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MATLAB/Octave科学计算

matlab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
311
本技能详细介绍了MATLAB和GNU Octave的科学计算能力。内容涵盖矩阵运算、线性代数、数据可视化（2D/3D）、统计分析、信号处理和常微分方程求解等多个核心领域。适用于进行复杂数值模拟、科学建模和数据处理的工程师及科研人员。
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Matplotlib：Python科学绘图库

matplotlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
233
Matplotlib是Python核心的可视化库，用于创建高度定制化的静态、动态和交互式图表。它支持多种图表类型（如折线图、散点图、热力图、3D图），提供面向对象和pyplot两种接口。适用于科研数据分析、生成高质量出版物图表以及构建复杂的子图布局。
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药物化学分子筛选与过滤

medchem
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Medchem是一个功能强大的Python库，专用于药物发现领域的分子过滤和优先级排序。它支持应用严格的药代动力学规则（如Lipinski、Veber），检测结构警报（PAINS、NIBR），计算复杂性指标，并通过自定义查询语言对化合物库进行多维度分级筛选，适用于先导化合物优化。
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分子动力学模拟与分析

molecular-dynamics
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303
本技能提供完整的分子动力学（MD）模拟流程，利用OpenMM等高性能工具模拟生物大分子在时间上的演变。其覆盖了系统构建、能量最小化、平衡化以及结构分析（如RMSD、自由能计算）等关键步骤。特别适用于结构生物学、药物结合模式研究和生物物理学分析。
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分子特征化与机器学习

molfeat
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Molfeat是一个全面的分子特征化工具包，用于将化学结构（如SMILES）转化为机器学习所需的数值表示。它集成了超过100种特征计算器（包括ECFP、MACCS和预训练模型），广泛应用于QSAR药物设计、虚拟筛选和深度学习模型构建，是化学信息学领域的核心工具。
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计算病理学全流程分析工具包

pathml
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PathML是一个全面的计算病理学Python工具包，专为全流程病理图像分析设计。它支持加载160多种专有WSI格式，并提供从 stain 归一化、细胞核分割到构建空间图谱等核心功能。特别适用于多重免疫荧光和空间蛋白质组学的深度学习模型训练与大规模生物医学图像分析。
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系统发育树构建与分析

phylogenetics
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本技能提供了一套完整的系统发育学分析流程，用于重构生物序列（如基因、蛋白质、基因组）的进化历史。流程涵盖了使用MAFFT进行多序列比对、使用IQ-TREE 2进行最大似然树推断，以及使用ETE3进行结果可视化。适用于病毒系统发育动力学、分子钟分析和基因组学研究。
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Polars：高性能数据处理框架

polars
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Polars是基于Apache Arrow构建的高性能Python DataFrame库。它提供基于表达式的API和惰性查询优化，专为高效的ETL、数据分析和复杂数据管道设计。无论是在进行数据清洗、聚合计算，还是处理大规模数据集，Polars都能提供卓越的性能和优化能力。
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PyDESeq2：RNA-seq差异表达分析

pydeseq2
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这是一个基于Python的工具包，用于对批量RNA-seq计数数据进行差异基因表达分析。它支持从多种格式加载数据，并处理复杂的单/多因素设计（如校正批次效应）。用户可以执行完整的DESeq2统计流程，包括标准化、拟合和进行严格的Wald检验。非常适合将生物信息学分析流程从R语言迁移到Python环境。
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DICOM医学影像数据处理

pydicom
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这是一个用于处理DICOM（数字影像和通信在医学中）文件的Python库。它支持读取、写入和修改CT、MRI、X光等医学影像数据，功能包括元数据提取、像素数据处理、数据匿名化（移除个人身份信息）、多格式转换以及多帧图像处理，是医学数据分析和PACS系统集成的关键工具。
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单细胞RNA测序分析

scanpy
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这是一个功能全面的Python工具包，用于执行从原始数据到最终细胞类型注释的单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析。它支持质量控制（QC）、数据标准化、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、细胞聚类和差异基因表达分析等全流程。用户可以使用内置的脚本处理多种格式的数据，生成高质量的生物学图谱和注释报告。
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学术论文科学可视化

scientific-visualization
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用于创建符合学术期刊要求的专业级科学图表。该技能指导用户掌握科学数据的可视化最佳实践，包括复杂的多面板布局、错误条的准确展示、色盲友好色谱的使用，以及遵循如Nature、Science等主流期刊的排版和导出规范。确保图表在不同格式和分辨率下保持最高质量。
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