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高性能基因组区间分析工具包

gtars
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Gtars是一个高性能的基因组信息学工具包，使用Rust语言编写并提供Python接口。它专注于基因组区间数据的处理与分析，核心功能包括：基因组区域重叠检测、覆盖度图谱生成、以及用于机器学习模型的基因组序列Tokenization。适用于计算基因组学、生物信息学和单细胞分析等领域。
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生物信息学工作流平台

latchbio-integration
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这是一个基于Python的生物信息学工作流开发和部署平台。它允许用户使用装饰器定义服务器无状态管线，支持Python、Nextflow和Snakemake等多种格式。核心功能包括云数据管理、资源配置（GPU/CPU）以及运行预设的复杂分析，适用于基因组学和蛋白质结构预测等大规模计算任务。
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Matchms 质谱匹配

matchms
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Matchms 提供质谱导入导出、滤波、相似度计算和流水线构建，帮助识别代谢物、匹配光谱库并自动化分析流程。
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MATLAB/Octave 科学计算指南

matlab
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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。
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Python GPU 优化指南

optimize-for-gpu
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通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。
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PathML 病理计算工具包

pathml
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PathML 是用于计算病理的 Python 工具集，支持多种切片格式、H&E 预处理、图谱构建和 HoVer-Net/HACTNet 训练，方便多重免疫荧光及空间蛋白组分析与管理。
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Polars 高速数据框架

polars
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Polars 是基于 Apache Arrow 的高速内存数据框库，可替代 pandas 处理 1-100GB 级数据，提供表达式 API、惰性查询、并行计算及丰富的 I/O，适合 ETL 与数据管道场景。
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材料结构分析工具

pymatgen
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一个面向计算材料科学的 Python 库，可创建/转换晶体结构、计算相图与电子结构，分析对称性与配位并接入 Materials Project API，支持高通量工作流。
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Python质谱分析平台

pyopenms
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PyOpenMS为质谱分析提供全面的Python绑定，支持完整的计算质谱工作流。它涵盖蛋白质组学、代谢组学和通用光谱数据处理，支持多种文件格式（如mzML, mzXML）。核心功能包括信号处理、特征检测、以及利用多种搜索引擎进行肽段和蛋白质的鉴定。
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Pysam基因组分析工具

pysam
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Pysam 提供 htslib 的 Python 接口，可读写 SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ，便于提取区域、计算覆盖、分析变异，并支持 NGS 流水线集成。
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量子计算开发框架

qiskit
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Qiskit 是世界领先的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行量子电路。它提供全面的功能，支持在IBM Quantum等多种硬件后端运行量子算法，并包含量子纠错、化学模拟和机器学习等领域的应用模块，是量子计算领域研究人员的必备工具。
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分子建模化学信息学工具包

rdkit
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RDKit是一个功能全面的化学信息学库，提供强大的Python API，用于分子分析和操控。它支持读取和写入多种分子格式（如SMILES, SDF, InChI），计算理化描述符（分子量、LogP、TPSA），执行子结构搜索和立体化学分析。该工具对于药物发现、计算化学和高级化学信息学研究工作流程至关重要。
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