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科学数据探索与分析

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自动识别200多种科学数据格式，提取元信息、评估质量，并输出格式化 Markdown 报告，帮助用户理解结构并规划后续分析。

FlowIO流式细胞文件处理

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提供流式细胞FCS 2.0-3.1文件的读取、元数据与通道提取，以及 NumPy 数组导出和新文件生成，适合预处理流水线或简单的验证/格式转换需求。

GeoPandas空间分析工具

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GeoPandas 在 pandas 基础上提供地理矢量数据处理能力，可读写多种格式、投影、空间连接与叠加、缓冲与可视化，适合街区分析、地图制作与 PostGIS 集成工作。

计算资源监控助手

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在科学计算开始前检测 CPU、GPU、内存和磁盘资源，生成 JSON 报告并给出并行、内存和 GPU 策略建议，帮助选择最优的计算方式。

Latch生物信息工作流

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LatchBio Integration 支持用 Python 装饰器构建无服务器生物信息工作流，结合 LatchFile/LatchDir 数据管理、资源调优与 Nextflow/Snakemake 集成，推进生产化流程。

系统性文献综述

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系统执行文献回顾，跨PubMed、arXiv、Semantic Scholar等数据库检索、汇总主题发现、核实引文并生成带AI图示的Markdown/PDF格式报告，适用于论文、综述或研究背景整理。

Matplotlib 可视化指南

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Matplotlib 是 Python 的基础绘图库，提供 pyplot 与面向对象接口，可精细控制线型、色彩、多子图与导出格式，适用于科研报表、交互笔记本与桌面界面可视化输出。

PyDESeq2 差异表达分析

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PyDESeq2 是在 Python 中复现 DESeq2 的差异表达分析工具，可载入 bulk RNA-seq 计数、过滤低表达基因、指定单/多因素设计、执行 Wald 检验并进行 LFC 收缩，方便结合 pandas/AnnData 管道输出结果和可视化。

PyOpenMS 质谱分析平台

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PyOpenMS 通过 Python 接口调用 OpenMS，面向蛋白质组和代谢组全流程，从文件读写、信号处理、特征检测到鉴定定量，并可与 pandas/可视化工具整合。

科学批判性思维

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通过评估研究设计、统计合理性与偏见等，用 GRADE 和 Cochrane 框架判定证据质量，帮助研究者和审稿人识别方法学缺陷，确保结论建立在牢靠证据上。

科学期刊图形

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生成符合期刊规范的科学图形，支持多面板布局、误差线、显著性标记和色盲友好配色，并通过 matplotlib/seaborn/plotly 导出 PDF、PNG 等正式格式。

统计分析引导

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本技能引导研究者完成假设检验、回归、相关与贝叶斯分析，附带前提假设检验、功效评估与APA格式报告，帮助选对分析方法并清晰呈现研究结果。

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