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蛋白质实验设计与分析平台

adaptyv
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能集成了Adaptyv生物发现平台API，用于自动化蛋白质实验的设计、提交和结果分析。用户只需上传氨基酸序列，平台即可自动运行结合力、热稳定性等高通量检测，指导实验流程，加速生物医药的研发周期。
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时间序列机器学习工具箱

aeon
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它全面支持时间序列的多个核心分析任务，包括分类、回归、聚类、预测（Forecasting）、异常检测和相似性搜索。适用于所有涉及连续时间模式或时间索引复杂数据的分析场景。
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AnnData：单细胞注释数据结构

anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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AnnData是一个专业的Python库，用于处理和分析注释化的矩阵数据，尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值（X）和多维度的元数据（obs, var等）。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集（如.h5ad、.zarr），是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。
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基因调控网络推断

arboreto
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Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（如单细胞或批量RNA-seq）推断基因调控网络（GRN）。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法，识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算，适用于大规模高通量转录组学分析。
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天体物理数据分析库

astropy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Astropy是用于天文学研究和天体物理数据处理的核心Python库。它提供了一系列功能，用于处理物理单位、进行天体坐标转换（如ICRS、银河系坐标）、操作FITS文件，执行宇宙学计算，以及处理精确时间。它是进行任何涉及天体坐标、单位转换或分析大型天文学目录的必备工具。
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生物信息学数据分析

bioservices
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这是一个功能全面的Python库，为超过40个主要的生物信息学网络服务和数据库提供了统一的编程接口。它专为复杂的生物学工作流设计，支持跨数据库查询（如UniProt、KEGG、ChEMBL）、ID映射、蛋白质序列检索、通路分析以及运行BLAST等序列相似性搜索，极大地简化了来自多个生命科学资源的数据集成过程。
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AI智能体自进化引擎

capability-evolver
EvoMap/evolver
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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。
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量子计算电路框架

cirq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Cirq是Google Quantum AI开源的量子计算框架，用于设计、仿真、优化和运行量子电路。它支持NISQ电路开发、噪声建模以及针对Google、IonQ等多种量子硬件后端进行编译。该框架是进行量子算法研究和硬件测试的专业工具。
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临床决策支持报告生成

clinical-decision-support
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为制药和临床研究领域生成专业的临床决策支持（CDS）文档。该技能专注于基于证据的分析，包括生物标志物分层患者队列分析、带GRADE分级的治疗推荐报告。支持高级统计分析和专业格式输出，适用于监管申报和医学指南的撰写。
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代谢模型与系统生物学分析

cobrapy
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COBRApy是一个强大的Python库，用于约束性重构与分析（COBRA）。它支持进行代谢模型的构建、模拟和分析，特别适用于系统生物学研究。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）、基因或反应缺失突变体模拟，以及优化生长培养基。支持SBML、JSON、YAML等多格式代谢模型。
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意识议会：多维视角决策系统

consciousness-council
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个结构化的思维模拟系统，能够从多个认知角度（如伦理学家、未来学家、反对者）审视任何问题。它不会给出单一答案，而是通过让不同视角激烈碰撞，帮助用户发掘隐藏的盲点、核心矛盾，最终得出全面且可执行的决策洞察。
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Dask：分布式并行计算框架

dask
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Dask是一个强大的Python库，用于实现并行和分布式计算。它允许用户将现有的Pandas和NumPy工作流扩展到超出可用内存的规模，从而高效处理高达TB级别的超大数据集。它提供了专门的API（DataFrame、Array、Bag），用于处理结构化、科学和非结构化数据，支持单机或集群部署。
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