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分子特征化中心
molfeat
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
255
Molfeat 是一个 Python 库,集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型,用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。
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Neuropixels 神经记录分析
neuropixels-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
175
涵盖 SpikeGLX、Open Ephys、NWB 数据加载、预处理、运动校正、Kilosort4 排序、质量指标、Allen/IBL 筛选,以及 AI 辅助可视化的高密度 Neuropixels 记录分析工具。
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QuTiP 量子系统模拟工具
qutip
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
326
QuTiP 是一个面向开放与封闭量子系统的 Python 仿真工具,提供主方程、量子轨迹、可视化与分析模块,适合物理研究、教学实验与动力学探索。
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Scanpy 单细胞分析流程
scanpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包,用于处理单细胞 RNA-seq 数据,包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化,适用于 h5ad/10X/CSV 格式。
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科学出版可视化工具
scientific-visualization
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
281
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。
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Seaborn统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
472
Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图(如直方图、KDE图)和复杂的多面板图,非常适合进行深入的数据洞察。
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Python离散事件模拟框架
simpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型,例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件,从而进行容量规划和流程优化。
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UMAP 高效降维可视化
umap-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
327
UMAP 提供快速非线性流形降维,可生成保留局部与全局结构的嵌入,适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。
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gnomAD 变异频率查询
gnomad-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
329
通过 gnomAD 的 GraphQL 接口获取人群等位基因频率、基因约束分数与 LoF 注释,支持罕见病变异解读与耐受基因识别。
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系统发生树重建与分析工具包
phylogenetics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
这是一个完整的系统发生学分析流程,用于重建生物序列(基因、蛋白质)的进化关系。流程涵盖了从多序列比对(MAFFT)到最大似然树构建(IQ-TREE 2),再到可视化和分析(ETE3)的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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数据可视化工具
data-visualization
sickn33/antigravity-awesome-skills
117
提供图表、地图和仪表盘等方式,将数据转化为清晰洞察,便于团队共享。
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智能健康目标分析器
goal-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标,还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据,追踪进度,分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机,并生成交互式可视化报告,为用户提供个性化、科学的健康优化建议。
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