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君主计划疾病知识库
monarch-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
325
通过 Monarch Initiative API 查询跨物种的疾病-基因-表现型关联,用于罕见病基因发现、表现型映射与模型生物数据整合的研究。
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scVelo RNA速度轨迹分析
scvelo
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
339
面向单细胞 RNA-seq 的 RNA 速度分析工具包,通过建模未剪接/已剪接转录本动力学推断细胞分化方向、潜在时间和驱动基因,可与 Scanpy 流程联动。
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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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PrimeKG精准医学图谱查询
primekg
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
188
通过程序化脚本查询PrimeKG精准医学知识图谱的基因、药物、疾病与表型等实体及其关系,辅助药物发现、可复用性验证与表型网络分析。
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Polars Bio基因组工具
polars-bio
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
435
polars-bio 依托 Polars、Arrow 与 DataFusion,提供高性能基因组区间运算、BED/VCF/BAM/CRAM/GFF/FASTA 等生信文件读写、SQL 查询及流式处理,适合云存储与大文件场景,可替代 bioframe。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析
uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库,这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质,检索FASTA格式序列,实现跨数据库ID映射(如Ensembl, RefSeq),并分析GO术语等功能注释,是生物信息学数据分析的核心工具。
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跨库数据查询
database-lookup
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
467
访问 78 个科研、生物医药、材料和经济数据库的 REST 接口,针对化合物、基因、通路、临床试验、专利、经济指标、天气等需求,查询并返回原始 JSON 及所用数据库和接口信息。
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AnnData:单细胞注释数据结构
anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
AnnData是一个专业的Python库,用于处理和分析注释化的矩阵数据,尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值(X)和多维度的元数据(obs, var等)。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集(如.h5ad、.zarr),是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。
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基因调控网络推断
arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
55
Arboreto是一个强大的Python库,用于从各种基因表达数据集(如单细胞或批量RNA-seq)推断基因调控网络(GRN)。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法,识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算,适用于大规模高通量转录组学分析。
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细胞图谱数据查询与分析
cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
225
该技能提供对CZ CELLxGENE大型公共单细胞和空间转录组学数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集,即可按细胞类型、组织、疾病等维度进行高效查询,获取基因表达矩阵、元数据和预计算的嵌入信息。适用于大规模、跨数据集的生物学研究和模型训练。
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代谢模型与系统生物学分析
cobrapy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
137
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。
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癌症依赖图谱查询分析
depmap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
475
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。
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