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。
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更新于 10-28 00:17
数据与分析
17,048 个结果
geniml
Geniml 是一个用于对 BED 格式基因组区间数据构建机器学习模型的 Python 包，提供区域、单细胞与元数据标签的无监督嵌入学习，支持相似性搜索、聚类和下游机器学习任务。
hypogenic
Hypogenic 是一个利用大语言模型自动生成与检验科学假设的框架，支持数据驱动、文献与数据融合及两者联合三类方法，可用于欺骗检测、AI 生成内容识别、心理健康指标等实证研究。
pathml
PathML 是用于计算病理学的 Python 工具包，可加载并处理全切片图像（WSI）与多参数成像数据，支持组织与细胞分割、染色归一化、空间图构建、深度学习模型训练与 HDF5 数据管理，适用于病理图像机器学习与空间蛋白组学分析场景。
polars
Polars 是基于 Apache Arrow 的高性能 DataFrame 库，支持 Python 与 Rust，提供表达式 API、惰性求值与 CSV/Parquet 等读写，适合大规模数据分析与 pandas 迁移。
pysam
pysam 是用于读写基因组数据的 Python 模块，通过 htslib 提供 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、覆盖度计算与 samtools/bcftools 命令调用，适用于 NGS 数据处理。
pytdc
PyTDC（Therapeutics Data Commons）是面向药物发现的开源数据集与基准平台，提供 AI 就绪的 ADME、毒性、DTI 等治疗学数据集、标准化评估指标与数据划分，支持单实例预测、多实例预测和分子生成任务。
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。
umap-learn
UMAP-Learn 是用于非线性降维的 Python 库，可快速生成保留局部与全局结构的嵌入，适用于 2D/3D 可视化、聚类预处理（如 HDBSCAN）、监督与半监督降维、参数化 UMAP 及新数据变换。
airflow-operator-creator
airflow-operator-creator 是 Data Pipelines 领域的自动激活技能，用于在请求中提及 airflow operator creator 时提供分步指导、生成生产级代码与配置并做基础校验，覆盖 ETL、数据转换、工作流编排与流式数据处理等场景。
dataset-loader-creator
该技能属于 ML Training 类别，针对"dataset loader creator"任务自动激活，提供数据集加载器创建的分步指导、生产级代码与配置生成，并做基本校验。触发词为 dataset loader creator。
generating-database-seed-data
该技能用于为开发和测试环境生成真实感数据库种子脚本，借助 Faker 库填充符合外键、唯一、检查与类型约束的代表性数据，支持 SQL、TypeORM/Prisma、Django、Knex 等格式输出。
supabase-webhooks-events
该技能介绍 Supabase 的四类事件机制：数据库 Webhooks（基于 pg_net 触发器发起 HTTP 调用）、supabase_functions.http_request()（从触发器调用 Edge Functions）、Postgres LISTEN/NOTIFY（轻量发布订阅）以及 Realtime postgres_changes（客户端事件订阅）。内容覆盖出站与入站的鉴权方式、HMAC-SHA256 签名校验、幂等处理与重试处理，并提供 SQL 触发器、Edge Function 接收器与 Realtime 订阅的示例代码。适用于在 Supabase 项目中搭建事件驱动架构的开发者，前置条件包括已安装 supabase CLI、启用 pg_net 扩展、部署 Edge Functions 及安装 @supabase/supabase-js v2+。
astropy
Astropy 是面向天文学与天体物理研究的核心 Python 库，提供坐标转换、单位与量、FITS 文件读写、表格操作、精确时间处理、宇宙学计算、WCS 变换等基础功能。它适用于需要在 Python 中处理天文数据的科研工作流，例如在不同天球坐标系之间转换、进行物理单位换算、读取和操作 FITS 图像或表格、计算光度距离与回望时间、跨星表匹配等。当前稳定版本为 7.2.0，要求 Python 3.11 及以上，依赖 NumPy、PyERFA、PyYAML 和 packaging。安装可通过 uv pip install "astropy==7.2.0"，也可选择 recommended 或 all 可选依赖集。使用时建议始终为量附加单位、用上下文管理器打开 FITS 文件、优先使用数组而非循环，并注意部分功能可能访问外部网络服务。
bulk-rnaseq
