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更新于 10-25 00:14

数据与分析

16,945 个结果

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+。

数据与分析47 次安装

matchms

Matchms 是一个开源的 Python 库，用于质谱数据的处理与分析，面向代谢组学和质谱分析场景。它支持从 mzML、mzXML、MGF、MSP、JSON 等多种格式导入谱图，并对元数据进行标准化、峰过滤和化学注释处理。库内提供余弦相似度（CosineGreedy、CosineHungarian）、修饰余弦（ModifiedCosine）、中性丢失余弦、指纹相似度等多种谱图相似性度量，可用于未知谱图与参考库的匹配和化合物鉴定。Matchms 还支持通过 SpectrumProcessor 构建可重复的多步骤处理流程，并提供 Spectrum 对象用于管理 m/z、强度和元数据。安装方式为 uv pip install matchms，如需分子结构处理（SMILES、InChI）可安装 matchms[chemistry]。

数据与分析47 次安装

medchem

Medchem 是一个用于药物发现工作流中分子过滤与优先级排序的 Python 库。它提供数百种成熟的分子过滤器、结构警报和药物化学规则，可对化合物库进行大规模筛选与优先级排序。主要能力包括：应用类药性规则（Lipinski 五规则、Veber 规则、Oprea 规则、CNS 规则、类先导化合物规则、三规则、Reos 规则、药物规则、黄金三角等）、PAINS 过滤器、结构警报（Common Alerts、NIBR 过滤器、Lilly Demerits）、化学基团检测（铰链结合基团、磷酸结合基团、Michael 受体、反应性基团及自定义 SMARTS）、命名目录（官能团、保护基、常用试剂、标准片段）、分子复杂度指标（Bertz、Whitlock、Barone）、自定义约束过滤以及 Medchem 查询语言。支持并行处理，适合化合物库初筛、先导化合物优化等场景。安装命令为 uv pip install medchem。

数据与分析47 次安装

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。

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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。

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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。

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pyhealth

PyHealth 是一个面向医疗健康 AI 的 Python 库，提供临床机器学习所需的专用工具、模型和数据集。它适用于开发医疗预测模型、处理临床数据、使用医学编码系统以及在医疗场景中部署 AI 解决方案。该技能通过模块化的五阶段流水线工作：数据加载（支持 MIMIC-III、MIMIC-IV、eICU、OMOP、睡眠 EEG、医学影像等 10 多个数据集）、任务定义（20 多个预定义临床预测任务或自定义任务）、模型选择（33 个以上模型，含通用与医疗专用模型）、训练（自动检查点、监控与评估）以及部署（校准、解释与临床验证）。其数据处理速度比 pandas 快 3 倍。安装命令为 uv pip install pyhealth，要求 Python ≥ 3.7、PyTorch ≥ 1.8 以及 NumPy、pandas、scikit-learn。

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scanpy

Scanpy 是一个基于 AnnData 的可扩展 Python 工具包，专门用于分析单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据。它覆盖了从数据加载（.h5ad、10X、CSV 格式）、质量控制、归一化、特征选择、降维（PCA/UMAP/t-SNE）、Leiden 聚类、标记基因识别、细胞类型注释，到轨迹推断与差异表达分析的完整单细胞工作流。用户可以通过 sc.pp、sc.tl、sc.pl 等模块化接口以代码方式逐步完成分析，并生成出版物级别的可视化图表。本概述中的技能部分还提供了自动化 QC 脚本、标准工作流参考、API 速查、绘图指南和分析模板等辅助资源。

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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。

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sql-pro

sql-pro 是一个专注于现代 SQL 与数据库系统的技能，覆盖云原生数据库、OLTP/OLAP 优化与高级查询技术。它面向复杂 SQL 查询与分析编写、索引与执行计划调优、OLTP/OLAP 工作负载的 SQL 模式设计等场景，强调性能调优、数据建模与混合事务/分析处理（HTAP）。技能内容涉及云数据库、数据仓库、时序与图数据库、查询优化、数据建模、安全合规、数据库 DevOps 与数据集成等主题。

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scylladb-cloud-setup

scylladb-cloud-setup 是一个用于指导用户将应用程序连接到 ScyllaDB Cloud 集群的技能（Agent Skill）。它通过交互式步骤，帮助用户确认集群状态、获取连接凭据、选择正确的编程语言驱动与版本、配置认证与连接参数，并完成连接测试。该技能强调使用 ScyllaDB 官方驱动分支而非 DataStax/Cassandra 驱动，因为前者包含分片感知（shard-aware）优化，可将请求路由到正确的 CPU 核心，从而改善吞吐与延迟。技能本身不处理用户凭据，而是引导用户从 ScyllaDB Cloud Console 获取并安全存储。若连接测试失败，它还提供排查清单，涵盖 IP 白名单、数据中心名称、端口、防火墙以及驱动选择等常见问题。此外会按需引导用户进入数据建模、向量搜索等后续技能，并提及与 Terraform Provider、Cloud MCP Server 配合使用的可能。

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azure-storage-file-datalake-py

Azure Data Lake Storage Gen2 的 Python SDK，用于分层文件系统、大数据分析以及文件和目录操作。支持通过 DefaultAzureCredential 进行身份验证，提供账户、文件系统、目录、文件四个层级的客户端，可完成文件系统创建与删除、目录嵌套创建与重命名、文件上传下载、追加写入、路径列举、属性与元数据设置以及 ACL 访问控制等操作，并提供异步客户端以应对高吞吐场景。

