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ClinVar 变异临床意义查询
clinvar-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
442
查询ClinVar数据库以获取变异临床意义,通过网页/API访问、FTP批量下载并注释VCF,辅助基因组医学解读。
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DNAnexus 云基因组集成
dnanexus-integration
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
412
通过 DNAnexus 云基因组平台开发 app/applet、管理 FASTQ/BAM/VCF 等数据、运行工作流,并使用 dxpy 自动化脚本,支撑生物医学流水线。
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基因组区间嵌入
geniml
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
123
Geniml面向BED及scATAC-seq数据,用机器学习学习区域、元数据和细胞嵌入,支持相似度搜索、聚类、共识峰构建等基因组区间分析流程。
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系统发生树重建与分析工具包
phylogenetics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
这是一个完整的系统发生学分析流程,用于重建生物序列(基因、蛋白质)的进化关系。流程涵盖了从多序列比对(MAFFT)到最大似然树构建(IQ-TREE 2),再到可视化和分析(ETE3)的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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AnnData 注释矩阵框架
anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
394
用于处理带注释数据矩阵的 Python 包,将实验测量值与观测和变量元数据一同存储。适用于单细胞基因组学分析、.h5ad/zarr 文件读写、数据集拼接以及 scverse 生态集成。
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COBRApy 代谢建模
cobrapy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
389
COBRApy 是用于基因组尺度代谢模型约束重建与分析的 Python 库,支持 FBA、FVA、基因敲除、通量采样及 SBML 模型读写,适用于系统生物学和代谢工程研究。
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DeepTools 高通量测序分析工具包
deeptools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
328
DeepTools 是一套用于处理和分析高通量测序数据的 Python 命令行工具套件。它支持质量控制、数据归一化、样本比较以及生成 ChIP-seq、RNA-seq 和 ATAC-seq 实验的出版级可视化图表。主要功能包括 BAM 转 bigWig、评估测序深度、生成基因组特征周围的热图及相关性分析。适用于需要基因组数据处理和可视化的生物信息学工作流。
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癌症依赖图谱分析工具
depmap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
145
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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Geniml基因组机器学习工作流
geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
132
Geniml用于基因组区间集的机器学习工作流,验证BED文件、模型兼容性,规划Region2Vec/scEmbed运行,本地检查tokenizer和共识宇宙,无需网络请求。需要Python 3.10+和uv进行可复现的生物信息学ML流程。
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系统发育树构建与分析
phylogenetics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
249
本技能用于构建和分析系统发育树,涵盖 MAFFT 序列比对、IQ-TREE 2 最大似然树推断及 FastTree 快速分析。适用于进化关系研究、微生物基因组学、病毒传播动力学及分子钟分析。通过 ETE3 等工具可视化,帮助推断祖先序列、检测水平基因转移及确定物种分化时间。
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Python基因组文件处理
pysam
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
146
Python基因组文件处理库,支持读取、查询、过滤和写入SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ等格式,提供pileup、覆盖度分析、索引和CRAM参考操作功能。适用于需要低级别流式访问基因组数据的生物信息学工作流。
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单细胞基因组深度学习工具
scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
426
scvi-tools 是一个全面的 Python 框架,用于单细胞基因组学中的概率深度学习模型。基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 构建,支持批次校正、迁移学习、带不确定性的差异表达分析和多模态数据整合。适用于单细胞 RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学及甲基化、流式细胞术等专用模态的高级建模分析。
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