ensembl-database
Ensembl 数据库技能用于访问和查询 EMBL-EBI 维护的 Ensembl 基因组数据库 REST API，覆盖 250 多个物种。支持基因查询、序列获取、变异分析、比较基因组学、同源基因查找、VEP 预测、基因组区域分析以及不同基因组组装版本间的坐标转换。当前版本为 115（2025 年 9 月）。可通过 Python 的 ensembl_rest 包或直接调用 REST API 使用，适用于基因组研究流程中的数据集成与查询。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-22 00:14
数据与分析
16,774 个结果
etetoolkit
ETE（Environment for Tree Exploration）是一个用于系统发育与层次树分析的工具包，提供 Python 库 ete3。它支持 Newick、NHX、PhyloXML、NeXML 等树格式的读写与遍历，可进行剪枝、定根、折叠节点、解析多分支等拓扑修改，并计算分支长度、拓扑距离及 Robinson-Foulds 距离。PhyloTree 类可结合序列比对检测基因复制与物种形成事件，识别直系同源与旁系同源基因，并拆分直系同源组。NCBITaxa 可下载并缓存 NCBI 分类数据库，实现 taxid 与学名互译、谱系获取及分类树构建。可视化方面支持 PNG、PDF、SVG 输出，矩形与环形布局，以及 NodeStyle、Faces 和布局函数自定义样式。ClusterTree 类用于层次聚类分析，可计算轮廓系数、Dunn 指数并绘制热图。该工具适用于系统发育基因组学、基因家族分析、聚类验证和树比较等研究场景。
gene-database
该技能用于通过 NCBI E-utilities 与 Datasets API 查询 NCBI Gene 基因数据库，支持按基因符号或 Gene ID 搜索、获取基因序列与元数据、批量基因查询等操作。适用于基因注释、基因列表验证、基因面板元数据获取以及基因组标识符交叉引用等场景。
geniml
Geniml 是一个用于在基因组区间数据（BED 文件）上构建机器学习模型的 Python 包。它提供无监督方法，用于学习基因组区域、单细胞和元数据标签的嵌入表示，支持相似性搜索、聚类以及下游机器学习任务。主要能力包括：Region2Vec（基因组区域嵌入）、BEDspace（区域与元数据联合嵌入）、scEmbed（单细胞染色质可及性嵌入）、Consensus Peaks（参考峰集/宇宙构建）以及缓存、随机化、评估、分词等实用工具。可通过 uv 安装，提供 Python API 与命令行接口，可与 scanpy、BEDbase、Hugging Face 等集成。
geopandas
GeoPandas 是一个基于 pandas 的 Python 库，用于处理地理空间矢量数据，支持 Shapefile、GeoJSON、GeoPackage 等格式。它结合了 pandas 的数据处理能力和 shapely 的几何操作，提供 GeoSeries 和 GeoDataFrame 两种核心数据结构，可进行坐标参考系管理、几何运算、空间连接、叠加分析、融合以及静态和交互式地图可视化。适用于地理数据分析、空间查询、多源数据整合等场景。
gnomad-database
gnomAD（Genome Aggregation Database）是公开的人类遗传变异数据库，提供人群等位基因频率、变异后果注释与基因约束指标（pLI、LOEUF），用于评估变异致病性与基因对功能缺失变异的耐受程度，可通过网页浏览器或 GraphQL API 访问。
gwas-database
GWAS Catalog 数据库技能，用于查询 NHGRI-EBI GWAS Catalog 中已发表的 SNP-性状关联。支持按 rs ID 搜索变异、按疾病/性状、基因、染色体区域或出版物检索，获取 p 值、效应量等关联统计信息，并可访问全基因组汇总统计数据。适用于遗传变异关联研究、变异功能解读、性状遗传学探索及多基因风险评分等场景。
hmdb-database
