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CELLxGENE普查查询助手

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通过程序化接口访问CZ CELLxGENE 61M+细胞数据，按组织、疾病及细胞类型查询表达、元数据、嵌入与统计，便于与scanpy或模型流程结合开展大规模分析。

分子机器学习工具集

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DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库，提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力，可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。

自动化假设发现流程

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Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

临床深度学习管道构建工具

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PyHealth是一个模块化的Python工具包，专用于利用复杂的医疗数据构建深度学习流程。它提供标准化的五阶段工作流（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持处理电子健康记录、生理信号和医学影像。用户可以利用它来训练复杂的临床预测模型，如预测死亡率、再入院率或药物推荐，并包含医疗编码映射功能（如ICD、ATC）。

PyMC贝叶斯建模与推断

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本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。

治疗数据共享平台

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提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。

Scikit 生存分析

scikit-survival

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基于 scikit-survival 的 Python 生存分析工具，涵盖 Cox、集成模型、SVM 与指标评估，便于处理删失数据的时间事件建模。

单细胞生成建模工具集

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基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。

零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

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该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

TorchDrug 图神经工具集

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TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。

标注数据管理工具

annotation-data

SharpAI/DeepCamera

本工具用于管理和处理标注数据集，提供完整的CRUD（创建、读取、更新、删除）功能，支持标签管理和数据导出。核心功能包括支持COCO格式导出和Kaggle平台上传，旨在简化AI模型开发的数据处理流程，提升效率。

企业级备忘录访问控制

apple-notes-enterprise-rbac

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供在企业多用户环境中使用苹备备忘录实现基于角色的访问控制（RBAC）的框架。它详细介绍了账户分离、基于文件夹的权限模型和MDM强制执行策略，旨在帮助IT专业人员和开发人员，为macOS自动化脚本保护企业敏感数据和确保合规性。

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