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Biopython分子生物工具包
biopython
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
303
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。
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ChEMBL 生物活性查询
chembl-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
260
通过 ChEMBL Python 客户端访问化合物、靶点、活性与药物数据,按结构/性质/活性过滤,支撑抑制剂发现与 SAR 分析。
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统一生物信息查询工具
gget
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
488
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。
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人类代谢物数据库查询
hmdb-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
492
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。
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PDB结构浏览器
pdb-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
130
通过 RCSB PDB 搜索蛋白或核酸结构、下载 PDB/mmCIF/Binary 坐标文件、获取实验元数据并批量处理,为药物发现、蛋白工程和结构生物学提供数据支撑。
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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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PyTorch 训练秘籍
ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
447
涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案,适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调,实现高效 GPU 利用。
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