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BRENDA 酶数据库查询

brenda-database

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 BRENDA SOAP 接口获取酶的动力学参数、反应方程、底物特异性及环境条件，为生物化学研究、代谢通路构建与酶工程优化提供数据支撑。

高级分子控制

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

RDKit 是 Python 化学信息学库，支持读取/写入分子、描述符计算、指纹、子结构搜索、反应变换与 2D/3D 可视化，适合药物发现与计算化学研究。

Reactome 通路分析助手

reactome-database

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

调用 Reactome 内容与分析服务（或 reactome2py 客户端）获取通路层级、基因映射、富集/表达分析与疾病机制数据，辅助系统生物学研究。

RDKit 化学信息学工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基于 Python 的化学信息学工具包，提供分子精细控制能力：SMILES/SDF 解析、分子描述符（分子量、LogP、TPSA）、指纹、子结构检索、2D/3D 坐标生成、相似性计算、化学反应与可视化，适用于药物发现与计算化学研究。

安全实现Foundry Webhook事件处理

palantir-webhooks-events

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导如何为外部系统实现对Palantir Foundry的Webhook事件处理。它涵盖了从通过API注册Webhook、执行签名验证（防止重放攻击），到实现事件类型路由和使用Redis保证幂等性处理的完整流程。适用于需要实时响应Foundry Ontology对象变更、数据集更新或构建完成的自动化数据工作流。

通路富集分析

pathway-enrichment

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

对基因列表或排名数据进行通路和基因集富集分析，使用 gseapy、Enrichr 等工具。支持 ORA、GSEA、ssGSEA 及功能分析，涵盖 GO、KEGG、Reactome 等数据库。适用于解读差异表达结果、CRISPR 筛选结果及聚类标记，识别过度代表的生物通路。

预判学术论文审稿意见

restud-referee-strategy

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能指导作者在投稿前系统性地增强学术论文的抗质疑能力。核心在于预测高难度期刊审稿人潜在的质疑点（如方法论漏洞、替代解释），并将这些预见到的反驳和稳健性检验（robustness checks）主动写入正文，使论文结构更完善，大大提高初次通过审稿的几率。

药物不良反应信号检测

detecting-pv-signals

maziyarpanahi/openmed

本工具利用OpenFDA/FAERS数据，计算不比例性指标（如PRR、ROR、EBGM等）。通过构建2x2列联表，对药物和不良反应的自发报告进行统计筛选，从而检测潜在的药物反应关联信号（SDR）。这为药物警戒和安全评估提供了重要的统计学假设。

不良事件报告结构化（E2B(R3)）

reporting-adverse-events

maziyarpanahi/openmed

该技能用于将非结构化的不良事件描述文本，转化为符合ICH E2B(R3)标准的结构化数据。它能够系统性地提取和填充关键字段，包括可疑药物、反应（通过MedDRA编码）、严重性等级和结局等，是构建个体病例安全报告（ICSR）和进行药物警戒申报的专业工具。

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