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基因组区间分析与处理工具

gtars
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Gtars是一个高性能的基因组区间分析工具包，基于Rust开发并提供Python绑定。它专为处理基因组区间数据而设计，功能包括重叠区域检测、覆盖度轨道生成（WIG/BigWig）、用于机器学习模型的基因组序列Tokenization，以及单细胞基因组学中的片段分析。适用于构建复杂的生物信息学分析流程。
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全玻片图像分析与预处理

histolab
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Histolab是一个专业的数字病理学图像处理Python库。它能够自动化处理全玻片图像（WSI），实现组织区域的自动检测、精确分割和小块切片提取。该工具是为准备深度学习数据集和进行复杂的计算病理学分析流程而设计的。
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神经记录数据分析流程

neuropixels-analysis
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这是一个为神经像素高密度电生理记录设计的端到端分析工具包。它基于SpikeInterface的最佳实践，覆盖了完整的分析工作流：包括数据加载（如SpikeGLX, NWB）、预处理、运动/漂移校正、尖峰排序（如Kilosort4）、计算质量指标和精细的单元精修。适用于神经科学研究。
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OMERO显微镜数据管理与分析

omero-integration
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该技能提供OMERO平台的综合Python API接口，用于管理和分析大规模显微镜数据集。用户可以通过编程方式访问图像、检索结构化数据、分析原始像素数据、管理感兴趣区域（ROIs）和复杂注释，执行批处理工作流，特别适用于高通量筛选和生物学研究。
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Opentrons协议API实验室自动化

opentrons-integration
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用于编写专为Opentrons Flex和OT-2机器人设计的自动化实验室协议。它支持执行复杂的液体处理操作（如吸液、分配、传递），控制多种硬件模块（如恒温器、振荡器），并管理耗材和移液工作流，确保科研和生产流程的无缝自动化。
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基因组数据操作与分析

polars-bio
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这是一个基于Polars的高性能基因组数据处理库。它支持核心区间运算（如重叠、合并、互补）以及主流生物信息学文件格式（如VCF、BAM、BED、GFF）的读写。特别适用于处理超大型、无法一次性加载到内存的基因组数据集，支持流式和云端存储I/O。
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Protocols.io协议管理集成

protocolsio-integration
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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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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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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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通用实验室自动化编程框架

pylabrobot
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PyLabRobot是一个厂商无关的纯Python开发套件，用于控制复杂的自主实验室工作流。它提供了一个统一的接口，用于管理各种设备，如液体处理机器人、板式读数仪、泵和温控设备。可用于模拟、开发和运行可重复性的多设备实验流程。
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质谱分析与数据处理平台

pyopenms
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这是一个基于Python的质谱分析计算平台，专为蛋白质组学和代谢组学工作流设计。它支持从原始MS数据到鉴定、定量（包括无标签和等位素定量）的完整分析流程，能够处理复杂的LC-MS/MS数据，是生物信息学研究的强大工具。
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基因组数据处理与分析

pysam
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Pysam是一个专业的基因组数据处理Python模块。它提供了一个Python接口，用于读写和操作主流基因组格式，包括BAM/CRAM比对文件、VCF/BCF变异文件和FASTA/FASTQ序列。广泛应用于基因组测序分析、变异检测、覆盖度计算以及构建复杂的生物信息学流程。
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