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搜索 RNA-seq ，共找到 79 条记录
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ORM 代码生成器

generating-orm-code
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
56
根据用户对 ORM 框架（如 TypeORM、Prisma、SQLAlchemy 等）的需求自动生成实体模型和数据库模式，支持数据库到代码或代码到数据库的映射，快速推进后端开发。
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Arboreto基因调控网络

arboreto
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
139
Arboreto利用GRNBoost2/GENIE3从批量或单细胞RNA-seq表达数据中推理转录因子与靶基因调控关系，支持TF筛选与Dask分布式运行，输出排序链接供后续分析。
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NGS 数据可视化利器

deeptools
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
181
deepTools 提供命令行 Python 工具链，可将 BAM 转为标准化覆盖、完成 QC（指纹、相关、PCA）、比对样本，并绘制 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 的热图与轮廓等可视化，支持常见流程模板。
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ENA序列访问

ena-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
70
通过 REST 接口或 FTP 访问欧洲核苷酸档案库，快速获取 DNA/RNA 序列、原始读段、组装体、注释和分类信息，便于科研或生信流水线集成。
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Latch 生物信息工作流

latchbio-integration
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
264
LatchBio Integration 提供 Python 为核心的服务器化生物信息流程构建与部署能力，涵盖装饰器任务、LatchFile/Dir 云存储、GPU 资源调优，以及与 Nextflow/Snakemake 等管道的互通，适合 RNA-seq、AlphaFold 等分析场景。
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PyDESeq2 差异表达分析

pydeseq2
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。
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Scanpy 单细胞分析流程

scanpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于处理单细胞 RNA-seq 数据，包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化，适用于 h5ad/10X/CSV 格式。
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scVelo RNA速度轨迹分析

scvelo
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
339
面向单细胞 RNA-seq 的 RNA 速度分析工具包，通过建模未剪接/已剪接转录本动力学推断细胞分化方向、潜在时间和驱动基因，可与 Scanpy 流程联动。
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增强AI智能体上下文与记忆

recallmax
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
RecallMax是一款高级记忆增强工具，可为AI智能体提供高达500K-1M的外部上下文记忆。它能自动总结冗长的对话历史，同时精确保留语气、意图和关键事实。通过历史压缩和内置的事实核查机制，确保AI在长时间交互或处理大量外部文档时不会丢失关键信息。
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移动设备取证采集与分析

performing-mobile-device-forensics-with-cellebrite
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
本指南详细介绍了智能手机和平板电脑的数据采集与分析流程。涵盖了设备隔离的最佳实践、使用Cellebrite UFED等商业工具和开源工具（如ALEAPP、iLEAPP）进行物理/逻辑采集，以及后续对通信记录、通话日志和应用工件的深度分析，适用于法律或企业调查场景。
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架构决策记录

architecture-decision-records
affaan-m/everything-claude-code
151
这是一个用于结构化记录和管理软件架构决策（ADR）的工具。它在编码过程中自动捕获关键的架构选择，包括决策的背景、考虑的替代方案、以及带来的权衡和后果。它确保项目的“决策历史”清晰可见，帮助新开发者理解代码背后的设计哲学，提升项目可维护性。
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用Arboreto推断基因调控网络

arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
221
Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（包括bulk和scRNA-seq）推断基因调控网络（GRNs）。它利用GRNBoost2和GENIE3等高级机器学习算法，支持Dask的分布式计算，适用于分析大规模的转录组学数据。它可以帮助用户识别关键的转录因子-靶基因调控关系。
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