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Polars 高速数据框架

polars
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74
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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Protocols.io科学协议自动化集成

protocolsio-integration
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本技能提供与Protocols.io API v3的完整编程集成，用于管理科学协议的整个生命周期。用户可以使用它来搜索、创建、更新和发布科学协议，管理实验步骤和材料，支持团队协作开发，组织工作空间，并进行实验跟踪。适用于构建自动化实验室流程和科学文档系统。
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PubChem 化学数据库查询

pubchem-database
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通过 PUG-REST API 或 PubChemPy 查询 PubChem 百万化合物库，按名称、CID 或结构检索性质、相似性/子结构、活性数据，并支持格式互转，适用于化学信息分析与药物筛选。
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PubMed 数据库访问

pubmed-database
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通过 PubMed 的 REST/API 接口构建布尔、MeSH 查询，按类型和时间等属性过滤文献，并借助 NCBI E-utilities 自动抓取摘要、引用和批量处理。
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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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科研信息查询

research-lookup
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实时科研信息查询，智能选择 Parallel Chat API 与 Perplexity 声纳学术搜索，搜集论文、数据、趋势与验证资料并提供引用。
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云原生分子建模工作流平台

rowan
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Rowan 通过 Python 接口提供 pKa 预测、构象/互变异构体生成、对接、蛋白-配体共折叠与描述符等云原生分子建模能力，适合批量化学筛选与多步骤管道，无需本地高性能集群。
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单细胞生成建模工具集

scvi-tools
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基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
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稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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STRING蛋白互作查询

string-database
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通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图，并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集，支持跨物种分析与网络扩展。
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零样本时间序列预测模型

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该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。
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UniProt数据库接口

uniprot-database
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通过 UniProt REST API 搜索蛋白质、获取 FASTA 与注释、执行 ID 映射并流式下载，适合 Python 工作流和批量分析。
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