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PyDESeq2 差异表达分析

pydeseq2
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296
PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。
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DICOM 医疗影像工具

pydicom
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Pydicom 提供 Python 接口，方便读取、写入和修改 DICOM 医疗影像文件，支持像素提取、元数据管理、匿名化、格式转换以及与 PACS 流程的集成，适用于医学影像分析和放射科应用。
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临床深度学习管道构建工具

pyhealth
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PyHealth是一个模块化的Python工具包，专用于利用复杂的医疗数据构建深度学习流程。它提供标准化的五阶段工作流（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持处理电子健康记录、生理信号和医学影像。用户可以利用它来训练复杂的临床预测模型，如预测死亡率、再入院率或药物推荐，并包含医疗编码映射功能（如ICD、ATC）。
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Python实验室机器人自动化框架

pylabrobot
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PyLabRobot是一个纯Python、厂商无关的实验室自动化开发工具包。它提供了一个统一的接口，用于控制各种实验室设备，如液体处理机器人（Hamilton, Opentrons, Tecan）、读板机、泵、摇架和培养箱。适用于构建复杂、多设备、可复现的自动化实验流程，并支持离线仿真。
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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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PyMC贝叶斯建模与推断

pymc
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本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。
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Pymoo 多目标优化框架

pymoo
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Python 框架，集成 NSGA-II/III、MOEA/D 等多目标与约束优化算法，支持基准问题、定制算子与帕累托前沿可视化，适合工程设计与多方案决策。
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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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治疗数据共享平台

pytdc
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提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。
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PyTorch Lightning 框架

pytorch-lightning
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PyTorch Lightning 框架将 PyTorch 代码组织为 LightningModule/DataModule、Trainer、回调、日志与分布式策略，便于多 GPU/TPU 训练、实验记录和项目级别扩展。
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Zotero文献管理Python封装

pyzotero
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这是一个用于与Zotero Web API v3交互的Python封装客户端。它允许用户程序化地管理学术文献资料，实现文献记录、集合、标签和附件的增删改查。非常适用于构建自动化研究工作流、批量导出引文或将Zotero数据集成到其他研究应用中。
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