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CELLxGENE普查查询助手

cellxgene-census

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通过程序化接口访问CZ CELLxGENE 61M+细胞数据，按组织、疾病及细胞类型查询表达、元数据、嵌入与统计，便于与scanpy或模型流程结合开展大规模分析。

临床决策支持文档

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为医药与临床研究生成出版级临床决策支持文档，涵盖生物标志物分层队列分析、证据分级治疗建议、统计对比及符合监管要求的 LaTeX/PDF 输出。

Data Commons 客户端

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提供 Data Commons 的 Python 客户端，可解析实体、查询人口、经济、健康等公共统计数据，并结合 Pandas 处理观测记录，适合探索知识图谱中的统计关系。

GWAS目录访问

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通过 GWAS 目录网页或 REST 接口查询 SNP 与性状关联，获取研究、变异、性状信息及统计结果，支撑遗传流行病学与多基因风险模型研究。

MATLAB/Octave 科学计算指南

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提供 MATLAB 与 GNU Octave 的矩阵计算、数据导入导出、图形绘制、统计分析、信号与微分方程等科学计算指导，适用于编写、调试或在两个解释器间转换脚本。

Matplotlib 可视化指南

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指导如何用Matplotlib绘制静态、动画与交互图形，掌握pyplot与面向对象接口、样式配置、多面板布局及导出出版级图像，适合科研或统计可视化需求。

科学同行评审检查表

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为审稿人提供一套结构化流程，涵盖方法、统计、报告规范与建设性建议，便于跨学科开展严谨的科学稿件与基金评审。

PyDESeq2 差异表达分析

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PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。

科学批判性思维

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评估科研结论和实验严谨性，根据方法学、统计有效性、证据质量与偏差，结合 GRADE 与 Cochrane 风险评估框架，必要时配套科学图示，提升分析清晰度。

Seaborn统计可视化库

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Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图（如直方图、KDE图）和复杂的多面板图，非常适合进行深入的数据洞察。

统计分析与假设检验指南

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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。

Python统计建模与计量分析

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Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。

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