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元数据和日志推送到Monte Carlo
monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产(包括元数据、数据血缘和查询日志),并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景,例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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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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基因调控网络推断
arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
55
Arboreto是一个强大的Python库,用于从各种基因表达数据集(如单细胞或批量RNA-seq)推断基因调控网络(GRN)。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法,识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算,适用于大规模高通量转录组学分析。
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细胞图谱数据查询与分析
cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
225
该技能提供对CZ CELLxGENE大型公共单细胞和空间转录组学数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集,即可按细胞类型、组织、疾病等维度进行高效查询,获取基因表达矩阵、元数据和预计算的嵌入信息。适用于大规模、跨数据集的生物学研究和模型训练。
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临床决策支持报告生成
clinical-decision-support
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
102
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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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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综合科学数据探索分析
exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
214
适用于分析任何专业的科学数据文件。支持超过200种主流格式,涵盖化学、生物信息学、显微成像、光谱学等多个领域。它能够自动识别文件类型,评估数据质量和结构,并生成详细的Markdown报告,为用户提供深入的洞察和后续分析建议。
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全玻片图像分析与预处理
histolab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Histolab是一个专业的数字病理学图像处理Python库。它能够自动化处理全玻片图像(WSI),实现组织区域的自动检测、精确分割和小块切片提取。该工具是为准备深度学习数据集和进行复杂的计算病理学分析流程而设计的。
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基于LLM的假设生成与测试
hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Hypogenic是一个高级框架,利用大型语言模型(LLM)对复杂表格数据集进行系统化的假设生成和测试。它支持数据驱动、文献溯源和两者结合的多种模式,能将实证数据洞察与理论知识相结合,尤其适用于欺诈检测、内容分析和预测建模等领域,极大加速科学研究的发现过程。
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生物数据谱系湖仓管理系统
lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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LaminDB是一个开源的、原生支持谱系追踪的湖仓,专为复杂的生物学数据集和模型设计。它提供统一的功能,用于查询、追踪数据血缘、验证模式,并确保数据符合FAIR标准。适用于管理多模态基因组数据、追踪计算工作流程(如Nextflow),或构建可靠、可重复的生物信息学数据基础设施。
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OMERO显微镜数据管理与分析
omero-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供OMERO平台的综合Python API接口,用于管理和分析大规模显微镜数据集。用户可以通过编程方式访问图像、检索结构化数据、分析原始像素数据、管理感兴趣区域(ROIs)和复杂注释,执行批处理工作流,特别适用于高通量筛选和生物学研究。
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Polars:高性能数据处理框架
polars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Polars是基于Apache Arrow构建的高性能Python DataFrame库。它提供基于表达式的API和惰性查询优化,专为高效的ETL、数据分析和复杂数据管道设计。无论是在进行数据清洗、聚合计算,还是处理大规模数据集,Polars都能提供卓越的性能和优化能力。
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