HMDB（人类代谢组数据库）是一个免费开放的小分子代谢物综合资源库，收录人体内水溶性和脂溶性代谢物信息。当前版本 v5.0 包含 220,945 条代谢物条目、8,610 条代谢相关酶与转运蛋白序列，每条代谢物提供 130 多个数据字段，涵盖化学性质（结构、分子式、分子量、InChI、SMILES）、临床数据（生物标志物关联、疾病、正常/异常浓度）、生物学信息（通路、反应、定位）、波谱数据（NMR、MS、MS-MS）以及 KEGG、PubChem、MetaCyc、ChEBI、PDB、UniProt、GenBank 等外部数据库链接。该技能适用于代谢组学研究、临床化学、生物标志物发现和代谢物鉴定等任务，支持通过网页界面进行文本、结构（ChemQuery）、波谱和高级组合检索，也提供 XML、SDF、FASTA、TXT、CSV/TSV 等格式的批量数据下载。HMDB 不提供公开 REST API，程序化访问需联系开发团队，或使用 R/Bioconductor 的 hmdbQuery 包及本地解析下载数据集。学术和非商业研究免费使用，商业用途需获得明确许可。
interpro-database
InterPro 数据库查询技能，用于获取蛋白质家族、结构域和功能位点注释，整合 Pfam、PANTHER、PRINTS、SMART、SUPERFAMILY 等 13 个成员数据库，通过 REST API 支持蛋白功能预测、结构域架构分析与 GO 注释映射。
jaspar-database
JASPAR 数据库技能：通过 JASPAR REST API 检索转录因子结合位点（TFBS）的 PFM/PWM 谱，可按 TF 名称、物种或类别搜索，并扫描 DNA 序列预测结合位点、评估变异影响。
kegg-database
KEGG Database 是一个通过 REST API 直接访问 KEGG（京都基因与基因组百科全书）的技能，仅限学术用途。它支持通路分析、基因-通路映射、代谢通路查询、药物相互作用检查以及 ID 转换等操作，主要面向 Python 环境。该技能提供 Python 辅助函数（scripts/kegg_api.py）和详细参考文档（references/kegg_reference.md），涵盖数据库信息查询、条目列表、关键词与分子属性搜索、条目检索、ID 转换、交叉引用和药物-药物相互作用等核心操作，并附带多种常见分析工作流。
lamindb
LaminDB 是一个面向生物学的开源数据框架，旨在让数据可查询、可追溯、可复现并符合 FAIR 原则（可发现、可访问、可互操作、可复用）。它通过统一的 Python API，将湖仓架构、血缘追踪、特征存储、生物本体、LIMS（实验室信息管理系统）和 ELN（电子实验记录本）能力整合到一个平台中。其核心价值包括：可查询性（按元数据、特征和本体术语搜索过滤数据集）、可追溯性（从原始数据到分析结果自动追踪血缘）、可复现性（对数据、代码和环境进行版本控制）以及 FAIR 合规（使用生物本体进行标准化注释）。该技能适用于管理 scRNA-seq、bulk RNA-seq、空间转录组、流式细胞术、多模态数据、EHR 数据等生物数据集，追踪 Notebook、脚本及 Nextflow、Snakemake、Redun 等流水线执行，进行数据策展与验证，使用 Bionty 处理基因、蛋白质、细胞类型等生物本体，构建数据湖仓，确保可复现性，集成 ML 流水线，部署数据基础设施以及协作共享数据集。
latchbio-integration
Latch 是一个用于构建和部署生物信息学工作流的 Python 框架，基于 Flyte，可将分析流程打包为无服务器（serverless）流水线。它通过 @workflow/@task 装饰器定义任务与工作流，支持原生 Python、Nextflow 和 Snakemake 流程，自动完成 Docker 容器化并生成无代码用户界面。数据管理方面提供 LatchFile/LatchDir 云存储抽象，以及 Registry（项目→表→记录）结构化数据组织。资源可通过预配置装饰器（@small_task、@large_task、@small_gpu_task、@large_gpu_task）或自定义规格配置 CPU、内存、GPU（K80、V100、A100）与存储。平台还提供已验证的生产级工作流，如 Bulk RNA-seq、DESeq2、AlphaFold、ColabFold、单细胞工具（ArchR、scVelo）等。使用需安装 Latch SDK、登录账号并注册工作流，前置条件包括 Docker、Latch 账号凭据和 Python 3.8+。
metabolomics-workbench-database
