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Neuropixels 神经记录分析

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涵盖 SpikeGLX、Open Ephys、NWB 数据加载、预处理、运动校正、Kilosort4 排序、质量指标、Allen/IBL 筛选，以及 AI 辅助可视化的高密度 Neuropixels 记录分析工具。

开放靶点数据库平台

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通过 Open Targets GraphQL API 查询靶点-疾病关联、可成药性、安全性、药物及多组学证据，帮助完成治疗靶点发现、优先级排序、安全评估和药物再利用等工作。

科学同行评审检查表

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为审稿人提供一套结构化流程，涵盖方法、统计、报告规范与建设性建议，便于跨学科开展严谨的科学稿件与基金评审。

PubChem 化学数据库查询

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通过 PUG-REST API 或 PubChemPy 查询 PubChem 百万化合物库，按名称、CID 或结构检索性质、相似性/子结构、活性数据，并支持格式互转，适用于化学信息分析与药物筛选。

PyDESeq2 差异表达分析

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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。

Python实验室机器人自动化框架

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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。

PyMC 贝叶斯建模

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使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

PyOpenMS 质谱分析平台

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PyOpenMS 通过 Python 封装 OpenMS，支持 mzML 等格式读取、信号处理、特征和肽段/蛋白鉴定、定量及代谢组分析等质谱计算流程。

治疗数据共享平台

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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。

QuTiP 量子系统模拟工具

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QuTiP 是一个面向开放与封闭量子系统的 Python 仿真工具，提供主方程、量子轨迹、可视化与分析模块，适合物理研究、教学实验与动力学探索。

高级分子控制

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RDKit 是 Python 化学信息学库，支持读取/写入分子、描述符计算、指纹、子结构搜索、反应变换与 2D/3D 可视化，适合药物发现与计算化学研究。

联邦研究经费提案撰写

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面向NSF、NIH、DOE、DARPA和台湾NSTC，撰写符合各机构格式、评审重点与预算要求的科研提案，并通过scientific-schematics生成必要的视觉图示以增强说服力。

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