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AnnData：单细胞注释数据结构

anndata
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AnnData是一个专业的Python库，用于处理和分析注释化的矩阵数据，尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值（X）和多维度的元数据（obs, var等）。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集（如.h5ad、.zarr），是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。
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基因调控网络推断

arboreto
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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（如单细胞或批量RNA-seq）推断基因调控网络（GRN）。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法，识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算，适用于大规模高通量转录组学分析。
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Benchling生命科学数据自动化

benchling-integration
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本技能提供与Benchling云平台的全面集成，通过Python SDK和REST API实现生命科学数据的自动化管理。可程序化地处理注册实体、库存、电子实验记录本和工作流，适用于构建实验室数据管线和系统同步，自动化复杂流程。
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AI智能体自进化引擎

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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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临床决策支持报告生成

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为制药和临床研究领域生成专业的临床决策支持（CDS）文档。该技能专注于基于证据的分析，包括生物标志物分层患者队列分析、带GRADE分级的治疗推荐报告。支持高级统计分析和专业格式输出，适用于监管申报和医学指南的撰写。
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临床报告撰写与规范化

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本技能旨在提供专业、全面的医疗报告撰写支持，覆盖病例报告、诊断报告、临床试验报告和病历记录等。它严格要求遵循HIPAA、FDA和ICH-GCP等监管标准，并强制利用AI生成科学图表，确保文档具备高度的准确性、完整性和可发布性。
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Python分子化学信息学工具包

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Datamol是一个基于RDKit的Python化学信息学工具库，它提供了一个简化的、Python化的抽象层，使复杂的分子操作变得易于使用。它支持SMILES解析、结构标准化、分子描述符计算、3D构象生成和高效批处理，非常适合在药物发现和化学研究流程中处理分子数据。
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综合科学数据探索分析

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适用于分析任何专业的科学数据文件。支持超过200种主流格式，涵盖化学、生物信息学、显微成像、光谱学等多个领域。它能够自动识别文件类型，评估数据质量和结构，并生成详细的Markdown报告，为用户提供深入的洞察和后续分析建议。
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AI图像生成与编辑工具

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这是一个用于利用先进AI模型（如FLUX.2和Gemini）生成和编辑高质量通用图像的工具。适用于创建照片级写实图像、艺术插画、概念艺术、营销视觉素材等。核心功能在于创意视觉内容生成，不适合用于技术图表或电路图。
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基因组区间机器学习

geniml
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Geniml是一个用于对基因组区间数据（BED文件）进行机器学习建模的Python工具包。它提供了多种无监督方法（如Region2Vec和BEDspace），用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据关联的鲁棒嵌入。适用于基因组学研究中的降维、聚类、细胞类型注释和跨模态查询等任务。
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地理空间科学与遥感工具箱

geomaster
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一个全面的地理空间科学工具箱，涵盖遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持矢量、栅格、点云等多类型数据处理，支持云原生工作流和多种编程语言，适用于科研和商业级的地理空间分析任务。
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地理空间数据分析工具

geopandas
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这是一个强大的Python库，用于对矢量地理空间数据进行复杂的空间分析。它支持处理Shapefile、GeoJSON等多种格式，能够执行空间连接、缓冲区分析、区域叠加、CRS转换等高级地理信息系统（GIS）操作，是地理数据科学和制图项目不可或缺的工具。
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