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harvest

Harvest 是一个只读的 GitHub PR 数据收集与工作报告生成技能，属于 simota/agent-skills 技能集。它通过 gh 命令读取仓库的 PR 历史，聚合并生成面向不同读者的报告，例如周报、月报、发布说明、冲刺回顾、DORA 指标深度分析、OKR 关联和 PR 统计。Harvest 不会创建、编辑、关闭或评论 PR，也不修改仓库状态。它支持按仓库、时间段、作者、标签或状态筛选 PR，可输出 PR 列表、个人工作报告、客户进度报告、质量趋势报告等。报告会标注数据缺失、降级或缓存过期等影响可信度的情况，并将工作量以区间形式呈现，避免将代码行数、提交数或 PR 数量作为生产力排名。

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data-export-portability-review

该技能用于设计与审计数据导出、数据可移植性、备份交接、账号删除、工作区离职、迁移、机器可读格式、管理员导出等流程，将反复出现的产品运营问题转化为具体、可审查的产物。它通过明确请求方、数据所有者、范围、权限、敏感度、大小、格式、留存与目的地，梳理请求、授权、导出生成、交付、过期、删除/留存例外与支持审查等环节，并区分用户导出、管理员导出、备份恢复、迁移、账号删除和法律/隐私请求，输出可移植性流程、模式计划、支持文案、风险控制与事件模式。

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syncfusion-winui-funnel-chart

Syncfusion WinUI 漏斗图（SfFunnelChart）是用于可视化流程或工作流中各阶段逐步递减数据的专用图表控件，适合分析转化率、销售管道、招聘流程等具有顺序阶段的场景。该技能属于 Syncfusion.Chart.WinUI NuGet 包，支持通过 ItemsSource、XBindingPath、YBindingPath 进行数据绑定，并提供标题、图例、数据标签、外观设置等视觉定制，以及工具提示、选择、分段爆炸等交互功能，还支持多种渲染模式和布局选项，可通过调色板、渐变和自定义模板实现丰富样式。

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syncfusion-winui-radial-gauge

Syncfusion WinUI Radial Gauge（SfRadialGauge）是用于桌面应用的圆形数据可视化组件，可在圆形刻度上显示数值，适用于仪表盘、速度表、温度计、时钟、指南针、进度环等场景。它提供圆形轴，可自定义刻度、标签、样式；支持指针、形状指针、内容指针和范围指针四种指针类型；支持颜色分区、渐变、注释、动画和指针拖动交互，并可在同一仪表中配置多个轴。所有尺寸属性支持像素或比例单位，便于自适应布局。使用需在项目中安装 Syncfusion.Gauge.WinUI NuGet 包，命名空间为 Syncfusion.UI.Xaml.Gauges，可通过 XAML 或代码创建。

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telnyx-account-reports-javascript

Telnyx Account Reports（JavaScript 版）是一个用于生成和获取账户使用报告的技术技能，面向计费、分析与对账场景提供 JavaScript SDK 示例。该技能基于 Telnyx 的 Node.js SDK（npm install telnyx@6.74.2），通过初始化客户端并传入 API 密钥即可调用各类报表接口。文档覆盖呼叫事件列表查询、账本计费组报告（ledger billing group reports）的创建与获取、MDR 详细记录（消息类）的创建/查询/删除、CDR 详细记录（语音类）的创建/查询/删除及可用字段获取、MDR 用量报告、CDR 用量报告、号码查询（number lookup）用量报告等。示例中还包含错误处理规范，说明网络错误、401、403、404、422、429 等常见状态码的处理方式，并提示列表方法返回自动分页迭代器，可用 for await 遍历所有页面。需要注意的是，呼叫事件查询若未指定 leg_id 或 application_session_id 过滤条件，则仅返回最近 24 小时的事件。该技能适合使用 Telnyx 通信平台的开发者集成报表功能，用于账单核对、用量分析和运营统计。

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lance-format

Lance 是一种面向多模态 AI 的开放列式数据格式，官方定位为“在随机访问上比 Parquet 快 100 倍的列式数据格式”。它并非单一格式，而是一组相互协作的规范集合，包括文件格式、表格式、索引格式、目录（catalog）规范以及命名空间客户端规范。Rust 工作区 lance-format/lance 实现了全部规范，并提供 Python（pylance）和 Java 绑定。该技能以 Lance v13 为参考基准，跟踪 v13.0.0-beta.4（lance-format/lance 的 git tag），这是当前的开发前沿版本；v12.0.0 是稳定版本（2026-09-17 发布）。技能文档按主题拆分为文件格式、表格式、索引、运维、性能等参考章节，并镜像了官方文档原文，还记录了从 v7 到 v13 的变更差异。需要注意的是，Lance 与 LanceDB 是两个不同的东西：Lance 是格式与引擎，LanceDB 是构建在其之上的独立数据库产品，本技能只覆盖 Lance。

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sunpy

SunPy 是社区开发、免费且开源的太阳物理学 Python 软件包，构建于 Astropy 生态之上。它提供太阳数据的搜索与下载、坐标系转换、二维成像数据可视化、时间序列（光变曲线）分析等功能。核心组件包括 Map 对象（将图像数组与元数据和坐标参考系结合）、TimeSeries（处理光变曲线）、Fido 统一数据搜索接口（跨 VSO、JSOC 等多个存档），以及太阳坐标框架（如 Helioprojective、Heliographic Stonyhurst）和差动自转校正工具。适用于太阳物理研究：搜索与下载数据、可视化太阳图像、坐标系转换、分析 GOES 等时间序列、多仪器数据叠加、日面边缘拟合与特征追踪等。安装命令为 pip install "sunpy[all]"。

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