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单细胞注释数据分析框架
anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
472
AnnData是一个用于处理单细胞和高维注释矩阵的核心Python框架。它提供了一个标准化的数据结构来存储实验测量值(X)及其丰富的元数据(obs, var)。用户可以使用此工具读取和写入多种格式(如h5ad, zarr),并进行数据子集提取、合并和复杂的分析操作,是生物信息学工作流程的关键工具。
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用Arboreto推断基因调控网络
arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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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Benchling平台SDK与API集成
benchling-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
407
本工具提供了一套全面的集成方案,用于自动化Benchling云平台中的实验数据管理。它通过Python SDK和REST API,支持对生命科学核心实体进行编程访问,包括注册表管理(DNA、RNA、蛋白质)、库存跟踪、电子实验记录本(ELN)条目、工作流程和数据仓库查询。适用于搭建复杂的自动化流程和大规模的研发数据同步。
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AI智能体自进化引擎
capability-evolver
EvoMap/evolver
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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录,识别性能缺陷和效率低点,并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱(Proxy Mailbox)与EvoMap Hub进行安全通信,适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。
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上下文模式工程洞察面板
ctx-insight
mksglu/context-mode
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本工具可打开上下文模式的洞察仪表盘,为AI辅助工程团队提供中央分析层。用户可以查看每位工程师的生产力速率、识别重复尝试浪费、检测项目阻碍点,并获取按角色划分的详细性能视图。它是团队性能监控和登录信息的单一信息源。
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Datamol:分子化学信息学工具库
datamol
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Datamol是一个基于RDKit的高级Python封装层,专为计算化学和药物发现设计。它简化了复杂的分子操作,提供智能默认值来处理SMILES标准化、描述符计算、指纹图生成、三维构象分析和分子聚类等任务。该库支持高效的并行计算和云存储I/O,非常适合处理大规模的化学数据集。
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DNAnexus基因组工作流管理
dnanexus-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供了一套全面的解决方案,用于构建、运行和自动化复杂的、可复现的基因组学工作流程。它深度集成了`dx`命令行工具、`dxpy` Python SDK以及Nextflow等主流工作流语言。适用于大型生物计算任务的数据传输、作业监控、项目自动化以及确保安全高效的流程执行。
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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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边界数据探索分析工具
exploratory-data-analysis
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这是一个为科学研究和数据建模前准备的工具。它能在严格的本地安全沙箱内,对CSV、JSON、HDF5、图像等多种格式的数据结构进行边界审计。主要用于检查数据的缺失值、异常值和整体结构,确保数据在模型训练前的完整性和可信度。
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AI图像生成与编辑工具
generate-image
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能通过OpenRouter API调用多种先进AI模型(如Gemini, FLUX, GPT-Image等),实现高质量的图像生成与编辑。适用于创作照片级艺术作品、概念图、Logo设计、插画或执行复杂的图像合成与修饰,并支持分辨率、随机种子等多种参数控制。
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综合地理空间分析工具
geomaster
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这是一个全面的地理空间科学技能包,涵盖了遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持处理栅格、矢量、点云等多种数据类型(如Sentinel、Landsat),并集成了现代云原生工作流(STAC、COG)。适用于环境监测、城市规划和复杂的空间分析任务。
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GeoPandas地理空间矢量数据处理
geopandas
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本指南是使用GeoPandas进行高级地理空间矢量数据处理的专业手册。它侧重于平面矢量数据的工作流,强调数据溯源、坐标参考系统(CRS)管理和复杂空间操作。详细阐述了处理敏感地理信息时必须遵循的安全和正确性规范,确保开发流程的科学性和可复现性。
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