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共 706 个技能

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临床决策支持报告生成

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

为制药和临床研究领域生成专业的临床决策支持（CDS）文档。该技能专注于基于证据的分析，包括生物标志物分层患者队列分析、带GRADE分级的治疗推荐报告。支持高级统计分析和专业格式输出，适用于监管申报和医学指南的撰写。

代谢模型与系统生物学分析

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COBRApy是一个强大的Python库，用于约束性重构与分析（COBRA）。它支持进行代谢模型的构建、模拟和分析，特别适用于系统生物学研究。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）、基因或反应缺失突变体模拟，以及优化生长培养基。支持SBML、JSON、YAML等多格式代谢模型。

上下文模式工程洞察面板

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本工具可打开上下文模式的洞察仪表盘，为AI辅助工程团队提供中央分析层。用户可以查看每位工程师的生产力速率、识别重复尝试浪费、检测项目阻碍点，并获取按角色划分的详细性能视图。它是团队性能监控和登录信息的单一信息源。

Dask：分布式并行计算框架

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Dask是一个强大的Python库，用于实现并行和分布式计算。它允许用户将现有的Pandas和NumPy工作流扩展到超出可用内存的规模，从而高效处理高达TB级别的超大数据集。它提供了专门的API（DataFrame、Array、Bag），用于处理结构化、科学和非结构化数据，支持单机或集群部署。

Python分子化学信息学工具包

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Datamol是一个基于RDKit的Python化学信息学工具库，它提供了一个简化的、Python化的抽象层，使复杂的分子操作变得易于使用。它支持SMILES解析、结构标准化、分子描述符计算、3D构象生成和高效批处理，非常适合在药物发现和化学研究流程中处理分子数据。

自主深度研究与报告生成

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这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。

DeepChem：分子结构与化学计算

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DeepChem是一个综合性的Python库，专为将机器学习应用于化学、材料科学和生物学等领域设计。它支持分子属性预测（如ADMET、毒性），利用图神经网络（GNNs）训练模型，并处理多种分子数据格式（SMILES, SDF）。该库提供了丰富的特征化选项，是药物发现和计算化学研究的强大基础工具。

DeepTools：NGS数据分析工具包

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deepTools是一个全面的命令行工具包，用于处理和分析高通量测序数据。它支持ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq等多种NGS实验类型。核心功能包括将BAM文件转换为归一化覆盖度轨道（bigWig），执行质量控制（QC），进行样本关联分析，并生成用于学术发表的热图和谱图等高质量可视化结果。

癌症依赖图谱查询分析

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利用该技能查询癌症依赖图谱（DepMap）数据，系统分析不同癌症细胞系对基因的依赖性。该工具可用于生物信息学研究，帮助研究人员识别特定癌症类型的关键致病基因、发现合成致死相互作用，并为肿瘤药物靶点验证提供科学依据。

认知指纹分析器

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本工具基于数字人类DNA（DHDNA）框架，能够从任何文本中提取出作者独特的认知指纹和思考模式。它系统性地分析文本的写作风格、推理过程、决策倾向以及深层价值观，涵盖了12个维度，旨在揭示文本背后的思维结构和认知签名，而非简单地进行内容总结。

系统发育树分析与可视化工具包

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ETE工具包是一个全面的系统发育学分析平台，用于处理和分析层级树结构。它支持多种树格式（Newick, NHX），提供检测演化事件（如重复和分化）、识别直系同源基因和旁系同源基因等高级功能，并可与NCBI数据库集成，生成高质量的生物学图表。

综合科学数据探索分析

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适用于分析任何专业的科学数据文件。支持超过200种主流格式，涵盖化学、生物信息学、显微成像、光谱学等多个领域。它能够自动识别文件类型，评估数据质量和结构，并生成详细的Markdown报告，为用户提供深入的洞察和后续分析建议。

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