该技能是一个端到端的批量 RNA-seq 分析编排器，将原始 FASTQ 测序数据经过质控与修剪（FastQC、fastp/Trim Galore）、比对与定量（STAR、Salmon）、生成基因水平计数矩阵、差异表达分析（PyDESeq2）、通路富集（pathway-enrichment）到图表输出的完整流程串联起来。它本身是一个路由器而非重新实现，负责按正确顺序连接仓库中已有的专用技能，并填补原始读数到基因计数矩阵之间的空白。该技能强调可复现、质量门控和统计严谨，适用于从 FASTQ 到差异表达基因与通路的分析、配置 nf-core/rnaseq、使用 STAR/Salmon/featureCounts 比对定量、构建计数矩阵以及实验设计检查等场景。
dnanexus-integration
该技能用于在 DNAnexus 平台上构建和运行可复现的基因组学工作负载，覆盖 dx CLI、dxpy、apps/applets、原生工作流、dxCompiler 以及 Nextflow。它提供从安装认证、安全预检、数据上传下载、对象搜索、applet 构建、作业启动与监控到成本控制的完整操作指引，并强调只读起步、破坏性操作前确认、凭据保护与合规限制。文档基线基于 dxpy==0.410.0、dxCompiler 2.17.0 及 2026 年 DNAnexus 文档，适用于需要自动化操作 DNAnexus 数据与计算的场景。
fluidsim
FluidSim 是一个基于 Python 的计算流体力学（CFD）数值求解框架，尤其适用于周期性笛卡尔伪谱法模拟。该技能用于规划、配置、检查、重启和分析有界的 FluidSim 模拟，强调数值有效性与 HPC 安全。它要求先明确方程、单位、几何、边界、初始条件、强迫项、观测量和验收标准，再选择已验证的求解器并检查默认参数，生成严格的 JSON 计划（含 CPU、内存、磁盘、墙钟时间、输出文件、时间步、CFL、分辨率和去混叠边界），运行校验器和资源估算器，生成并审查 dry-run 脚本，先跑一个极小的串行试点，检查预算、散度/约束、谱尾、CFL 历史与输出增长，再独立细化网格和时间步，最后才准备站点特定的 MPI 作业（绝不自动提交或启动 MPI）。该技能不把完成运行、稳定时间步、平滑曲线或程序正常退出视为数值收敛或物理有效性的证据。
geomaster
GeoMaster 是一个面向地理空间科学与地球观测的综合技能，覆盖 GIS、遥感、空间分析与地球观测机器学习，涉及 70 多个主题、8 种编程语言、500 多个代码示例。它整合了 GeoPandas、Rasterio、GDAL、Xarray、Shapely、Laspy、PDAL、Google Earth Engine、STAC/Planetary Computer 等工具，提供从矢量/栅格/点云数据处理、坐标系统转换、光谱指数计算、地形分析、网络分析到影像分类、云原生工作流的完整工作方法。该技能还包含智能体操作流程与完整性规则，强调先确认环境与输入、小规模验证、结果校验与不确定性报告，避免编造结果或 API。
geopandas
GeoPandas 技能面向使用 GeoPandas 1.1.4 处理平面矢量数据的 Python 工作流，提供指导与本地审计 CLI。它围绕 GeoSeries 与 GeoDataFrame 的 CRS 处理、几何有效性、精度与拓扑、空间连接与叠加、数据读写（含 GeoParquet 与 PostGIS）以及可视化等主题给出规范与检查清单，并附带一组确定性的本地命令行工具，用于矢量数据盘点、CRS 重投影规划、几何有效性审计、空间连接审计、导出契约与敏感坐标发布检查。该技能强调可复现环境、安全与隐私契约、正确性门禁，以及从旧版本迁移时的注意事项。
histolab
Histolab 是一个用于数字病理全切片图像（WSI）处理的 Python 库，基于 OpenSlide 构建。它可以自动检测组织区域、从千兆像素级图像中提取信息量高的图块（tile），并为深度学习流程准备数据集。该库支持多种 WSI 格式，实现组织分割，并提供灵活多样的图块提取策略，包括随机提取、网格提取和基于评分的提取。Histolab 0.7.0 为最新稳定版，支持 Linux 和 macOS 上的 Python 3.8–3.11，暂不支持 Windows。安装前需先安装 OpenSlide 系统库，再通过 uv pip install histolab 安装；如需使用内置 TCGA 示例切片，还需安装 pooch。
openpiv
OpenPIV 是一个用于粒子图像测速（PIV）分析的开源 Python 库，可从 PIV 图像对中提取流体速度场。该技能覆盖预处理、互相关、矢量验证、异常值替换、平滑以及像素到物理单位的换算等完整流程。适用于实验 PIV 或流动可视化图像对的处理，包括测量二维速度场、调整查询窗口参数、验证矢量，以及推导涡量、应变率和湍流统计量。若目标是模拟流动而非测量流动，则应改用 CFD 相关技能。资料基于 openpiv 0.25.4 版本验证，并提示不同版本间 API 可能变化，使用前建议检查函数签名。
maodun-fenxi
该技能用于在多个问题交织、难以判断优先级时，通过矛盾分析法找出当前阶段的主要矛盾。适用于多问题并发、方向争论、阶段转换、资源取舍等决策瘫痪场景，不适用于问题单一、紧急危机或纯执行类任务。
konnect-control-plane-bootstrap
用于引导新建 Konnect Gateway 控制平面的技能，帮助运维人员在首次搭建时确定拓扑、托管方式、区域、命名与归属边界，避免后续出现网关漂移或运行时排障问题。
konnect-gateway-triage
用于排查 Kong Konnect Gateway 控制面与数据面故障的技能，如数据面断连、配置未下发、环境切片错误等，帮助把笼统的“网关坏了”定位到具体失败层。