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Protocols.io协议管理集成

protocolsio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
368
本技能提供与protocols.io API的完整编程集成，用于科学协议的整个生命周期管理。支持搜索、创建、更新协议、管理实验步骤、处理团队协作、组织工作空间和跟踪实验记录，是自动化实验室流程和撰写科学文档的关键工具。
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高性能强化学习框架

pufferlib
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PufferLib是一个高性能、可扩展的强化学习框架，专为大规模并行训练和向量化模拟设计。它集成了PuffeRL算法和PufferEnv API，支持多智能体系统和自定义环境创建，实现业界领先的高速性能。适用于大型AI研究和大规模实验。
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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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332
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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临床深度学习流程工具

pyhealth
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PyHealth是一个用于临床深度学习的Python工具包，旨在处理电子病历（EHR）、生理信号和医学影像等多模态数据。它基于稳定的五阶段流水线（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持用户在医疗领域执行复杂的预测任务，例如预测死亡率、推荐药物、睡眠分期，以及进行ICD/ATC等医疗代码交叉映射。
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质谱数据分析工具包

pyopenms
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PyOpenMS是一个用于计算质谱分析的Python工具包，专为蛋白质组学和代谢组学工作流设计。它支持处理多种MS文件格式，并提供信号平滑、特征检测、肽段鉴定、定量分析等高级功能，是处理复杂质谱数据的专业平台。
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PyTDC：药物发现AI数据集

pytdc
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PyTDC（治疗性数据中心）是一个开放科学平台，为药物研发和开发流程提供完整的、可用于AI训练的数据集和基准测试。它支持单实例预测（如ADME、毒性）、多实例预测（DTI、DDI）以及分子生成等任务，是进行生物医学属性预测和模型性能评估的理想工具。
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PyTorch Lightning深度学习框架

pytorch-lightning
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PyTorch Lightning是一个全面的深度学习框架，用于组织和自动化PyTorch模型的训练流程。它通过将模型组织为LightningModules，简化了繁琐的编写代码，并在Trainer中自动化训练循环。该框架支持多GPU/TPU分布式训练（DDP, FSDP），并集成了数据加载、回调函数和实验跟踪（W&B, MLflow），适用于构建专业、可扩展的深度学习项目。
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Python Zotero文献管理工具

pyzotero
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Pyzotero是一个强大的Python库，用于通过Zotero Web API v3程序化地管理和操作Zotero文献库。它支持文献条目、集合、标签和附件的增删改查，特别适用于构建复杂的科研自动化工作流，进行文献引用导出或批量数据处理。
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量子电路与算法开发

qiskit
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Qiskit是一个主流的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行复杂的量子电路与算法。它支持在各种硬件后端（包括IBM Quantum和本地模拟器）上运行量子程序。适用于量子化学模拟、变分量子算法（VQE/QAOA）和量子机器学习等前沿研究。
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Python 量子系统模拟工具箱

qutip
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QuTiP是一个强大的Python库，用于模拟和分析量子力学系统。它支持模拟闭合（幺正）和开放（耗散）量子系统，适用于研究量子光学、退相干和主方程等复杂物理过程。用户可以进行时间演化模拟、计算纠缠度和熵，并将结果在相空间或布洛赫球上可视化，是理论物理研究和学术教育的理想工具。
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RDKit化学信息学分子工具包

rdkit
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RDKit是一个功能强大的开源化学信息学库，提供全面的Python API，用于分子结构分析和操作。它支持读取和写入多种分子格式（如SMILES、SDF），计算理化描述符、指纹图谱，并执行子结构搜索、立体化学分析等。该工具集是药物发现、计算化学和材料科学研究的关键资源。
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