该技能通过 REST API 访问美国 NIH 资助、托管于 UCSD 的 Metabolomics Workbench 代谢组学数据平台，可查询 4,200 多项研究（其中 3,790+ 项公开）、RefMet 标准化代谢物命名、GC-MS/LC-MS/NMR 数据、m/z 搜索及研究元数据。支持按 PubChem CID、InChI Key、KEGG ID、HMDB ID 等标识符检索化合物信息，下载 MOL/PNG 结构，访问研究摘要与实验数据（含 mwTab 格式），按离子加合物和质量容差进行质谱搜索，使用 MetStat 按分析方法、极性、色谱类型、物种、样本来源、疾病等条件筛选研究，并查询基因与蛋白质信息。输出支持 JSON 与 TXT 两种格式。适用于代谢组学数据检索、代谢物命名标准化、质谱化合物鉴定和疾病相关研究探索。
molecular-dynamics
该技能用于运行和分析分子动力学（MD）模拟，结合 OpenMM 与 MDAnalysis 两个工具。OpenMM 是支持 GPU 的高性能 MD 模拟引擎，提供 Python API 和灵活力场支持；MDAnalysis 是用于读写和分析主流模拟软件轨迹的 Python 库。技能覆盖从 PDB 文件准备蛋白/小分子体系、加氢与溶剂化、能量最小化、NVT 与 NPT 平衡、生产模拟，到轨迹的 RMSD、RMSF、蛋白-配体接触分析等完整流程，并提供力场选择指南、PDBFixer 修复工具、GAFF2/OpenFF 小分子参数化方法及最佳实践。
monarch-database
Monarch Initiative 多物种知识库查询技能，用于跨物种关联基因、疾病与表型。整合 OMIM、ORPHANET、HPO、ClinVar、MGI、ZFIN 等 40 多个数据源，支持罕见病候选基因发现、表型相似度比较、跨物种模型查找与 HPO 术语查询。
opentargets-database
Open Targets Database 技能用于通过 GraphQL API 查询 Open Targets 平台的靶点-疾病关联、药物靶点发现、可成药性、安全性、遗传与组学证据及已知药物。适用于靶点发现、评估、证据收集、药物重定位、竞争情报与靶点优先级排序。
pdb-database
PDB Database 是一个用于访问 RCSB PDB（全球生物大分子三维结构数据库）的技能，支持通过文本、序列或结构相似性搜索蛋白质与核酸的三维结构，下载 PDB、mmCIF、BinaryCIF 等坐标文件，获取结构元数据、实验方法和质量指标，并可对多个结构进行批量操作。它基于官方 rcsb-api Python 客户端，提供 Search API 与 Data API 的统一访问，适用于药物发现、蛋白质工程、结构生物学研究以及教学可视化等场景。
phylogenetics
基于 MAFFT、IQ-TREE 2、FastTree 与 ETE3 的系统发育分析技能，覆盖多序列比对、最大似然建树、树统计与可视化，用于推断基因、蛋白或基因组的进化关系。
polars
Polars 是基于 Apache Arrow 的快速内存 DataFrame 库，支持 Python 与 Rust，适合数据能装入内存但 pandas 太慢的场景，提供表达式 API、惰性求值与并行执行。
pubchem-database
PubChem Database 是一个用于查询 PubChem 化学数据库的技能，通过 PUG-REST API 和 PubChemPy 访问全球最大的免费化学数据库，涵盖 1.1 亿以上化合物和 2.7 亿以上生物活性数据。它支持按名称、CID、SMILES、InChI 或分子式检索化合物，获取分子量、LogP、TPSA、氢键供体/受体数量等分子属性，执行相似性搜索和子结构搜索，访问筛选实验的生物活性数据，并在 CID、SMILES、InChI 等化学标识符格式之间转换。该技能还支持批量处理多个化合物，用于类药性筛选或属性分析，并可下载 SDF、JSON、PNG 等结构文件。适用于化学信息学、药物发现和化合物数据分析等场景。
pydeseq2
PyDESeq2 是 DESeq2 的 Python 实现，用于 bulk RNA-seq 计数数据的差异表达分析，支持单因素与多因素设计、Wald 检验、FDR 校正、可选 apeGLM 收缩，并与 pandas、AnnData 集成。
pyopenms
PyOpenMS 是 OpenMS 库的 Python 绑定，用于计算质谱分析，可处理蛋白质组学与代谢组学数据，包括质谱文件格式读写、谱图信号处理、特征检测、肽段/蛋白鉴定和定量分析。
pysam
pysam 是用于读写和操作基因组数据集的 Python 模块，提供对 htslib 的 Python 接口，可处理 SAM/BAM/CRAM 比对文件、VCF/BCF 变异文件及 FASTA/FASTQ 序列，支持区域查询、覆盖度分析，并可调用 samtools/bcftools 命令。