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生物信息学流程构建与部署

latchbio-integration
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84
Latch是一个强大的Python框架，专用于构建、部署和管理大规模、可扩展的生物信息学工作流。它支持将复杂的分析流程（如RNA-seq、AlphaFold等）作为无服务器管道运行，并集成了云数据管理和精细化的资源配置（GPU、CPU）。特别适合需要复现性、高可靠性的生物数据分析项目。
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生成专业市场研究报告

market-research-reports
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159
该技能可生成专业级、篇幅超50页的市场研究报告，风格对标麦肯锡、波士顿咨询等顶级咨询公司。它支持通过研究数据查找进行深度数据分析，涵盖PESTLE、SWOT、波特五力等多种战略分析框架。核心功能包括使用科学示意图生成关键图表（如TAM/SAM/SOM、五力图）和生成高质量视觉内容，最终输出为专业排版的LaTeX/PDF文档，适用于投资决策、战略规划和思想领导力内容输出。
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MATLAB/Octave科学计算

matlab
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本技能详细介绍了MATLAB和GNU Octave的科学计算能力。内容涵盖矩阵运算、线性代数、数据可视化（2D/3D）、统计分析、信号处理和常微分方程求解等多个核心领域。适用于进行复杂数值模拟、科学建模和数据处理的工程师及科研人员。
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分子动力学模拟与分析

molecular-dynamics
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本技能提供完整的分子动力学（MD）模拟流程，利用OpenMM等高性能工具模拟生物大分子在时间上的演变。其覆盖了系统构建、能量最小化、平衡化以及结构分析（如RMSD、自由能计算）等关键步骤。特别适用于结构生物学、药物结合模式研究和生物物理学分析。
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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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Polars：高性能数据处理框架

polars
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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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基因组数据操作与分析

polars-bio
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这是一个基于Polars的高性能基因组数据处理库。它支持核心区间运算（如重叠、合并、互补）以及主流生物信息学文件格式（如VCF、BAM、BED、GFF）的读写。特别适用于处理超大型、无法一次性加载到内存的基因组数据集，支持流式和云端存储I/O。
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临床深度学习流程工具

pyhealth
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PyHealth是一个用于临床深度学习的Python工具包，旨在处理电子病历（EHR）、生理信号和医学影像等多模态数据。它基于稳定的五阶段流水线（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持用户在医疗领域执行复杂的预测任务，例如预测死亡率、推荐药物、睡眠分期，以及进行ICD/ATC等医疗代码交叉映射。
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PyMC：贝叶斯概率建模

pymc
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PyMC是一个用于贝叶斯建模和概率编程的Python库。它允许用户构建、拟合和验证复杂的统计模型，如分层模型和时间序列。用户可以使用MCMC采样或变分推断进行参数估计，非常适用于进行不确定性量化和比较多模型。
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量子电路与算法开发

qiskit
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Qiskit是一个主流的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行复杂的量子电路与算法。它支持在各种硬件后端（包括IBM Quantum和本地模拟器）上运行量子程序。适用于量子化学模拟、变分量子算法（VQE/QAOA）和量子机器学习等前沿研究。
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学术研究文献证据检索

research-lookup
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本技能用于为科学手稿或研究报告系统性地收集和编译外部学术证据。它能超越简单的文献列表，目标是生成结构化的研究资料包，包括多个高质量、可验证的参考文献和证据矩阵。适用于需要撰写综述、需要支持或反驳科学论点，或进行深入文献背景调研的场景。
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科学证据与批判性思维评估

scientific-critical-thinking
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本技能提供了一个系统的框架，用于评估科学声明、研究方法和证据的严谨性与质量。它指导用户评估实验设计有效性、识别各类偏差（如选择性、认知偏差），并应用GRADE或Cochrane风险评估等成熟框架。适用于系统综述、学术同行评审和批判性分析科学文献。
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