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FlowIO 流式细胞数据读写

flowio
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176
使用 FlowIO 1.4.0 在 Python 中读取、检查与写入流式细胞术标准（FCS）2.0/3.0/3.1 文件。支持元数据与通道检查、NumPy 事件数组提取、多数据集文件读取及 FCS 3.1 写出，不涉及补偿、变换或门控分析。
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Geniml基因组机器学习工作流

geniml
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Geniml用于基因组区间集的机器学习工作流，验证BED文件、模型兼容性，规划Region2Vec/scEmbed运行，本地检查tokenizer和共识宇宙，无需网络请求。需要Python 3.10+和uv进行可复现的生物信息学ML流程。
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科学研究假设生成

hypothesis-generation
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该技能帮助构建有证据支持的科学问题和候选假设。它将观察转化为透明、可测试的研究计划，不将假设视为事实。它区分观察、机制和预测，确保严谨的研究设计和安全合规。
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Matchms 质谱数据处理

matchms
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基于 Python 的串联质谱数据处理技能，使用 matchms 0.33.1 完成 MS/MS 文件读写、元数据标准化、峰过滤、谱图相似度打分、谱库检索匹配、得分矩阵与分子相似性网络构建，适用于代谢组学谱图分析。
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Matplotlib 数据可视化库

matplotlib
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Matplotlib 是 Python 基础可视化库，用于创建静态、动画和交互式图表。支持线、散点、柱状图等多种类型，适用于科学统计可视化。可自定义外观、创建多面板图表，并导出为 PNG、PDF 等格式。适合制作出版级图形及集成到 Jupyter 笔记本中。
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NetworkX 图与网络分析

networkx
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使用 Python 的 NetworkX 3.x 创建、分析和可视化复杂网络。支持从数据构建图结构、运行最短路径、PageRank、中心性等算法、社区发现、生成随机与无标度网络，并读写 GraphML、JSON、边列表等多种格式。
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Polars Bio 基因组区间分析工具

polars-bio
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基于 Polars 的高性能基因组区间运算与生物信息文件读写库，支持 overlap、nearest、merge、coverage、complement、subtract 等操作，以及 BED/VCF/BAM/GFF 等格式读写，支持流式与云存储，是 bioframe 的快速替代方案。
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PyMC 贝叶斯建模

pymc
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使用 PyMC 6 构建、拟合与验证贝叶斯模型，涵盖层次模型、MCMC/NUTS 采样、变分推断、先验与后验预测检验、采样诊断以及 LOO/WAIC 模型比较，适用于概率编程与不确定性量化。
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Python基因组文件处理

pysam
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Python基因组文件处理库，支持读取、查询、过滤和写入SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ等格式，提供pileup、覆盖度分析、索引和CRAM参考操作功能。适用于需要低级别流式访问基因组数据的生物信息学工作流。
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科研文献检索汇编

research-lookup
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为科学论文或研究简报汇编外部学术证据与参考文献。默认使用 Parallel Search 多轮检索，配合 Extract 核验来源并去重排序，生成可直接用于写作的研究包，默认目标为 60 篇经核实的独特文献，支持深度研究报告与结果封装导出。
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科学头脑风暴引导

scientific-brainstorming
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用于引导循证的科学创意构思：独立产出、结构化讨论、显式假设、透明评估、对抗性评审与决策日志。适用于早期科研头脑风暴和候选方向优先级排序；实证验证、研究设计及伦理审查需交由相关专家或技能。
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Seaborn 统计可视化库

seaborn
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Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 统计可视化库，与 Pandas 深度集成。它提供面向数据集的绘图功能，支持创建出版级质量的统计图形，如箱线图、小提琴图和热力图。适用于探索性数据分析、多变量分析及复杂多面板图表，具有美观的默认样式和统计感知能力。
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