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。
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更新于 10-22 00:14
数据与分析
16,780 个结果
pytdc
PyTDC（Therapeutics Data Commons）是一个面向药物发现与开发的开源科学平台，提供 AI 就绪的数据集与基准测试，覆盖治疗药物研发全流程。它将数据按用途分为三类：单实例预测（分子/蛋白质性质，如 ADME、毒性、HTS、量子力学性质）、多实例预测（药物-靶点相互作用 DTI、药物-药物相互作用 DDI、蛋白-蛋白相互作用 PPI 等）以及生成任务（分子生成 MolGen、逆合成 RetroSyn、配对分子生成）。平台提供标准化的评估指标与有意义的数据划分（如 scaffold、cold、temporal 等），并包含基准组（如 ADMET 基准组）、数据划分、模型评估、数据处理工具以及 17 个以上的分子优化 oracle。可通过 pip 安装，使用 `uv pip install PyTDC`，核心依赖自动安装。适合在药物发现或治疗相关机器学习任务中使用，进行模型基准测试、分子性质预测、相互作用预测与目标导向的分子生成。
reactome-database
Reactome Database 是一个免费、开源的精选通路（pathway）数据库技能，包含 2,825+ 条人类通路。它通过 Reactome 内容服务（ContentService）与分析服务（AnalysisService）的 REST API，以及 reactome2py Python 客户端，支持查询生物通路、进行过表征（overrepresentation）与表达数据分析、将基因或蛋白质映射到通路、探索分子相互作用、研究疾病相关通路，并可借助分析 token 在 Reactome Pathway Browser 中可视化结果，面向系统生物学研究场景。
scikit-survival
scikit-survival 是构建在 scikit-learn 之上的 Python 生存分析库，用于处理删失数据的时间到事件建模，提供 Cox 模型、集成方法、生存 SVM、竞争风险分析及一致性指数等评估指标。
scvelo
scVelo 是用于单细胞 RNA 测序 RNA 速率分析的 Python 包，通过未剪接/已剪接 mRNA 动力学推断细胞状态转变、轨迹方向与潜在时间。安装：pip install scvelo。需 AnnData 含 spliced/unspliced 层。
seaborn
Seaborn 是一个基于 Python 的统计可视化库，与 pandas 深度集成，用于快速探索数据分布、变量关系与分类比较，可生成出版级统计图形。
shap
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一个用于解释机器学习模型输出的技能，基于合作博弈论中的 Shapley 值构建统一的可解释性方法。该技能帮助开发者计算任意模型类型的 SHAP 值、生成特征重要性可视化图表、调试与验证模型行为、分析公平性与偏差，并在生产环境中实现可解释 AI。它支持树模型（XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林）、深度学习模型（TensorFlow、PyTorch、Keras）、线性模型以及黑盒模型。技能内置多种解释器（TreeExplainer、DeepExplainer、KernelExplainer、LinearExplainer、GradientExplainer、PermutationExplainer）与可视化图表（waterfall、beeswarm、bar、scatter、force、heatmap、violin、decision 等），并提供 explainers、plots、workflows、theory 四类参考文档以指导深入使用。
string-database
STRING Database 是一个蛋白质-蛋白质相互作用数据库，覆盖 5000 多个物种、5900 万个蛋白质和 200 亿条以上相互作用。该技能通过 REST API 提供查询能力，支持蛋白质相互作用网络检索、功能富集分析（GO、KEGG、Pfam 等）、相互作用伙伴发现、网络可视化、同源性分析以及跨物种比较。技能包含 Python 辅助函数（scripts/string_api.py）和详细参考文档（references/string_reference.md），适用于系统生物学、通路分析和蛋白质组学研究。
sympy
SymPy 是 Python 的符号数学库，用符号而非数值近似进行精确计算。本技能提供符号代数、微积分、线性代数、方程求解、物理计算与代码生成的指导，适用于需要精确数学结果的 Python 场景。
usfiscaldata
访问美国财政部 Fiscal Data API 的技能，可查询国债、政府收支、利率、汇率、国债拍卖与储蓄债券等联邦财政数据。API 完全开放，无需密钥或注册，返回 JSON、CSV 或 XML。
