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生物服务跨库查询

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BioServices 提供统一 Python 接口，调用几十个生信服务，便于跨库查询、ID 映射、通路与序列分析以及复合物检索，适用于整合型生物数据流程。

Datamol化学信息工具

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Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。

FlowIO 流式细胞标准文件处理

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FlowIO 读写 Flow Cytometry Standard 文件，提取元数据、通道信息与事件数组，并可转换为 CSV/DataFrame，适用于流式细胞术数据预处理与通道校验。

高性能基因组区间分析工具包

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Gtars是一个高性能的基因组信息学工具包，使用Rust语言编写并提供Python接口。它专注于基因组区间数据的处理与分析，核心功能包括：基因组区域重叠检测、覆盖度图谱生成、以及用于机器学习模型的基因组序列Tokenization。适用于计算基因组学、生物信息学和单细胞分析等领域。

科学假设生成

hypothesis-generation

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通过文献梳理、证据融合、竞品假设和实验设计，引导生成可检验的科学假设，并要求配备 AI 科学图示以完成报告。

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。

PyDESeq2 差异表达分析

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PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。

DICOM 医疗影像工具

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Pydicom 提供 Python 接口，方便读取、写入和修改 DICOM 医疗影像文件，支持像素提取、元数据管理、匿名化、格式转换以及与 PACS 流程的集成，适用于医学影像分析和放射科应用。

PyMC贝叶斯建模与推断

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本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。

科学出版可视化工具

scientific-visualization

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借助 matplotlib、seaborn 和 plotly 生成论文级图像，支持多面板、显著性标注、色盲友好配色与各类期刊所需的格式和分辨率导出。

微生物组生物信息工具

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scikit-bio 提供 Python 生物数据工具，支持 FASTA/Newick 等格式读写、序列操作、比对、系统发育树构建及多样性分析，适用于微生物组和群落生态研究。

单细胞生成建模工具集

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基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。

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