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研究方法论指导教练

03-research-methodology
24kchengYe/human-skill-tree
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本指导教练为研究生和初级研究人员提供全周期研究指引。它覆盖了从构建严谨的研究问题、设计研究方案（包括定量、定性、混合方法）、文献综述，到数据分析和撰写可发表论文的整个过程。核心在于提升研究的逻辑严谨性、批判性思维和学术伦理意识。
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谈判与说服力提升教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在系统提升您的谈判和说服能力。它基于哈佛谈判模型和影响力心理学，教授用户如何处理薪资谈判、商务合作及跨文化冲突。核心内容包括建立BATNA、确定ZOPA等关键策略，帮助用户达成共赢结果，所有指导均强调道德和价值创造，绝不教授操控技巧。
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综合分子生物学工具包

biopython
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Biopython是基于Python的综合性计算分子生物学工具包，功能强大。它用于处理生物序列（DNA、RNA、蛋白质），解析FASTA、GenBank、PDB等标准生物学文件格式，并支持程序化访问NCBI等大型数据库。适用于构建复杂的生物信息学流程，如序列比对、结构分析和系统发育树构建。
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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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代谢模型与系统生物学分析

cobrapy
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COBRApy是一个强大的Python库，用于约束性重构与分析（COBRA）。它支持进行代谢模型的构建、模拟和分析，特别适用于系统生物学研究。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）、基因或反应缺失突变体模拟，以及优化生长培养基。支持SBML、JSON、YAML等多格式代谢模型。
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意识议会：多维视角决策系统

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这是一个结构化的思维模拟系统，能够从多个认知角度（如伦理学家、未来学家、反对者）审视任何问题。它不会给出单一答案，而是通过让不同视角激烈碰撞，帮助用户发掘隐藏的盲点、核心矛盾，最终得出全面且可执行的决策洞察。
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DeepChem：分子结构与化学计算

deepchem
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DeepChem是一个综合性的Python库，专为将机器学习应用于化学、材料科学和生物学等领域设计。它支持分子属性预测（如ADMET、毒性），利用图神经网络（GNNs）训练模型，并处理多种分子数据格式（SMILES, SDF）。该库提供了丰富的特征化选项，是药物发现和计算化学研究的强大基础工具。
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癌症依赖图谱查询分析

depmap
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利用该技能查询癌症依赖图谱（DepMap）数据，系统分析不同癌症细胞系对基因的依赖性。该工具可用于生物信息学研究，帮助研究人员识别特定癌症类型的关键致病基因、发现合成致死相互作用，并为肿瘤药物靶点验证提供科学依据。
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认知指纹分析器

dhdna-profiler
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本工具基于数字人类DNA（DHDNA）框架，能够从任何文本中提取出作者独特的认知指纹和思考模式。它系统性地分析文本的写作风格、推理过程、决策倾向以及深层价值观，涵盖了12个维度，旨在揭示文本背后的思维结构和认知签名，而非简单地进行内容总结。
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ESM蛋白质语言模型与设计

esm
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该技能基于ESM（进化尺度模型）系列，为蛋白质组学和计算生物学提供全流程解决方案。核心功能包括：利用ESM3进行蛋白质序列生成（从头设计）、结构预测（序列到3D结构）和逆向折叠（结构到序列设计）。同时，可以使用ESMC模型提取高质量蛋白质嵌入，支持功能注释和高级生物信息学研究。
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全玻片图像分析与预处理

histolab
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Histolab是一个专业的数字病理学图像处理Python库。它能够自动化处理全玻片图像（WSI），实现组织区域的自动检测、精确分割和小块切片提取。该工具是为准备深度学习数据集和进行复杂的计算病理学分析流程而设计的。
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生物数据谱系湖仓管理系统

lamindb
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LaminDB是一个开源的、原生支持谱系追踪的湖仓，专为复杂的生物学数据集和模型设计。它提供统一的功能，用于查询、追踪数据血缘、验证模式，并确保数据符合FAIR标准。适用于管理多模态基因组数据、追踪计算工作流程（如Nextflow），或构建可靠、可重复的生物信息学数据基础设施。
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