uspto-database
用于访问美国专利商标局（USPTO）系列 API 的技能，支持专利与商标检索、审查历史（PEDS）、转让记录、引证、审查意见、TSDR 等，面向知识产权分析与现有技术检索。
vaex
Vaex 是一个面向超大规模表格数据的高性能 Python 库，采用惰性求值与核外（out-of-core）DataFrame 设计，可处理和分析超出可用内存的表格数据集。资料称其每秒可处理超过十亿行，支持对数十亿行数据进行交互式探索与分析。它适用于大于内存（从 GB 到 TB 级）的表格数据、对海量数据做快速统计聚合、为大数据创建可视化与热力图、在大数据上构建机器学习流水线、在 CSV、HDF5、Arrow、Parquet 等格式间转换，以及需要惰性求值和虚拟列以避免内存开销的场景，例如天文数据、金融时间序列等大规模科学数据。核心能力涵盖六个方面：DataFrame 与数据加载、数据处理与操作、性能与优化、数据可视化、机器学习集成、I/O 操作。典型用法是先通过 vaex.open 打开文件或从 pandas/NumPy 等创建 DataFrame，再用虚拟列、筛选与聚合进行计算，最后可视化或导出为 HDF5 等格式。
zinc-database
ZINC Database 是由加州大学旧金山分校（UCSF）维护的免费可购买化合物数据库，目前 ZINC22 版本收录超过 2.3 亿个可购买化合物，并包含十亿级规模的按需合成化合物。该技能通过 CartBlanche22 网页界面与 API 提供查询能力：可按 ZINC ID 或 SMILES 检索化合物，进行相似性/类似物搜索，按供应商代码查询，随机采样化合物子集，并获取用于分子对接的 3D 结构。常见用途包括虚拟筛选、先导化合物发现、化学空间探索和对接库准备。所有 API 以文本或 JSON 返回数据，可通过 output_fields 自定义输出字段，如 zinc_id、smiles、supplier_code、catalogs、tranche 等。tranche 字段编码了氢键供体数、LogP、分子量和反应性相位，便于按类药性筛选化合物。3D 结构可从 files.docking.org/zinc22/ 文件仓库下载，支持 MOL2、SDF、DB2.GZ 等格式。
1forge
1Forge 是一个提供实时外汇（forex）汇率与货币转换数据的服务，开发者可用它将最新汇率信息集成到应用中。该技能通过 Membrane CLI 与其交互，管理数据、记录并自动化工作流。
apex-27
Apex 27 的集成技能，通过 Membrane CLI 与 Apex 27 应用交互，可管理联系人、房源、报价、线索、租约、分支机构、估值及通话记录、备注等数据，适用于需要读写 Apex 27 数据的场景。
commercetools
Commercetools 是无头商务平台，提供用于构建自定义电商体验的 API，适合需要灵活、可扩展线上销售方案的企业。该技能通过 Membrane CLI 与 Commercetools 交互，可管理数据、记录并自动化工作流。
contis
Contis 是一家支付解决方案提供商，提供虚拟卡与实体卡发行、支付处理等服务，适合需要嵌入式金融或品牌支付产品的企业。本技能通过 Membrane CLI 接入 Contis，用于管理交易、账户、对手方等数据并自动化工作流。
eden-ai
Eden AI 集成技能，通过 Membrane CLI 访问 Eden AI 这一 AI API 聚合平台，统一调用多家厂商的文本、图像、音频、视频等 AI 能力，并自动处理认证与凭证刷新。
funding-options
Funding Options 集成技能：通过 Membrane CLI 连接 Funding Options 平台，管理资金选项数据与记录并自动化相关工作流，适用于用户需要与 Funding Options 数据交互的场景。
genderize
Genderize 集成技能，通过 Membrane CLI 与 Genderize 服务交互，可依据名字预测性别，支持单个或批量预测，用于数据分析和分类。
ibm-x-force-exchange
IBM X-Force Exchange 集成技能，通过 Membrane CLI 连接该威胁情报平台，查询 IP、URL、漏洞与恶意软件等安全数据，并支持自动化工作流，可用于安全分析与研究场景。
jenkins-x
Jenkins X 集成技能：通过 Membrane CLI 与 Jenkins X 交互，用于管理数据、记录并自动化工作流，适合希望在 Kubernetes 上操作云原生 CI/CD 数据的 DevOps 与开发场景。
nannyml
NannyML 是一个 Python 库，可在没有真实标签的情况下估计模型部署后的性能，用于监控模型健康状况并检测数据漂移。该技能通过 Membrane CLI 与 NannyML 交互，管理数据、记录并自动化工作流。
neverbounce
Neverbounce 集成技能，通过 Membrane CLI 连接 Neverbounce，管理账户、批量邮件验证任务与单封邮箱校验，并自动化相关工作流。