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癌症依赖图谱查询分析

depmap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
475
利用该技能查询癌症依赖图谱（DepMap）数据，系统分析不同癌症细胞系对基因的依赖性。该工具可用于生物信息学研究，帮助研究人员识别特定癌症类型的关键致病基因、发现合成致死相互作用，并为肿瘤药物靶点验证提供科学依据。
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检测可用计算资源

get-available-resources
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
465
该技能用于主动检测和报告全面的系统资源，包括CPU核心、GPU类型（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、可用内存和磁盘空间。它生成一个详细的JSON报告，并提供基于上下文的策略性建议，指导用户优化科学计算流程。例如，它会推荐并行处理库（Dask, joblib）、内存外存储方法（Zarr）或合适的GPU加速后端，帮助用户在进行大规模数据分析或模型训练前做出架构决策。
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生物数据谱系湖仓管理系统

lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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LaminDB是一个开源的、原生支持谱系追踪的湖仓，专为复杂的生物学数据集和模型设计。它提供统一的功能，用于查询、追踪数据血缘、验证模式，并确保数据符合FAIR标准。适用于管理多模态基因组数据、追踪计算工作流程（如Nextflow），或构建可靠、可重复的生物信息学数据基础设施。
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生物信息学流程构建与部署

latchbio-integration
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Latch是一个强大的Python框架，专用于构建、部署和管理大规模、可扩展的生物信息学工作流。它支持将复杂的分析流程（如RNA-seq、AlphaFold等）作为无服务器管道运行，并集成了云数据管理和精细化的资源配置（GPU、CPU）。特别适合需要复现性、高可靠性的生物数据分析项目。
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Markdown与Mermaid图表文档编写

markdown-mermaid-writing
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本技能指导用户使用Markdown和嵌入式Mermaid图表来编写科学和技术文档。它强制将流程图、架构图等以纯文本形式记录，确保图表在Git中可进行干净的差异对比（diff），并能在GitHub、Notion等主流平台上原生渲染，极大地提升了文档的可维护性和协作性。
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生成专业市场研究报告

market-research-reports
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该技能可生成专业级、篇幅超50页的市场研究报告，风格对标麦肯锡、波士顿咨询等顶级咨询公司。它支持通过研究数据查找进行深度数据分析，涵盖PESTLE、SWOT、波特五力等多种战略分析框架。核心功能包括使用科学示意图生成关键图表（如TAM/SAM/SOM、五力图）和生成高质量视觉内容，最终输出为专业排版的LaTeX/PDF文档，适用于投资决策、战略规划和思想领导力内容输出。
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质谱数据分析与化合物鉴定

matchms
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Matchms是一个开源的Python库，用于全面的质谱数据处理和分析。它支持导入多种格式的谱图，核心功能包括计算谱图相似性得分、进行数据标准化过滤，并帮助用户在代谢组学等领域识别未知化合物。
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分子动力学模拟与分析

molecular-dynamics
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本技能提供完整的分子动力学（MD）模拟流程，利用OpenMM等高性能工具模拟生物大分子在时间上的演变。其覆盖了系统构建、能量最小化、平衡化以及结构分析（如RMSD、自由能计算）等关键步骤。特别适用于结构生物学、药物结合模式研究和生物物理学分析。
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OMERO显微镜数据管理与分析

omero-integration
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该技能提供OMERO平台的综合Python API接口，用于管理和分析大规模显微镜数据集。用户可以通过编程方式访问图像、检索结构化数据、分析原始像素数据、管理感兴趣区域（ROIs）和复杂注释，执行批处理工作流，特别适用于高通量筛选和生物学研究。
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开源笔记：私密AI研究分析平台

open-notebook
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Open Notebook是一款自托管、开源的AI研究分析工具，是Google NotebookLM的优秀替代品。它支持摄入PDF、视频、网页等多种格式的资料，并将其组织成私密知识库。核心功能包括上下文感知的AI聊天、自动总结、多说话人播客生成，以及通过完整的REST API提供程序化访问。通过自托管部署，确保了数据的完全私密性与安全性，并支持多种主流AI模型。
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基于HTML/CSS的研究海报制作

pptx-posters
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本技能用于创建基于HTML/CSS的学术研究海报，支持导出为PDF或PPTX格式。它提供现代、响应式的布局，并指导用户生成视觉元素，确保海报内容简洁、文字巨大且高对比度，从而保证从远距离观看时的极佳可读性。
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高性能强化学习框架

pufferlib
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PufferLib是一个高性能、可扩展的强化学习框架，专为大规模并行训练和向量化模拟设计。它集成了PuffeRL算法和PufferEnv API，支持多智能体系统和自定义环境创建，实现业界领先的高速性能。适用于大型AI研究和大规模实验。
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