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分子特征化工具库
molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
364
统一的分子特征化 Python 库,集成 100 多种特征化器与预训练嵌入模型,可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适用于机器学习的数值特征,用于 QSAR 建模、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习。
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NetworkX 图与网络分析
networkx
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
94
使用 Python 的 NetworkX 3.x 创建、分析和可视化复杂网络。支持从数据构建图结构、运行最短路径、PageRank、中心性等算法、社区发现、生成随机与无标度网络,并读写 GraphML、JSON、边列表等多种格式。
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Opentrons 实验协议开发
opentrons-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
389
面向 Opentrons Flex 与 OT-2 机器人,编写、审查、仿真并排查 Python Protocol API v2 实验协议,涵盖甲板与耗材配置、移液器、模块、运行时参数、液体处理及安全上机部署。
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Python GPU 加速优化
optimize-for-gpu
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
54
利用 NVIDIA GPU 和 CUDA 加速科学 Python 代码。优化 NumPy、pandas、scikit-learn 等库的 GPU 执行性能。包含性能分析、内存管理和内核优化,确保结果正确并提升速度。
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Polars 高性能数据框库
polars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
110
基于 Apache Arrow 的高性能 Python 数据框库。涵盖表达式式 API、惰性查询优化、流式外存处理、聚合与窗口函数、连接操作及 pandas 迁移,适用于 ETL 与数据分析流程。
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Protocols.io 协议数据集成
protocolsio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
243
读取、校验并安全导出 protocols.io 协议数据,支持官方 REST 接口与非执行式变更计划。内置 Python 客户端仅在显式 --execute 时发起受限的官方主机 GET 请求,默认离线运行。
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PufferLib强化学习环境框架
pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PufferLib强化学习环境版本管理指南,支持向量化、策略、PuffeRL训练、评估和安全的检查点审查。适配Gymnasium/PettingZoo环境至PufferLib 3.0.0或原生4.0源码。包含CPU-only、无网络工具的安全默认设置,支持严格JSON输出和依赖自由的捆绑CLI工具。
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Pymoo 多目标优化框架
pymoo
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Pymoo 是一个 Python 单目标与多目标优化框架,提供 NSGA-II/III、MOEA/D、SPEA2 等算法,支持约束处理、ZDT/DTLZ 基准测试、Pareto 前沿分析与可视化,适用于工程设计等优化问题。
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PyOpenMS 质谱分析
pyopenms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyOpenMS 提供 OpenMS 库的 Python 接口,用于蛋白质组学和代谢组学的质谱数据分析。支持特征检测、肽段与蛋白质鉴定、无标记与同量异序定量、加合物与精确质量注释,并内置即用脚本,覆盖常见 LC-MS/MS 工作流。
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Python基因组文件处理
pysam
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Python基因组文件处理库,支持读取、查询、过滤和写入SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ等格式,提供pileup、覆盖度分析、索引和CRAM参考操作功能。适用于需要低级别流式访问基因组数据的生物信息学工作流。
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PyTDC 治疗机器学习工具包
pytdc
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PyTDC 用于发现治疗机器学习任务、访问批准数据集、任务感知数据分割、评估指标、基准组和工作流。专为生物医学研究和药物发现应用设计,支持 Python 环境。
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Pyzotero 文献库自动化管理
pyzotero
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使用 pyzotero Python 客户端和 Zotero Web API v3 以编程方式管理 Zotero 文献库。可检索、新建、更新和删除条目、集合、标签与附件,支持库内搜索及 BibTeX、CSL-JSON 等引文导出,适用于文献管理与科研自动化流程。
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