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Scanpy 单细胞分析流程

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Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于处理单细胞 RNA-seq 数据，包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化，适用于 h5ad/10X/CSV 格式。

学术评估框架

scholar-evaluation

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该技能运用 ScholarEval 框架对学术成果的选题、方法、数据、分析、写作及引用等维度进行结构化评分，输出优劣点与改善建议，并推荐可视化流程图以增强评估表达。

科研演示幻灯片制作

scientific-slides

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提供科研报告幻灯片流程，从结构策划、图表附加到引用管理，兼容 PowerPoint 和 LaTeX Beamer，提高视觉一致性与说服力。

Scikit-learn 机器学习工具

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提供 scikit-learn 机器学习全流程指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建，方便快速交付可解释的模型。

scVelo RNA速度轨迹分析

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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。

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。

shadcn/ui组件集成指南

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本指南为前端工程师提供了一套专业的shadcn/ui组件集成解决方案。它详细介绍了如何使用Tailwind CSS和Radix UI构建应用，涵盖了组件发现、安装流程、项目架构搭建以及高级定制化最佳实践。帮助开发者构建具备完全自主权和高度可定制性的前端应用。

Python离散事件模拟框架

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SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。

统计分析与假设检验指南

statistical-analysis

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本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。

预训练Transformer模型

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用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。

UMAP 高效降维可视化

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UMAP 提供快速非线性流形降维，可生成保留局部与全局结构的嵌入，适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。

Vaex 大规模数据处理

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Vaex 是一款高性能 Python 库，利用延迟计算和磁盘外表格，能在内存不足时处理数十亿行数据，适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。

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