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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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PubChem 化学数据库查询

pubchem-database
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322
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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219
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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医疗健康人工智能工具

pyhealth
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PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具，支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型，方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。
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高级分子控制

rdkit
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RDKit 是 Python 化学信息学库，支持读取/写入分子、描述符计算、指纹、子结构搜索、反应变换与 2D/3D 可视化，适合药物发现与计算化学研究。
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Reactome 通路分析助手

reactome-database
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调用 Reactome 内容与分析服务（或 reactome2py 客户端）获取通路层级、基因映射、富集/表达分析与疾病机制数据，辅助系统生物学研究。
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Scikit 生存分析

scikit-survival
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基于 scikit-survival 的 Python 生存分析工具，涵盖 Cox、集成模型、SVM 与指标评估，便于处理删失数据的时间事件建模。
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Seatbelt 沙箱配置生成

seatbelt-sandboxer
trailofbits/skills
127
为 macOS 应用生成最小权限的 Seatbelt 沙箱配置，通过白名单方式限制文件、网络、IPC 等访问，适合在需要隔离、限制或防护高风险运行和供应链攻击的场景使用。
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Python离散事件模拟框架

simpy
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SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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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

timesfm-forecasting
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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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