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药物化学化合物筛选工具

medchem
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这是一个用于药物发现领域的专业工具，提供全面的药物化学过滤功能。它能够基于药代动力学（如Lipinski规则）、结构警报（如PAINS, NIBR）和分子复杂性等多个维度，对化合物库进行高效筛选和优先级排序，帮助研究人员从大量化合物中筛选出有前景的候选药物。
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无服务器AI/ML云平台

modal
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Modal是一个无服务器云平台，专为AI/ML工作负载设计，允许用户直接用Python代码运行复杂的计算任务。它提供按需的GPU算力、自动扩缩容的函数调用、自定义容器构建和持久化存储。适用于模型部署、训练推理、构建高性能API和定时任务。
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分子动力学模拟流程

molecular-dynamics
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本技能提供分子动力学模拟的完整工作流程，涵盖了系统构建、势场定义、能量最小化和平衡化过程。使用OpenMM和MDAnalysis等专业工具，适用于蛋白质结构稳定性分析、药物结合建模及生物物理学研究。
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分子特征化库用于机器学习

molfeat
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Molfeat是一个全面的Python库，用于将化学结构（如SMILES字符串）转换为数值特征向量。它集成了超过100种预训练和手工设计的分子特征提取器（如ECFP, MACCS, ChemBERTa）。本工具是构建QSAR模型、进行虚拟筛选、相似性搜索以及在分子数据集上训练深度学习模型的关键辅助工具。
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网络图分析与可视化工具包

networkx
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NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的图和网络结构。它内置了最短路径查找、中心性计算（如PageRank）、社区检测等核心图论算法，支持社会网络、生物信息学和交通系统等领域的复杂数据分析。
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综合生物信号处理工具箱

neurokit2
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本工具箱是一个全面的生理信号分析平台，可处理心电图(ECG)、脑电图(EEG)、皮肤电导(EDA)等多类型生物信号。它支持心率变异性分析、脑状态识别、自主神经系统评估等高级分析，广泛应用于心理生理学和临床研究。
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神经像素高密度记录分析

neuropixels-analysis
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这是一个用于分析神经像素高密度神经记录的端到端工具箱，覆盖了完整的电生理学工作流程。功能包括加载多种数据格式、预处理、漂移/运动校正、高级尖峰排序（如Kilosort4）以及单元精修（包括AI辅助）。适用于处理多节、高通道数的神经数据分析。
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OMERO显微镜图像数据分析平台

omero-integration
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本技能为OMERO（开源显微镜数据管理平台）提供了全面的Python集成，用于管理、可视化和分析复杂的显微图像数据。支持通过代码访问图像、检索数据集、管理感兴趣区域（ROIs）和注释，执行深层像素分析，并为高通量筛选和生物成像工作流进行批处理。
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自托管AI研究笔记与知识库

open-notebook
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Open Notebook是一款强大的开源自托管工具，是Google NotebookLM的替代品。它允许用户汇集PDF、视频、网页等多种资料，建立AI驱动的知识库。核心功能包括上下文聊天、向量搜索、多说话人播客生成和完整的REST API接口。所有数据均在用户本地私有化运行，确保最高级别的数据隐私安全。
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Opentrons协议API实验室自动化

opentrons-integration
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本技能提供Opentrons官方协议API v2，用于为Flex和OT-2机器人编写自动化实验协议。支持Python编程，可精确控制液体处理（吸液、分液、移液），管理温度、磁力等硬件模块，是开发高通量、可重复科学工作流的必备工具。
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Python科学计算GPU优化

optimize-for-gpu
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这是一个专业的GPU加速优化工具，用于将计算密集型的CPU Python代码（如科学计算、机器学习、物理模拟等）转换为高性能的GPU代码。它涵盖了从数组操作（CuPy）到定制内核开发（Numba/Warp）的全流程，适用于深度学习、物理模拟、地理空间分析等需要大规模并行计算的复杂工作流。
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计算病理学分析工具包

pathml
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PathML是一个全面的Python工具包，用于先进的计算病理学工作流。它支持从160多种专有格式加载全玻片图像（WSI），并提供图像预处理（染色归一化、组织检测）、构建空间细胞/组织图谱以及训练深度学习模型（如HoVer-Net）的能力。尤其适用于分析CODEX和Vectra等多参数免疫荧光数据。
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