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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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金合云实验室：自动化蛋白质研究平台

ginkgo-cloud-lab
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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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生物学数据谱系湖仓

lamindb
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LaminDB是一个开源的生物学领域谱系原生湖仓，用于管理和分析复杂的生物数据集和计算工作流。它使多种科学数据（如scRNA-seq, AnnData）具备可查询性、可追溯性并符合FAIR原则。核心功能包括强大的数据谱系跟踪、基于本体的注释和模式验证，支持在多云/本地存储系统上进行统一查询，适用于生物信息学研究。
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开源AI研究笔记平台

open-notebook
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Open Notebook是一个开源、自托管的AI研究平台，是NotebookLM的强大替代品。它允许用户导入PDF、视频、网页等多样化资料，在本地构建知识库。核心功能包括AI摘要生成、基于上下文的聊天问答、向量搜索、以及生成多角色播客，确保所有研究数据完全掌握在用户手中，隐私性极高。
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高性能基因组区间分析工具

polars-bio
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polars-bio是基于Polars的高性能生物信息学库，专注于基因组区间操作和文件I/O。它提供DataFrame友好的API，用于执行区间算术运算（如重叠、合并、补集等），并支持读写BED, VCF, BAM, GFF等主流生物信息学格式。支持流式处理和云存储，适用于大规模、高性能的基因组数据分析。
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生成可审计的PPT科学海报

pptx-posters
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本技能用于为学术会议或研究项目生成可编辑、无宏的科学海报（PPTX格式）。它强制执行严格的内容审计流程，要求作者提供所有本地资产和数据，确保海报的来源、物理尺寸、可访问性及安全性均得到严格验证，适用于对交付物有最高控制要求的场景。
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Protocols.io科学数据集成工具

protocolsio-integration
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本工具是专为科学数据工作流设计的集成方案，用于安全、受控地读取、验证和导出protocols.io平台上的科学协议数据。它遵循最新的官方API契约，支持离线验证和预先规划，确保数据完整性，特别适用于生物信息学和科研数据自动化流程。
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RNA-seq差异基因表达分析

pydeseq2
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PyDESeq2是用于批量RNA-seq数据差异基因表达分析的Python工具。它支持复杂的公式化设计，执行带有FDR校正的Wald检验，并提供LFC收缩等高级功能。用户可以在Python环境中完成从数据加载到结果解读的完整生物信息学工作流。
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科学文献与研究证据检索

research-lookup
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用于撰写高质量的科学论文或研究简报，系统性地收集和整理外部学术证据。该工具执行深度、多源的学术搜索，生成结构化的研究证据包，包含大量经过验证的参考文献和详细的证据矩阵，适用于文献综述和科学假设的构建。
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单细胞基因组学数据分析工具

scanpy
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这是一个基于AnnData的综合性Python工具包，用于分析单细胞RNA测序数据。它支持完整的生物信息学工作流程，包括质量控制（QC）、数据标准化、降维（PCA, UMAP, t-SNE）、细胞聚类、标记基因鉴定和细胞类型注释。提供了一系列开箱即用的命令行脚本，可将整个流程从原始数据加载到高质量可视化无缝衔接。
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学术作品证据追溯评估

scholar-evaluation
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该工具用于提供学术作品（如论文、协议或研究构想）的定性、证据可追溯的开发性反馈，并系统性地审核低风险评估流程的科学性。它强调开发和过程改进，严禁用于人员排名或任何高影响力的决策。
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科学图表与示意图生成器

scientific-schematics
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这是一个基于AI的专业图表生成工具，可根据自然语言描述自动生成高质量的科学示意图。它尤其擅长绘制神经网络结构、生物信号通路、系统架构图和流程图。系统内置智能迭代和质量审核机制，根据文档类型（如期刊、海报等）进行质量把控，确保输出结果达到发表级标准。
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