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微生物组生物信息工具
scikit-bio
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
416
scikit-bio 提供 Python 生物数据工具,支持 FASTA/Newick 等格式读写、序列操作、比对、系统发育树构建及多样性分析,适用于微生物组和群落生态研究。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析
uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库,这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质,检索FASTA格式序列,实现跨数据库ID映射(如Ensembl, RefSeq),并分析GO术语等功能注释,是生物信息学数据分析的核心工具。
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综合分子生物学工具包
biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
180
Biopython是基于Python的综合性计算分子生物学工具包,功能强大。它用于处理生物序列(DNA、RNA、蛋白质),解析FASTA、GenBank、PDB等标准生物学文件格式,并支持程序化访问NCBI等大型数据库。适用于构建复杂的生物信息学流程,如序列比对、结构分析和系统发育树构建。
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DeepChem:分子结构与化学计算
deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
484
DeepChem是一个综合性的Python库,专为将机器学习应用于化学、材料科学和生物学等领域设计。它支持分子属性预测(如ADMET、毒性),利用图神经网络(GNNs)训练模型,并处理多种分子数据格式(SMILES, SDF)。该库提供了丰富的特征化选项,是药物发现和计算化学研究的强大基础工具。
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综合科学数据探索分析
exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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适用于分析任何专业的科学数据文件。支持超过200种主流格式,涵盖化学、生物信息学、显微成像、光谱学等多个领域。它能够自动识别文件类型,评估数据质量和结构,并生成详细的Markdown报告,为用户提供深入的洞察和后续分析建议。
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基因组数据处理与分析
pysam
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Pysam是一个专业的基因组数据处理Python模块。它提供了一个Python接口,用于读写和操作主流基因组格式,包括BAM/CRAM比对文件、VCF/BCF变异文件和FASTA/FASTQ序列。广泛应用于基因组测序分析、变异检测、覆盖度计算以及构建复杂的生物信息学流程。
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生物信息学数据分析工具
scikit-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个全面的Python生物信息学工具包,用于处理和分析生物学数据。核心功能包括DNA/RNA/蛋白质序列操作、配对和多重序列比对、构建和分析系统发育树,以及计算Alpha/Beta多样性等生态学指标。适用于微生物组学分析、进化学研究和各种生物数据处理,支持FASTA、Newick等标准格式。
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