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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。

生理信号处理工具

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NeuroKit2 是面向 ECG、EEG、EDA、RSP、PPG、EMG、EOG 等多种生理信号的 Python 工具包，可用于心率变异、事件相关电位、复杂性、交感副交感评估及多模态融合研究。

Neuropixels 神经电生理分析

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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。

开放靶点数据库平台

opentargets-database

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通过 Open Targets GraphQL API 查询靶点-疾病关联、可成药性、安全性、药物及多组学证据，帮助完成治疗靶点发现、优先级排序、安全评估和药物再利用等工作。

病理切片分析工具

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PathML 是面向计算型病理的 Python 工具，支持整张切片读取、染色预处理、空间图谱构建以及多参数免疫荧光数据的机器学习分析。

PDB结构浏览器

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通过 RCSB PDB 搜索蛋白或核酸结构、下载 PDB/mmCIF/Binary 坐标文件、获取实验元数据并批量处理，为药物发现、蛋白工程和结构生物学提供数据支撑。

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。

Scikit-learn 机器学习指南

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使用 scikit-learn 构建经典机器学习流程的全面指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、模型评估、调参和生产级流水线，适用于结构化与文本数据。

单细胞生成建模工具

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提供基于 PyTorch 的概率生成模型，面向单细胞 RNA、ATAC、空间与多模态数据，自动校正批次效应、支持不确定性差异分析，便于与 scanpy 流程对接。

统计分析引导

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本技能引导研究者完成假设检验、回归、相关与贝叶斯分析，附带前提假设检验、功效评估与APA格式报告，帮助选对分析方法并清晰呈现研究结果。

STRING蛋白互作查询

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通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图，并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集，支持跨物种分析与网络扩展。

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