzML, MGF），核心功能包括库搜索、元数据协调、峰值过滤和计算多种相似性得分（如余弦相似度）。适用于代谢组学和质谱分析工作流程，帮助构建光谱相似性网络和结构化得分矩阵。
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OMERO显微镜数据自动化集成

omero-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具旨在安全、自动化地集成和管理OMERO显微镜数据工作流。它通过`omero-py`等库，提供了对元数据、注释、感兴趣区域(ROIs)等核心数据的深度程序访问，支持构建受控、大规模的显微图像数据分析和库存管理管道。
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DICOM医学影像数据处理

pydicom
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个用于处理DICOM（数字影像和通信在医学中）文件的Python库。它支持读取、写入和修改CT、MRI、X光等医学影像数据，功能包括元数据提取、像素数据处理、数据匿名化（移除个人身份信息）、多格式转换以及多帧图像处理，是医学数据分析和PACS系统集成的关键工具。
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质谱分析与数据处理平台

pyopenms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个基于Python的质谱分析计算平台，专为蛋白质组学和代谢组学工作流设计。它支持从原始MS数据到鉴定、定量（包括无标签和等位素定量）的完整分析流程，能够处理复杂的LC-MS/MS数据，是生物信息学研究的强大工具。
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