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同行评审稿件评估

peer-review
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336
协助授权审稿人准备有证据边界、建设性的同行评审草稿和结构化稿件评估。支持报告指南选择、主张-证据核查、方法、统计、可重复性和伦理审查，并强调保密与人类责任。
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PennyLane 量子机器学习框架

pennylane
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硬件无关的量子机器学习框架，支持自动微分，可用于训练量子电路、构建量子-经典混合模型，并兼容 IBM、Google、Rigetti、IonQ 及本地模拟器。
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Polars Bio 基因组区间分析工具

polars-bio
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基于 Polars 的高性能基因组区间运算与生物信息文件读写库，支持 overlap、nearest、merge、coverage、complement、subtract 等操作，以及 BED/VCF/BAM/GFF 等格式读写，支持流式与云存储，是 bioframe 的快速替代方案。
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Protocols.io 协议数据集成

protocolsio-integration
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读取、校验并安全导出 protocols.io 协议数据，支持官方 REST 接口与非执行式变更计划。内置 Python 客户端仅在显式 --execute 时发起受限的官方主机 GET 请求，默认离线运行。
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PufferLib强化学习环境框架

pufferlib
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PufferLib强化学习环境版本管理指南，支持向量化、策略、PuffeRL训练、评估和安全的检查点审查。适配Gymnasium/PettingZoo环境至PufferLib 3.0.0或原生4.0源码。包含CPU-only、无网络工具的安全默认设置，支持严格JSON输出和依赖自由的捆绑CLI工具。
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PyDESeq2 差异表达分析

pydeseq2
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使用 PyDESeq2 对 bulk RNA-seq 进行差异基因表达分析，支持公式化设计、Wald 检验、FDR 校正、LFC 收缩和结果可视化。
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PyHealth 临床深度学习

pyhealth
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使用 PyHealth 构建临床与医疗深度学习流水线：加载 EHR、生理信号与医学影像数据集，定义死亡率、再入院、用药推荐等任务，实例化模型并用 Trainer 训练评估，同时支持 ICD/ATC 等医疗编码映射。
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PyLabRobot 实验室自动化

pylabrobot
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开发并审查实验室自动化资源、液体处理计划和离线仿真。用于 PyLabRobot 协议或 API 问题，物理执行需操作员安全门。支持硬件无关前端和设备特定后端。
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Pymoo 多目标优化框架

pymoo
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Pymoo 是一个 Python 单目标与多目标优化框架，提供 NSGA-II/III、MOEA/D、SPEA2 等算法，支持约束处理、ZDT/DTLZ 基准测试、Pareto 前沿分析与可视化，适用于工程设计等优化问题。
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PyOpenMS 质谱分析

pyopenms
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PyOpenMS 提供 OpenMS 库的 Python 接口，用于蛋白质组学和代谢组学的质谱数据分析。支持特征检测、肽段与蛋白质鉴定、无标记与同量异序定量、加合物与精确质量注释，并内置即用脚本，覆盖常见 LC-MS/MS 工作流。
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Python基因组文件处理

pysam
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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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PyTDC 治疗机器学习工具包

pytdc
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PyTDC 用于发现治疗机器学习任务、访问批准数据集、任务感知数据分割、评估指标、基准组和工作流。专为生物医学研究和药物发现应用设计，支持 Python 环境。
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