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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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RDKit化学信息学工具包

rdkit
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RDKit是一个功能全面的Python库，用于进行分子结构的读写、分析和操作。它支持处理多种分子格式（如SMILES、SDF、MOL），计算理化描述符，进行子结构搜索和立体化学分析。是药物发现、计算化学和学术研究的强大工具。
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智能研究信息查询助手

research-lookup
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该技能提供实时、全面的研究信息查询服务。它能根据查询内容自动选择最佳后端，无论是快速的通用网络搜索、处理复杂的深度研究，还是进行专业的学术论文检索。适用于学术研究、资料查证和行业趋势分析。
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科学头脑风暴伙伴

scientific-brainstorming
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这是一个专业的科学头脑风暴工具，专为研究初期规划设计。它可以充当思想伙伴，帮助用户生成新颖的假设，探索跨学科的联系，质疑现有假设，并识别研究空白。适用于需要创意激发和解决复杂科学问题的场景。
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生物数据分析工具包

scikit-bio
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scikit-bio是一个全面的Python库，专为生物信息学和生物数据分析设计。它提供强大的功能，用于处理DNA、RNA和蛋白质序列，执行复杂的序列比对，构建和分析系统发育树，并进行高级的生态学统计。核心能力包括计算多样性度量、进行降维分析（PCoA）以及处理多种生物学文件格式（如FASTA，Newick）。适用于微生物学、基因组学和生态学研究领域。
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scikit-survival：生存时间分析库

scikit-survival
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scikit-survival 是一个基于 scikit-learn 的专业 Python 库，用于进行生存分析和时间-事件建模。它专门处理存在审查数据的场景（如右删失数据），支持拟合 Cox 比例风险模型、随机生存森林和梯度提升模型等多种先进模型。用户可以利用库中的指标（如C-index）评估模型性能，适用于生命周期分析、临床研究和可靠性工程等领域。
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单细胞组学深度生成模型

scvi-tools
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scvi-tools是一个全面的Python框架，利用深度生成模型和变分推断技术，用于分析单细胞数据的多模态组学数据。它特别适用于进行概率性的批次效应校正、多组学数据整合以及带有不确定性的差异表达分析，支持RNA-seq、ATAC-seq和多组学数据。
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SHAP：模型可解释性与可理解性

shap
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SHAP（Shapley Additive exPlanations）提供基于Shapley值的统一框架，用于深度解释复杂的机器学习模型预测。它可以计算每个特征对模型输出的贡献度，帮助用户理解模型做出判断的依据。本技能支持生成瀑布图、特征重要性热力图等可视化结果，适用于模型可解释性、调试和公平性分析，支持各类模型。
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统计建模与计量经济学分析

statsmodels
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这是一个用于Python的专业统计建模库，适用于进行严谨的计量经济学分析。它支持线性回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、时间序列预测（ARIMA）等多种模型，提供深入的诊断工具和完整的统计推断报告，支持学术研究和数据分析。
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Python符号数学计算与求解

sympy
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SymPy是Python中的符号数学库，用于进行精确的数学计算。它可以处理代数运算、微积分（求导、积分）、线性代数、方程求解和物理模型等，所有计算都基于数学符号而非浮点数近似。适用于需要高精度、学术研究、科学建模的领域，并支持代码生成。
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TimesFM零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
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本技能基于Google TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需自定义模型训练，即可处理任何单变量时间序列数据（如销售额、传感器读数等）。它提供点预测和校准的预测区间（分位数），支持完整的概率性分析。使用前会执行强制性系统检查，确保运行环境资源充足。
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UMAP降维：可视化与特征提取

umap-learn
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UMAP是一种强大的非线性降维技术，用于可视化高维数据和进行聚类预处理。它能够高效地保留数据的局部和全局结构，并支持监督/半监督学习。该工具适用于数据探索、维度降低以及复杂的机器学习模型构建。
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