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ESM蛋白质语言模型与设计

esm
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该技能基于ESM（进化尺度模型）系列，为蛋白质组学和计算生物学提供全流程解决方案。核心功能包括：利用ESM3进行蛋白质序列生成（从头设计）、结构预测（序列到3D结构）和逆向折叠（结构到序列设计）。同时，可以使用ESMC模型提取高质量蛋白质嵌入，支持功能注释和高级生物信息学研究。
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综合科学数据探索分析

exploratory-data-analysis
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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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地理空间数据分析工具

geopandas
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这是一个强大的Python库，用于对矢量地理空间数据进行复杂的空间分析。它支持处理Shapefile、GeoJSON等多种格式，能够执行空间连接、缓冲区分析、区域叠加、CRS转换等高级地理信息系统（GIS）操作，是地理数据科学和制图项目不可或缺的工具。
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生物信息学数据库查询工具

gget
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gget是一个全面的生物信息学工具包，提供统一的接口来访问20多个基因组数据库。它可用于进行基因信息查询、序列分析（如BLAST）、蛋白质结构获取、表达数据检索等，支持命令行和Python编程两种使用场景，适用于生物学研究。
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基因组区间分析与处理工具

gtars
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Gtars是一个高性能的基因组区间分析工具包，基于Rust开发并提供Python绑定。它专为处理基因组区间数据而设计，功能包括重叠区域检测、覆盖度轨道生成（WIG/BigWig）、用于机器学习模型的基因组序列Tokenization，以及单细胞基因组学中的片段分析。适用于构建复杂的生物信息学分析流程。
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AI专业信息图表生成

infographics
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本技能利用AI技术（Nano Banana Pro）生成专业、高质量的信息图表。它集成了网络研究功能，自动抓取准确的数据和统计信息，支持时间线、对比图、统计图等多种可视化类型。系统内置智能迭代和质量审核机制，确保输出符合不同文档类型的专业标准，无需任何设计经验即可快速生成。
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生物数据谱系湖仓管理系统

lamindb
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LaminDB是一个开源的、原生支持谱系追踪的湖仓，专为复杂的生物学数据集和模型设计。它提供统一的功能，用于查询、追踪数据血缘、验证模式，并确保数据符合FAIR标准。适用于管理多模态基因组数据、追踪计算工作流程（如Nextflow），或构建可靠、可重复的生物信息学数据基础设施。
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生物信息学流程构建与部署

latchbio-integration
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Latch是一个强大的Python框架，专用于构建、部署和管理大规模、可扩展的生物信息学工作流。它支持将复杂的分析流程（如RNA-seq、AlphaFold等）作为无服务器管道运行，并集成了云数据管理和精细化的资源配置（GPU、CPU）。特别适合需要复现性、高可靠性的生物数据分析项目。
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分子特征化与机器学习

molfeat
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Molfeat是一个全面的分子特征化工具包，用于将化学结构（如SMILES）转化为机器学习所需的数值表示。它集成了超过100种特征计算器（包括ECFP、MACCS和预训练模型），广泛应用于QSAR药物设计、虚拟筛选和深度学习模型构建，是化学信息学领域的核心工具。
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基因组数据操作与分析

polars-bio
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这是一个基于Polars的高性能基因组数据处理库。它支持核心区间运算（如重叠、合并、互补）以及主流生物信息学文件格式（如VCF、BAM、BED、GFF）的读写。特别适用于处理超大型、无法一次性加载到内存的基因组数据集，支持流式和云端存储I/O。
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PyDESeq2：RNA-seq差异表达分析

pydeseq2
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这是一个基于Python的工具包，用于对批量RNA-seq计数数据进行差异基因表达分析。它支持从多种格式加载数据，并处理复杂的单/多因素设计（如校正批次效应）。用户可以执行完整的DESeq2统计流程，包括标准化、拟合和进行严格的Wald检验。非常适合将生物信息学分析流程从R语言迁移到Python环境。
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DICOM医学影像数据处理

pydicom
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这是一个用于处理DICOM（数字影像和通信在医学中）文件的Python库。它支持读取、写入和修改CT、MRI、X光等医学影像数据，功能包括元数据提取、像素数据处理、数据匿名化（移除个人身份信息）、多格式转换以及多帧图像处理，是医学数据分析和PACS系统集成的关键工具。
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