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PyOpenMS 质谱分析平台

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PyOpenMS 通过 Python 封装 OpenMS，支持 mzML 等格式读取、信号处理、特征和肽段/蛋白鉴定、定量及代谢组分析等质谱计算流程。

治疗数据共享平台

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提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。

PyTorch Lightning 框架

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PyTorch Lightning 框架将 PyTorch 代码组织为 LightningModule/DataModule、Trainer、回调、日志与分布式策略，便于多 GPU/TPU 训练、实验记录和项目级别扩展。

量子计算开发框架

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Qiskit 是世界领先的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行量子电路。它提供全面的功能，支持在IBM Quantum等多种硬件后端运行量子算法，并包含量子纠错、化学模拟和机器学习等领域的应用模块，是量子计算领域研究人员的必备工具。

联邦研究经费提案撰写

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面向NSF、NIH、DOE、DARPA和台湾NSTC，撰写符合各机构格式、评审重点与预算要求的科研提案，并通过scientific-schematics生成必要的视觉图示以增强说服力。

科研信息查询

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实时科研信息查询，智能选择 Parallel Chat API 与 Perplexity 声纳学术搜索，搜集论文、数据、趋势与验证资料并提供引用。

学术评估框架

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该技能运用 ScholarEval 框架对学术成果的选题、方法、数据、分析、写作及引用等维度进行结构化评分，输出优劣点与改善建议，并推荐可视化流程图以增强评估表达。

智能科学示意图生成

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通过 Nano Banana 2 联手 Gemini 3.1 Pro Preview，自动迭代生成期刊级科学示意图（神经网络、系统框架、通路等），并按文档类型质量标准判断是否重生成。

科研演示幻灯片制作

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提供科研报告幻灯片流程，从结构策划、图表附加到引用管理，兼容 PowerPoint 和 LaTeX Beamer，提高视觉一致性与说服力。

科学写作助手

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通过研究查找先列提纲再撰写，遵循IMRAD结构、引用格式、图表与CONSORT/STROBE/PRISMA等指南，确保科研论文具备投稿品质。

微生物组生物信息工具

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scikit-bio 提供 Python 生物数据工具，支持 FASTA/Newick 等格式读写、序列操作、比对、系统发育树构建及多样性分析，适用于微生物组和群落生态研究。

Scikit-learn 机器学习工具

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提供 scikit-learn 机器学习全流程指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建，方便快速交付可解释的模型。

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