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Matplotlib 可视化指南

matplotlib
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指导如何用Matplotlib绘制静态、动画与交互图形，掌握pyplot与面向对象接口、样式配置、多面板布局及导出出版级图像，适合科研或统计可视化需求。
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医药化学筛选工具

medchem
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Medchem 是面向药物发现的 Python 库，提供药性规则、结构警报、官能团检测、标准目录、复杂度评估与自定义约束，帮助批量筛选化合物库并优先挑选候选分子。
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分子动力学工具

molecular-dynamics
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利用 OpenMM 与 MDAnalysis 建立蛋白或小分子体系，执行能量最小化、均衡和轨迹分析（RMSD、RMSF、接触图与自由能面），为结构生物学与药物结合研究提供数据支撑。
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OMERO显微镜数据集成

omero-integration
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通过 OMERO Python API 管理显微镜数据：访问项目/数据集/图像、分析像素、运维 ROI 与注释、保存表格结果，并支持高内涵筛选的批处理自动化流程。
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开放笔记本研究中心

open-notebook
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开源自托管的研究平台，可替代NotebookLM，支持多源内容摄取、AI笔记、上下文对话、向量检索和多说话人播客生成，还提供REST API便于自动化。
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Opentrons协议自动化集成

opentrons-integration
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提供官方 Opentrons Protocol API v2 接口，支持在 OT-2 与 Flex 机器人上编写 Python 协议，自动化液体处理、模块控制、上样板配置与复杂移液流程，并在执行前模拟测试。
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Python GPU 优化指南

optimize-for-gpu
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通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。
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PathML 病理计算工具包

pathml
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PathML 是用于计算病理的 Python 工具集，支持多种切片格式、H&E 预处理、图谱构建和 HoVer-Net/HACTNet 训练，方便多重免疫荧光及空间蛋白组分析与管理。
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硬件无关量子机器学习

pennylane
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硬件无关的量子机器学习框架，支持量子电路自动微分、混合量子/经典模型训练与 PyTorch、JAX、TensorFlow 集成，并可在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 等平台切换。
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系统发生树重建与分析工具包

phylogenetics
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这是一个完整的系统发生学分析流程，用于重建生物序列（基因、蛋白质）的进化关系。流程涵盖了从多序列比对（MAFFT）到最大似然树构建（IQ-TREE 2），再到可视化和分析（ETE3）的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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Protocols.io科学协议自动化集成

protocolsio-integration
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本技能提供与Protocols.io API v3的完整编程集成，用于管理科学协议的整个生命周期。用户可以使用它来搜索、创建、更新和发布科学协议，管理实验步骤和材料，支持团队协作开发，组织工作空间，并进行实验跟踪。适用于构建自动化实验室流程和科学文档系统。
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PyDESeq2 差异表达分析

pydeseq2
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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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