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Biopython分子生物工具包

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Biopython 提供序列操作、数据库访问、BLAST 自动化、结构生物信息和系统发育等功能，适合用于编写定制流水线和批量处理的计算分子生物学任务。

统一生物信息查询工具

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gget 提供命令行和 Python 接口，统一访问 20 多个生物信息数据库，可交互或脚本化查询基因、序列、BLAST、结构与富集等信息。

人类代谢物数据库查询

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 HMDB 检索 22 万余条人类代谢物信息，可按名称、ID、结构、疾病、标本筛选，获取化学、临床、通路和谱图数据并批量下载，支持代谢组学研究与生物标志物分析。

Latch 生物信息工作流

latchbio-integration

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

LatchBio Integration 提供 Python 为核心的服务器化生物信息流程构建与部署能力，涵盖装饰器任务、LatchFile/Dir 云存储、GPU 资源调优，以及与 Nextflow/Snakemake 等管道的互通，适合 RNA-seq、AlphaFold 等分析场景。

微生物组生物信息工具

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scikit-bio 提供 Python 生物数据工具，支持 FASTA/Newick 等格式读写、序列操作、比对、系统发育树构建及多样性分析，适用于微生物组和群落生态研究。

系统发生树重建与分析工具包

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这是一个完整的系统发生学分析流程，用于重建生物序列（基因、蛋白质）的进化关系。流程涵盖了从多序列比对（MAFFT）到最大似然树构建（IQ-TREE 2），再到可视化和分析（ETE3）的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。

跨库数据查询

database-lookup

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

访问 78 个科研、生物医药、材料和经济数据库的 REST 接口，针对化合物、基因、通路、临床试验、专利、经济指标、天气等需求，查询并返回原始 JSON 及所用数据库和接口信息。

物种特征综合识别技术

bio-taxonomic-combo

EverMind-AI/EverOS

本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征（如栖息地、形态、行为和地理范围）进行组合推理，以精准定位目标物种。核心技巧包括：当问题涉及国家人口统计学信息时，应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家，从而极大地缩小物种搜索范围。

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