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约束代谢模型分析

cobrapy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
384
COBRApy是一个强大的Python库，用于进行基于约束的代谢模型分析。它支持加载、操作和优化生物体代谢模型（如SBML格式）。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）和基因/反应敲除模拟，是系统生物学和代谢工程领域不可或缺的分析工具。
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上下文模式工程洞察面板

ctx-insight
mksglu/context-mode
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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。
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分布式大数据计算框架

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Dask是一个强大的Python库，用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作（DataFrame/Array），并处理非结构化数据（Bags）。适用于大规模数据抽取、转换、加载（ETL）、数据分析和分布式机器学习任务。
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Datamol：分子化学信息学工具库

datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Datamol是一个基于RDKit的高级Python封装层，专为计算化学和药物发现设计。它简化了复杂的分子操作，提供智能默认值来处理SMILES标准化、描述符计算、指纹图生成、三维构象分析和分子聚类等任务。该库支持高效的并行计算和云存储I/O，非常适合处理大规模的化学数据集。
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自主深度研究与报告生成

deep-dive
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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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。
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DeepChem：分子机器学习平台

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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DeepChem是一个全面的Python库，专用于将机器学习应用于化学、材料科学和生物学领域。它支持分子属性预测（如ADMET、溶解度、毒性）、药物发现和材料设计。通过提供多种分子特征化方法和先进的图神经网络（GNN）以及预训练模型，该工具帮助用户处理SMILES等复杂化学数据集，进行深入的科学建模研究。
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深层工具：NGS基因组分析平台

deeptools
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deepTools是一个用于处理和分析高通量测序数据的综合命令行工具包。它涵盖了从BAM到bigWig的转换、数据质量控制（QC）、归一化、以及为ChIP-seq、RNA-seq和ATAC-seq等数据生成专业级热图和谱图。是进行可重复基因组学研究流程的必备工具。
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癌症依赖图谱分析工具

depmap
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该工具提供癌症依赖图谱（DepMap）数据接口，基于全基因组CRISPR筛选、RNAi和化合物敏感性实验。可用于查询基因的依赖性评分，识别特定于癌症的脆弱点，预测合成致死作用，并验证肿瘤学药物靶点。
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DNAnexus基因组工作流管理

dnanexus-integration
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该技能提供了一套全面的解决方案，用于构建、运行和自动化复杂的、可复现的基因组学工作流程。它深度集成了`dx`命令行工具、`dxpy` Python SDK以及Nextflow等主流工作流语言。适用于大型生物计算任务的数据传输、作业监控、项目自动化以及确保安全高效的流程执行。
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系统发育树分析与可视化

etetoolkit
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ETE Toolkit是一个用于分析、操作、比较和可视化系统发育树的Python工具包。它支持Newick/Nexus格式的读写，可用于进行拓扑结构编辑、计算系统发育距离（如Robinson-Foulds），分析谱系事件，并查询NCBI/GTDB等分类学数据库。核心用途是处理和分析已构建的树状图，不用于从原始序列推断树。
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边界数据探索分析工具

exploratory-data-analysis
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这是一个为科学研究和数据建模前准备的工具。它能在严格的本地安全沙箱内，对CSV、JSON、HDF5、图像等多种格式的数据结构进行边界审计。主要用于检查数据的缺失值、异常值和整体结构，确保数据在模型训练前的完整性和可信度。
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流式细胞术FCS文件读写工具

flowio
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FlowIO是一款专用于读写流式细胞术标准文件（FCS 2.0, 3.0, 3.1）的底层工具。它能够帮助用户提取事件数据为NumPy数组，详细检查元数据（包括HEADER、TEXT等），并处理多数据集文件。该工具主要用于数据准备、格式转换和底层元数据管理，是生物信息学流程中的基础组件，但不执行复杂的分析任务如门控或补偿校正。
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