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计算病理学全流程分析工具包

pathml
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PathML是一个全面的计算病理学Python工具包，专为全流程病理图像分析设计。它支持加载160多种专有WSI格式，并提供从 stain 归一化、细胞核分割到构建空间图谱等核心功能。特别适用于多重免疫荧光和空间蛋白质组学的深度学习模型训练与大规模生物医学图像分析。
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系统发育树构建与分析

phylogenetics
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338
本技能提供了一套完整的系统发育学分析流程，用于重构生物序列（如基因、蛋白质、基因组）的进化历史。流程涵盖了使用MAFFT进行多序列比对、使用IQ-TREE 2进行最大似然树推断，以及使用ETE3进行结果可视化。适用于病毒系统发育动力学、分子钟分析和基因组学研究。
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精准医学知识图谱查询

primekg
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本技能提供对PrimeKG知识图谱的程序化查询能力。该图谱整合了超过20个主要数据库，用于构建基因、药物、疾病和表型之间的多尺度关联网络。可用于药物重定位、发现新的疾病靶点以及深入分析复杂的生物学机制。
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质谱分析与数据处理平台

pyopenms
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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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Python 量子系统模拟工具箱

qutip
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QuTiP是一个强大的Python库，用于模拟和分析量子力学系统。它支持模拟闭合（幺正）和开放（耗散）量子系统，适用于研究量子光学、退相干和主方程等复杂物理过程。用户可以进行时间演化模拟、计算纠缠度和熵，并将结果在相空间或布洛赫球上可视化，是理论物理研究和学术教育的理想工具。
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单细胞RNA测序分析

scanpy
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这是一个功能全面的Python工具包，用于执行从原始数据到最终细胞类型注释的单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析。它支持质量控制（QC）、数据标准化、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、细胞聚类和差异基因表达分析等全流程。用户可以使用内置的脚本处理多种格式的数据，生成高质量的生物学图谱和注释报告。
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学术论文科学可视化

scientific-visualization
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用于创建符合学术期刊要求的专业级科学图表。该技能指导用户掌握科学数据的可视化最佳实践，包括复杂的多面板布局、错误条的准确展示、色盲友好色谱的使用，以及遵循如Nature、Science等主流期刊的排版和导出规范。确保图表在不同格式和分辨率下保持最高质量。
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生物信息学数据分析工具

scikit-bio
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这是一个全面的Python生物信息学工具包，用于处理和分析生物学数据。核心功能包括DNA/RNA/蛋白质序列操作、配对和多重序列比对、构建和分析系统发育树，以及计算Alpha/Beta多样性等生态学指标。适用于微生物组学分析、进化学研究和各种生物数据处理，支持FASTA、Newick等标准格式。
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单细胞RNA速度轨迹分析

scvelo
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scVelo是一个用于单细胞RNA测序数据的RNA速度分析工具包。它通过建模mRNA剪接的动力学过程（利用未剪接与剪接mRNA的丰度比值），来推断细胞群体的状态转变和发育轨迹。该方法无需时间序列数据，即可预测细胞命运，是生物信息学和发育生物学研究中的关键工具。
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Python统计可视化库

seaborn
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Seaborn是基于Matplotlib的Python高级数据可视化库，专为创建美观且统计丰富的图表而设计。它擅长探索多变量关系、可视化数据分布（如箱线图和小提琴图），能够用最少的代码生成面向数据集的统计图表。非常适合数据探索和生成高质量的出版级图表。
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TimesFM 零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
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使用 TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。用户无需训练任何模型，即可对任何单变量时间序列（如销售、传感器数据）进行点预测和置信区间预测，支持高效的批量预测，并包含系统资源检查。
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药物发现深度学习工具箱

torchdrug
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TorchDrug是一个基于PyTorch的综合性机器学习工具箱，专注于分子和蛋白质科学。它利用图神经网络（GNNs）处理复杂的生物和化学任务，包括分子属性预测、蛋白质结构建模、药物靶点结合预测、知识图谱推理和新分子生成，旨在加速药物发现研究。
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