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FlowIO 流式细胞标准文件处理

flowio
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FlowIO 读写 Flow Cytometry Standard 文件，提取元数据、通道信息与事件数组，并可转换为 CSV/DataFrame，适用于流式细胞术数据预处理与通道校验。
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GeoPandas 空间分析库

geopandas
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GeoPandas 基于 pandas 和 shapely，处理地理矢量数据（SHP/GeoJSON/GeoPackage/PostGIS），支持坐标系转换、空间连接、叠置、缓冲、面积距离计算及静态与交互式地图，适用于各类空间分析流程。
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科学假设生成

hypothesis-generation
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通过文献梳理、证据融合、竞品假设和实验设计，引导生成可检验的科学假设，并要求配备 AI 科学图示以完成报告。
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PyDESeq2 差异表达分析

pydeseq2
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PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。
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DICOM 医疗影像工具

pydicom
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Pydicom 提供 Python 接口，方便读取、写入和修改 DICOM 医疗影像文件，支持像素提取、元数据管理、匿名化、格式转换以及与 PACS 流程的集成，适用于医学影像分析和放射科应用。
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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting
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该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。
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系统发生树重建与分析工具包

phylogenetics
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这是一个完整的系统发生学分析流程，用于重建生物序列（基因、蛋白质）的进化关系。流程涵盖了从多序列比对（MAFFT）到最大似然树构建（IQ-TREE 2），再到可视化和分析（ETE3）的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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AI健康综合分析与风险预测

ai-analyzer
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基于AI技术的综合健康分析系统，整合了生理指标、生活习惯、心理状态和医疗历史等多维度数据。核心功能包括异常模式识别、预测高血压、糖尿病等疾病风险，并提供分级的、具有可操作性的个性化健康建议和交互式报告。
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家庭健康与遗传风险分析

family-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于深度分析汇总的家族健康数据，包括病史记录、生活习惯和遗传信息。它能够识别家族疾病聚集性模式，通过加权算法评估遗传风险等级，并生成包含筛查、生活方式和就医建议的综合预防报告，旨在帮助用户了解家庭健康趋势。
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健康趋势与模式分析

health-trend-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具用于深度分析长期的健康数据，跟踪体重、症状、用药依从性、化验结果、情绪和睡眠等多个维度的趋势。它可以识别关键变化、生活方式与健康指标之间的相关性，并提供数据驱动的风险评估、预测性洞察和改善建议，帮助用户进行主动的健康管理。
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Pandas数据工具

pandas
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Pandas 是一个 Python 数据分析库，用于快速加载、清洗、转换和分析结构化数据，适合数据整理与分析任务的日常使用。
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睡眠模式分析与改善指导

sleep-analyzer
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该技能提供全面的睡眠数据分析，用于识别睡眠模式、评估睡眠质量和发现潜在的睡眠障碍。它不仅分析睡眠时长、效率和作息趋势，还能关联分析运动、饮食、情绪等其他健康指标，为用户生成科学、个性化的改善建议和干预方案。
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