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DiffDock：蛋白质-配体分子对接

diffdock
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DiffDock是一款基于扩散模型的深度学习工具，用于预测小分子配体与蛋白质靶点三维结合姿态。它支持使用PDB文件或氨基酸序列作为蛋白质输入，并可批量处理虚拟筛选任务。该工具是结构药物发现和先导优化领域的先进技术，能够输出精确的预测姿态和置信度分数。
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DNAnexus基因组工作流管理

dnanexus-integration
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该技能提供了一套全面的解决方案，用于构建、运行和自动化复杂的、可复现的基因组学工作流程。它深度集成了`dx`命令行工具、`dxpy` Python SDK以及Nextflow等主流工作流语言。适用于大型生物计算任务的数据传输、作业监控、项目自动化以及确保安全高效的流程执行。
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ESM：蛋白质设计与结构预测

esm
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ESM提供先进的蛋白质语言模型，用于生物学理解、生成和结构预测。核心功能包括：生成具有特定功能的全新蛋白质序列、进行结构预测、执行逆向折叠（从结构设计序列）、以及提取高质量的蛋白质特征嵌入。适用于药物发现、生物信息学和蛋白质设计领域。
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系统发育树分析与可视化

etetoolkit
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ETE Toolkit是一个用于分析、操作、比较和可视化系统发育树的Python工具包。它支持Newick/Nexus格式的读写，可用于进行拓扑结构编辑、计算系统发育距离（如Robinson-Foulds），分析谱系事件，并查询NCBI/GTDB等分类学数据库。核心用途是处理和分析已构建的树状图，不用于从原始序列推断树。
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流式细胞术FCS文件读写工具

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FlowIO是一款专用于读写流式细胞术标准文件（FCS 2.0, 3.0, 3.1）的底层工具。它能够帮助用户提取事件数据为NumPy数组，详细检查元数据（包括HEADER、TEXT等），并处理多数据集文件。该工具主要用于数据准备、格式转换和底层元数据管理，是生物信息学流程中的基础组件，但不执行复杂的分析任务如门控或补偿校正。
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AI图像生成与编辑工具

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该技能通过OpenRouter API调用多种先进AI模型（如Gemini, FLUX, GPT-Image等），实现高质量的图像生成与编辑。适用于创作照片级艺术作品、概念图、Logo设计、插画或执行复杂的图像合成与修饰，并支持分辨率、随机种子等多种参数控制。
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GeoPandas地理空间矢量数据处理

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本指南是使用GeoPandas进行高级地理空间矢量数据处理的专业手册。它侧重于平面矢量数据的工作流，强调数据溯源、坐标参考系统（CRS）管理和复杂空间操作。详细阐述了处理敏感地理信息时必须遵循的安全和正确性规范，确保开发流程的科学性和可复现性。
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检测可用系统资源用于工作负载规划

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该工具提供了一个保守、资源感知的当前进程环境快照，涵盖CPU、内存、磁盘和加速器等资源限制。它通过提供明确的边界约束（如cgroup、调度器和宿主机限制），帮助用户进行准确的工作负载规划，无需执行压力测试或做出可用性假设。
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生物信息学数据库查询工具

gget
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gget是一个综合性的命令行和Python工具包，提供对20多个生物信息学数据库的统一访问。它支持基因组学、蛋白质组学和疾病关联等多个领域的深度分析。功能包括基因信息查询、序列比对、结构预测（如AlphaFold）和富集分析，适用于生物信息学科研和自动化流程。
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金合云实验室：自动化蛋白质研究平台

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金合云实验室提供远程访问先进的自主实验室基础设施，用户可以在此提交和管理复杂的分子生物学实验方案。它支持多种应用，包括蛋白质表达和纯化（无细胞、大肠杆菌、毕赤酵母）、定量检测（HiBiT、A280、LabChip）、核酸合成（IVT mRNA/circRNA）以及特性分析（热移谱、Echo-MS、SPR）。该平台还集成了AI智能体，用于评估和定价定制工作流程。
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Gtars：基因组区间处理工具包

gtars
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Gtars是一个强大的工具包，提供基于Rust和Python绑定的基因组区间处理能力。它支持集合代数、覆盖度计算、分词和片段处理等核心生物信息学任务。该库强调数据完整性，通过强制执行严格的基因组数据契约，确保在复杂的计算流程中正确处理坐标、组装信息和参考序列。
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数字病理全玻片图像分析

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Histolab是一个专门用于数字病理学的Python库。它能自动化处理全玻片图像（WSI），实现复杂的组织检测、可定制的切片提取（包括随机、网格、评分机制）和染色标准化。适用于构建高质量、结构化的数据集，用于深度学习模型训练和全面的定量分析。
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