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COBRApy 代谢建模工具

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COBRApy 是用于约束代谢模型重建与分析的 Python 库，涵盖模型导入导出、FBA/FVA、基因与反应敲除、通量采样与生产包络分析，适合系统生物学与代谢工程研究。

deepTools 高通量测序分析

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deepTools 提供 Python 命令行工具集，用于 BAM 转 bigWig、QC、相关性分析及热图和富集等 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 可视化分析。

系统发育树工具包

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ETE 工具包提供系统发育树操作、进化事件检测、NCBI 分类信息集成以及高质量图形化展示，助力系统发育组学研究与聚类分析。

Gtars基因组分析工具

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Gtars 是一个高性能 Rust 工具包，配套 Python 绑定，用于基因组区间分析，涵盖重叠检测、覆盖曲线生成、机器学习 token 化、片段打分与参考序列管理等计算基因组学场景。

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。

分子特征化中心

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Molfeat 提供 100 多种分子特征器与预训练嵌入，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适合 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索与深度学习的数值特征，支持并行、缓存与 scikit-learn 集成。

Neuropixels 神经电生理分析

neuropixels-analysis

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面向 Neuropixels 高密度电生理的全栈分析工具，覆盖 SpikeGLX/Open Ephys/NWB 数据加载、预处理、漂移校正、Kilosort4 及替代排序、质量指标统计、Allen/IBL 策略整合的元件整编、可视化输出及 Phy/NWB 结果导出。

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。

Scanpy 单细胞分析流程

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Scanpy 以 AnnData 为基础，构建可扩展的单细胞 RNA-seq 分析流程，涵盖质控、归一化、降维、聚类、标记基因发现、细胞注释、轨迹推断与出版级可视化，适用于探索型 scRNA-seq 研究。

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。

Seaborn统计可视化

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Seaborn是基于matplotlib的Python统计可视化库，面向数据集提供分布、变量关系与类别对比的美观默认图表，便于快速探索与多面板输出。

UMAP流形降维

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UMAP-Learn 提供快速非线性降维，适合可视化、聚类预处理以及特征工程，兼容 scikit-learn 接口，支持有监督/半监督嵌入和可调参数以保留局部与全局结构。

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