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系统发生树重建与分析工具包

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

PyOpenMS 质谱分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyOpenMS 提供 OpenMS 库的 Python 接口，用于蛋白质组学和代谢组学的质谱数据分析。支持特征检测、肽段与蛋白质鉴定、无标记与同量异序定量、加合物与精确质量注释，并内置即用脚本，覆盖常见 LC-MS/MS 工作流。

数据和代码公开可用性指南

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了科学论文中数据和代码公开可用性的标准流程。它指导用户了解不同类型数据（如测序、结构、蛋白质组学）应在哪些官方存档库（如GEO、PDB、PRIDE、Zenodo）进行归档，并提供了期刊要求的标准化声明格式。遵循此指南可以确保所有研究数据和代码具有可追溯性和可复现性。

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