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微生物组生物信息工具

scikit-bio
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
416
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。
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TorchDrug 图神经工具集

torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
296
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。
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DepMap 依赖数据探索

depmap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
125
通过 DepMap 查询癌细胞系的 CRISPR Chronos 依赖评分、药物敏感性与基因效应，辅助靶点验证、生物标志物发现与合成致死研究，可用 API 或批量下载进行分析。
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分子动力学工具

molecular-dynamics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
73
利用 OpenMM 与 MDAnalysis 建立蛋白或小分子体系，执行能量最小化、均衡和轨迹分析（RMSD、RMSF、接触图与自由能面），为结构生物学与药物结合研究提供数据支撑。
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君主计划疾病知识库

monarch-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
325
通过 Monarch Initiative API 查询跨物种的疾病-基因-表现型关联，用于罕见病基因发现、表现型映射与模型生物数据整合的研究。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析

uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库，这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质，检索FASTA格式序列，实现跨数据库ID映射（如Ensembl, RefSeq），并分析GO术语等功能注释，是生物信息学数据分析的核心工具。
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跨库数据查询

database-lookup
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
467
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。
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生物学描述到物种名称翻译

bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
222
当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时，本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性，帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词，从而构建高效的查询。
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生物信息学计算工具箱

biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
386
Biopython是一个全面的Python库，专为分子生物学和生物信息学设计。它提供了强大的工具，用于序列操纵（DNA、RNA、蛋白质），解析标准生物文件格式（FASTA, GenBank, PDB），并通过Entrez访问NCBI等外部数据库，并执行序列比对、系统发育树构建和结构生物学等复杂分析。非常适合构建自动化、稳健的生物信息学流程。
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生物信息学数据服务集成包

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
317
BioServices是一个功能强大的Python库，为超过40个主流生物信息学数据库（如UniProt, KEGG, ChEMBL）提供了编程接口。它专为复杂的生物学数据工作流设计，支持跨数据库查询、进行物种间ID映射，并在统一的API下完成序列和通路分析。
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大规模单细胞基因组数据查询

cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
95
本技能提供程序化访问，连接到超过6100万个细胞的CZ CELLxGENE大队列。它用于生物信息学研究，支持进行大规模数据集间的交叉分析，按细胞类型、组织或疾病查询基因表达数据，并可用于训练机器学习模型。无论是在内存还是离线计算，均提供完整的单细胞分析能力。
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深化学：化学与生物机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
396
DeepChem是一个全面的Python库，用于将机器学习应用于化学、生物和材料科学领域。它支持分子属性预测（如ADMET、毒性）、药物发现和材料设计等。该技能集提供了多种特征化方法（指纹、描述符、图表示），可处理SMILES和SDF等多种数据格式，支持高性能的图神经网络（GNN）模型。
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