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学术论文术语精准翻译
paper-term-translation
EverMind-AI/EverOS
76
当研究问题使用口语化或笼统的描述时,本功能能够将其转化为标准、精准的学术术语。它帮助用户识别并提供多个同义词候选,从而提高论文搜索的精确度。通过优化搜索关键词,结合数值和时间约束,确保检索结果高度相关,高效定位关键学术文献。
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Paperzilla研究助理命令行工具
paperzilla
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
427
这是一个用于与Paperzilla平台交互的命令行工具,旨在帮助用户管理和分析学术研究文献。用户可以使用它获取最新的项目推荐、以Markdown格式获取并总结核心论文,了解论文与自身研究的相关性,并能将数据导出为JSON或Atom格式,是科研人员提高文献管理和研究效率的必备工具。
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足球线索深度追踪法
football-lead-tracking
EverMind-AI/EverOS
219
这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题,而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体(如球员、俱乐部或教练)。将这些实体视为新的线索,通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件,进行后续的二次搜索,确保知识链的完整性,不遗漏任何关键信息。
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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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天体物理数据分析库
astropy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
481
Astropy是用于天文学研究和天体物理数据处理的核心Python库。它提供了一系列功能,用于处理物理单位、进行天体坐标转换(如ICRS、银河系坐标)、操作FITS文件,执行宇宙学计算,以及处理精确时间。它是进行任何涉及天体坐标、单位转换或分析大型天文学目录的必备工具。
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综合分子生物学工具包
biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
180
Biopython是基于Python的综合性计算分子生物学工具包,功能强大。它用于处理生物序列(DNA、RNA、蛋白质),解析FASTA、GenBank、PDB等标准生物学文件格式,并支持程序化访问NCBI等大型数据库。适用于构建复杂的生物信息学流程,如序列比对、结构分析和系统发育树构建。
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临床决策支持报告生成
clinical-decision-support
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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为制药和临床研究领域生成专业的临床决策支持(CDS)文档。该技能专注于基于证据的分析,包括生物标志物分层患者队列分析、带GRADE分级的治疗推荐报告。支持高级统计分析和专业格式输出,适用于监管申报和医学指南的撰写。
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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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Dask:分布式并行计算框架
dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Dask是一个强大的Python库,用于实现并行和分布式计算。它允许用户将现有的Pandas和NumPy工作流扩展到超出可用内存的规模,从而高效处理高达TB级别的超大数据集。它提供了专门的API(DataFrame、Array、Bag),用于处理结构化、科学和非结构化数据,支持单机或集群部署。
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Python分子化学信息学工具包
datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Datamol是一个基于RDKit的Python化学信息学工具库,它提供了一个简化的、Python化的抽象层,使复杂的分子操作变得易于使用。它支持SMILES解析、结构标准化、分子描述符计算、3D构象生成和高效批处理,非常适合在药物发现和化学研究流程中处理分子数据。
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DeepChem:分子结构与化学计算
deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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DeepChem是一个综合性的Python库,专为将机器学习应用于化学、材料科学和生物学等领域设计。它支持分子属性预测(如ADMET、毒性),利用图神经网络(GNNs)训练模型,并处理多种分子数据格式(SMILES, SDF)。该库提供了丰富的特征化选项,是药物发现和计算化学研究的强大基础工具。
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FlowIO:流式细胞术文件解析处理
flowio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个轻量级的Python库,用于处理流式细胞术标准文件(FCS)。它能够解析复杂的元数据,高效地将事件数据提取为NumPy数组,并支持创建新的FCS文件。适用于进行细胞流式数据预处理、构建数据管道和文件格式转换。
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