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系统发生树重建与分析工具包
phylogenetics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
172
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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PrimeKG精准医学图谱查询
primekg
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
136
通过程序化脚本查询PrimeKG精准医学知识图谱的基因、药物、疾病与表型等实体及其关系,辅助药物发现、可复用性验证与表型网络分析。
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Protocols.io科学协议自动化集成
protocolsio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
58
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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高性能强化学习框架
pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
191
PufferLib是一个高性能的强化学习框架,专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持,实现了每秒数百万步的训练速度,极大地提升了RL研究和应用效率,适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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DICOM 医疗影像工具
pydicom
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
206
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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医疗健康人工智能工具
pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
387
PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具,支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型,方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。
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Python实验室机器人自动化框架
pylabrobot
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
248
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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PyMC贝叶斯建模与推断
pymc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
463
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
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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治疗数据共享平台
pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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Qdrant分布式扩展与容量规划
qdrant-horizontal-scaling
github/awesome-copilot
204
本指南详细介绍了Qdrant向量数据库的扩展架构和容量规划的最佳实践。它指导用户何时进行垂直扩展或水平扩展,如何选择最佳的节点数和分片数量,并指导如何设置复制因子以确保系统的高可用性和零停机时间。同时也涵盖了分片管理和常见误区规避。
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Qdrant查询延迟优化指南
qdrant-minimize-latency
github/awesome-copilot
434
本指南旨在指导用户优化Qdrant的查询延迟。内容涵盖了深入的性能调优技术,重点关注内存管理、分段数量调整和HNSW参数优化。详细介绍了如何通过量化、垂直扩展以及使用本地NVMe等策略,确保搜索具有持续的低延迟性能,并警示了性能优化时应避免的常见误区。
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