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基于LLM的假设生成与测试

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
188
Hypogenic是一个高级框架，利用大型语言模型（LLM）对复杂表格数据集进行系统化的假设生成和测试。它支持数据驱动、文献溯源和两者结合的多种模式，能将实证数据洞察与理论知识相结合，尤其适用于欺诈检测、内容分析和预测建模等领域，极大加速科学研究的发现过程。
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ISO 13485认证文档助手

iso-13485-certification
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专为医疗器械制造商设计，提供完整的ISO 13485质量管理体系（QMS）文档支持。本助手可帮助用户进行文档差距分析，生成质量手册、制定标准操作程序（SOP）等关键文件，确保产品符合FDA和欧盟等全球医疗器械监管要求，助力顺利通过认证。
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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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药物化学分子筛选与过滤

medchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Medchem是一个功能强大的Python库，专用于药物发现领域的分子过滤和优先级排序。它支持应用严格的药代动力学规则（如Lipinski、Veber），检测结构警报（PAINS、NIBR），计算复杂性指标，并通过自定义查询语言对化合物库进行多维度分级筛选，适用于先导化合物优化。
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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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科学论文同行评审

peer-review
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这是一个用于进行科学论文和课题提案的系统性同行评审框架。它提供结构化、清单式的评估，涵盖方法论的严谨性、统计学有效性、报告标准（如CONSORT/STROBE）的符合度，并评估从摘要到结果的各个部分。适用于学术出版、科研质量评估和提供详细、建设性反馈。
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系统发育树构建与分析

phylogenetics
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本技能提供了一套完整的系统发育学分析流程，用于重构生物序列（如基因、蛋白质、基因组）的进化历史。流程涵盖了使用MAFFT进行多序列比对、使用IQ-TREE 2进行最大似然树推断，以及使用ETE3进行结果可视化。适用于病毒系统发育动力学、分子钟分析和基因组学研究。
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Protocols.io协议管理集成

protocolsio-integration
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368
本技能提供与protocols.io API的完整编程集成，用于科学协议的整个生命周期管理。支持搜索、创建、更新协议、管理实验步骤、处理团队协作、组织工作空间和跟踪实验记录，是自动化实验室流程和撰写科学文档的关键工具。
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DICOM医学影像数据处理

pydicom
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个用于处理DICOM（数字影像和通信在医学中）文件的Python库。它支持读取、写入和修改CT、MRI、X光等医学影像数据，功能包括元数据提取、像素数据处理、数据匿名化（移除个人身份信息）、多格式转换以及多帧图像处理，是医学数据分析和PACS系统集成的关键工具。
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PyMC：贝叶斯概率建模

pymc
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PyMC是一个用于贝叶斯建模和概率编程的Python库。它允许用户构建、拟合和验证复杂的统计模型，如分层模型和时间序列。用户可以使用MCMC采样或变分推断进行参数估计，非常适用于进行不确定性量化和比较多模型。
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Python多目标优化框架

pymoo
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这是一个全面的Python框架，用于解决单目标和多目标优化问题。它集成了先进的进化算法（如NSGA-II、NSGA-III），专门用于计算和分析多目标下的帕累托前沿。该工具广泛应用于工程设计和科学领域，用于分析多重相互冲突目标之间的权衡关系。
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基因组数据处理与分析

pysam
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Pysam是一个专业的基因组数据处理Python模块。它提供了一个Python接口，用于读写和操作主流基因组格式，包括BAM/CRAM比对文件、VCF/BCF变异文件和FASTA/FASTQ序列。广泛应用于基因组测序分析、变异检测、覆盖度计算以及构建复杂的生物信息学流程。
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