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癌症依赖图谱分析工具

depmap
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420
该工具提供癌症依赖图谱（DepMap）数据接口，基于全基因组CRISPR筛选、RNAi和化合物敏感性实验。可用于查询基因的依赖性评分，识别特定于癌症的脆弱点，预测合成致死作用，并验证肿瘤学药物靶点。
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DNAnexus基因组工作流管理

dnanexus-integration
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184
该技能提供了一套全面的解决方案，用于构建、运行和自动化复杂的、可复现的基因组学工作流程。它深度集成了`dx`命令行工具、`dxpy` Python SDK以及Nextflow等主流工作流语言。适用于大型生物计算任务的数据传输、作业监控、项目自动化以及确保安全高效的流程执行。
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边界数据探索分析工具

exploratory-data-analysis
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这是一个为科学研究和数据建模前准备的工具。它能在严格的本地安全沙箱内，对CSV、JSON、HDF5、图像等多种格式的数据结构进行边界审计。主要用于检查数据的缺失值、异常值和整体结构，确保数据在模型训练前的完整性和可信度。
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流式细胞术FCS文件读写工具

flowio
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FlowIO是一款专用于读写流式细胞术标准文件（FCS 2.0, 3.0, 3.1）的底层工具。它能够帮助用户提取事件数据为NumPy数组，详细检查元数据（包括HEADER、TEXT等），并处理多数据集文件。该工具主要用于数据准备、格式转换和底层元数据管理，是生物信息学流程中的基础组件，但不执行复杂的分析任务如门控或补偿校正。
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基因组区间机器学习工作流

geniml
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Geniml是一个用于基因组区间数据机器学习和统计工作流的框架。它将坐标、组装序列和模型工件视为明确的“合约”，用于验证数据结构（如BED文件），并规划复杂的本地化运行（如Region2Vec或scEmbed）。该工具注重结果的可复现性、符合生物数据标准，并强调本地处理，避免不必要的网络调用。
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综合地理空间分析工具

geomaster
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这是一个全面的地理空间科学技能包，涵盖了遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持处理栅格、矢量、点云等多种数据类型（如Sentinel、Landsat），并集成了现代云原生工作流（STAC、COG）。适用于环境监测、城市规划和复杂的空间分析任务。
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GeoPandas地理空间矢量数据处理

geopandas
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380
本指南是使用GeoPandas进行高级地理空间矢量数据处理的专业手册。它侧重于平面矢量数据的工作流，强调数据溯源、坐标参考系统（CRS）管理和复杂空间操作。详细阐述了处理敏感地理信息时必须遵循的安全和正确性规范，确保开发流程的科学性和可复现性。
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生物信息学数据库查询工具

gget
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206
gget是一个综合性的命令行和Python工具包，提供对20多个生物信息学数据库的统一访问。它支持基因组学、蛋白质组学和疾病关联等多个领域的深度分析。功能包括基因信息查询、序列比对、结构预测（如AlphaFold）和富集分析，适用于生物信息学科研和自动化流程。
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蛋白质糖基工程分析

glycoengineering
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本技能用于专业分析和设计蛋白质的糖基化修饰。它能够扫描蛋白质序列以识别N-糖基化位点和预测O-糖基化热点，支持用户优化治疗性抗体、提高蛋白质稳定性，或进行疫苗抗原设计，是生物药物研发的关键工具。
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Gtars：基因组区间处理工具包

gtars
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Gtars是一个强大的工具包，提供基于Rust和Python绑定的基因组区间处理能力。它支持集合代数、覆盖度计算、分词和片段处理等核心生物信息学任务。该库强调数据完整性，通过强制执行严格的基因组数据契约，确保在复杂的计算流程中正确处理坐标、组装信息和参考序列。
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数字病理全玻片图像分析

histolab
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167
Histolab是一个专门用于数字病理学的Python库。它能自动化处理全玻片图像（WSI），实现复杂的组织检测、可定制的切片提取（包括随机、网格、评分机制）和染色标准化。适用于构建高质量、结构化的数据集，用于深度学习模型训练和全面的定量分析。
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LLM辅助假设生成与审计

hypogenic
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180
该技能用于利用大型语言模型（LLM）和带标签的数据集，迭代地提出和评分文本模式，生成候选假设和任务预测统计。它提供了一套严格的本地审查工作流，强调数据集的哈希审计、配置验证，明确指出其输出仅为候选结果，不能作为科学或临床结论。
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