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Matchms 质谱匹配

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Matchms 提供质谱导入导出、滤波、相似度计算和流水线构建，帮助识别代谢物、匹配光谱库并自动化分析流程。

开放靶点数据库平台

opentargets-database

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通过 Open Targets GraphQL API 查询靶点-疾病关联、可成药性、安全性、药物及多组学证据，帮助完成治疗靶点发现、优先级排序、安全评估和药物再利用等工作。

ZINC 可购化合物数据库

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通过网页或 CartBlanche API 查询 UCSF 维护的 ZINC22 2.3 亿+ 可购化合物，按 ZINC ID、SMILES、供应商或随机抽样获取结构与分子库，辅助虚拟筛选与对接准备。

系统发生树重建与分析工具包

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这是一个完整的系统发生学分析流程，用于重建生物序列（基因、蛋白质）的进化关系。流程涵盖了从多序列比对（MAFFT）到最大似然树构建（IQ-TREE 2），再到可视化和分析（ETE3）的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。

家庭健康与遗传风险分析

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本技能用于深度分析汇总的家族健康数据，包括病史记录、生活习惯和遗传信息。它能够识别家族疾病聚集性模式，通过加权算法评估遗传风险等级，并生成包含筛查、生活方式和就医建议的综合预防报告，旨在帮助用户了解家庭健康趋势。

智能健康目标分析器

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本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标，还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据，追踪进度，分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机，并生成交互式可视化报告，为用户提供个性化、科学的健康优化建议。

健康趋势与模式分析

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该工具用于深度分析长期的健康数据，跟踪体重、症状、用药依从性、化验结果、情绪和睡眠等多个维度的趋势。它可以识别关键变化、生活方式与健康指标之间的相关性，并提供数据驱动的风险评估、预测性洞察和改善建议，帮助用户进行主动的健康管理。

营养分析器

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分析饮食与营养数据，识别营养模式，评估营养状况，并生成个性化改善建议。还可关联运动、睡眠、体重、血压和血糖数据进行综合分析。

职业健康分析

occupational-health-analyzer

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分析职业健康数据，评估久坐、视屏终端、倒班和劳损等工作风险，识别人机工程问题与症状趋势，并结合睡眠、运动、心理健康给出个性化改进建议。

口腔健康分析

oral-health-analyzer

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分析口腔健康记录，识别龋齿和牙周风险趋势，生成个性化护理建议，并可联动营养、慢性病、用药等数据做综合评估。

风险建模

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风险建模相关技能简介，描述用于量化潜在损失、辅助场景分析并支持制定风险缓解策略的流程。

睡眠模式分析与改善指导

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该技能提供全面的睡眠数据分析，用于识别睡眠模式、评估睡眠质量和发现潜在的睡眠障碍。它不仅分析睡眠时长、效率和作息趋势，还能关联分析运动、饮食、情绪等其他健康指标，为用户生成科学、个性化的改善建议和干预方案。

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