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神经像素数据分析工具包

neuropixels-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个用于分析高密度神经像素（Neuropixels）神经记录的完整工具包。它支持整个电生理工作流，包括原始数据加载（SpikeGLX, Open Ephys）、预处理（滤波、运动校正）、高级尖峰排序（Kilosort4）以及严格的质量指标计算。工具包含Allen/IBL标准单元策展和AI辅助可视化功能，旨在产出可用于发表的分析结果。
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OMERO显微镜图像数据分析平台

omero-integration
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本技能为OMERO（开源显微镜数据管理平台）提供了全面的Python集成，用于管理、可视化和分析复杂的显微图像数据。支持通过代码访问图像、检索数据集、管理感兴趣区域（ROIs）和注释，执行深层像素分析，并为高通量筛选和生物成像工作流进行批处理。
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计算病理学分析工具包

pathml
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PathML是一个全面的Python工具包，用于先进的计算病理学工作流。它支持从160多种专有格式加载全玻片图像（WSI），并提供图像预处理（染色归一化、组织检测）、构建空间细胞/组织图谱以及训练深度学习模型（如HoVer-Net）的能力。尤其适用于分析CODEX和Vectra等多参数免疫荧光数据。
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系统发生树构建与分析工具包

phylogenetics
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本工具包提供完整的系统发生学分析流程，涵盖序列比对、数据精修和树状图构建。集成了MAFFT进行多序列比对，IQ-TREE 2和FastTree进行最大似然树推断。适用于分子基因组学、病毒进化追踪、蛋白质家族分析和分子时钟研究等领域，实现自动化生物信息学分析。
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Polars：高性能数据分析库

polars
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Polars是一个基于Apache Arrow的高性能数据框库，专为Python和Rust设计。它提供惰性计算和表达式API，能够高效处理内存中的数据集。非常适合构建ETL数据管道和进行复杂的数据清洗分析，是比Pandas更快速、更优化的选择。
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高性能基因组区间分析工具

polars-bio
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polars-bio是基于Polars的高性能生物信息学库，专注于基因组区间操作和文件I/O。它提供DataFrame友好的API，用于执行区间算术运算（如重叠、合并、补集等），并支持读写BED, VCF, BAM, GFF等主流生物信息学格式。支持流式处理和云存储，适用于大规模、高性能的基因组数据分析。
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差异基因表达分析 (PyDESeq2)

pydeseq2
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PyDESeq2是用于批量RNA-seq数据差异基因表达分析的Python工具包。它提供了一个完整的生物信息学工作流程，涵盖了数据加载、设计规范（包括多因素效应）、DESeq2模型拟合、Wald统计检验和FDR校正。该工具支持LFC收缩等高级功能，是实现基因组学分析并将其无缝整合到Python数据流中的关键工具。
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Python材料科学工具包

pymatgen
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Pymatgen是一个专业的Python计算材料科学工具包。它用于创建、操作和分析晶体结构、分子系统。核心功能涵盖相图计算、电子结构分析（态密度、能带隙）、空间群对称性分析、超晶胞生成，并可与Materials Project数据库无缝集成。支持超过100种文件格式。
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PyMC贝叶斯建模与推断

pymc
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本教程详细指导如何使用PyMC库进行复杂的贝叶斯统计建模和概率编程。内容涵盖完整的建模流程，包括数据预处理、MCMC采样（NUTS）、模型诊断检查（如R-hat和ESS）、后验预测以及进行不确定性量化，适用于构建层次模型和时间序列分析。
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PyOpenMS质谱数据分析

pyopenms
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PyOpenMS是基于OpenMS库的Python封装，提供完整的质谱数据分析解决方案。它覆盖了从原始文件读取、信号预处理、特征检测到蛋白质和肽段鉴定等整个流程。该工具适用于蛋白质组学和代谢组学的定量和定性分析，能够处理复杂的LC-MS/MS数据分析工作流。
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Python基因组数据分析工具包

pysam
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Pysam是一个功能强大的Python模块，专门用于读取、操作和写入核心的基因组数据文件格式。它提供了到htslib的Python接口，支持处理比对文件（BAM/CRAM）、变异文件（VCF/BCF）和参考序列（FASTA/FASTQ）。该工具适用于实现复杂的生物信息学流程、计算覆盖度和进行变异体注释，是生物数据分析的必备工具。
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PyTDC：药物发现机器学习数据集

pytdc
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PyTDC是一个开放科学平台，专门为药物发现和治疗领域提供标准化、可直接用于AI训练的权威数据集和基准。它支持单实例预测（如ADME、毒性）、多实例预测（药物-靶点相互作用DTI）以及分子生成等多种核心任务，是药物机器学习模型开发和性能评估的必备工具。
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