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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。

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。

供应链风险审计助手

supply-chain-risk-auditor

trailofbits/skills

系统梳理项目依赖，借助 GitHub 数据识别维护者单一、失效、低热度等高风险组件，便于在安全评估前集中精力处理，并给出更稳健的替代方案。

SymPy 符号计算

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提供 SymPy 的符号数学指导，涵盖代数表达式化简、微积分、方程求解、线性代数、物理计算、数论与几何等场景，帮助输出精确符号结果并生成可执行代码。

TileDB VCF 变体存储

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TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据，支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出，适合群体基因组分析与变异数据库构建。

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。

PyTorch几何图神经指南

torch-geometric

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全面介绍了如何使用 PyTorch Geometric 构建图神经网络，涵盖图数据结构、常用数据集与变换、图卷积层及异构图支持，帮助你快速完成节点、链接和图级任务。

TorchDrug 图神经工具集

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TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。

预训练Transformer模型

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用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。

精准临床治疗计划撰写

treatment-plans

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生成涵盖各科室的3-4页LaTeX/PDF治疗计划，包含SMART目标、循证干预、HIPAA合规格式和平衡的AI生成图示，帮助临床快速获得可操作方案。

UMAP 高效降维可视化

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UMAP 提供快速非线性流形降维，可生成保留局部与全局结构的嵌入，适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。

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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