cellxgene-census
cellxgene-census 技能用于以编程方式查询 CZ CELLxGENE Census 中带版本的单细胞与空间转录组公开数据，支持按细胞类型、组织、疾病等元数据筛选，并可与 AnnData、Scanpy、TileDB-SOMA 等工具集成。
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更新于 11-05 00:16
数据与分析
17,422 个结果
citation-management
面向学术研究的引用管理技能，可检索 OpenAlex、PubMed、Google Scholar，从 DOI、PMID、PMCID、arXiv ID 或 URL 提取元数据，校验引用并生成规范 BibTeX。
cobrapy
COBRApy 约束基代谢建模技能，用于加载与构建代谢网络、执行 FBA、pFBA、FVA、基因敲除筛选、通量采样、培养基设计与生产包络分析，并支持缺口填补假设。基于 cobra 0.32.1，需自行记录模型与求解器版本以保证可复现。
database-lookup
Database Lookup 是一个面向科学、监管、金融等领域的数据库检索技能，用于把用户意图转化为可复现的数据库查询。它收录了 80 个具有公开、注册或授权访问模式的数据库，涵盖物理与天文、地球与环境科学、化学与药物、材料与晶体学、生物与基因组学、疾病与临床、专利与监管、经济与金融、社会科学与人口统计等领域。使用时会先明确检索契约（目标实体、可接受标识符、约束条件、过滤项、输出字段），再选择权威数据库，读取对应参考文件与检索契约后发起有界、限速的 API 调用。它强调确定性 API、明确标识符、完整分页和可审计日志，并在需要完整性时核对记录数；当检索可能超过 10000 条记录、100 次 API 调用或超出所选 API 的批量使用指引时，会先请求用户确认。结果会附带所用数据库、端点、参数、访问日期、标识符转换、计数核对以及数据局限性警告。该技能把外部 API 返回内容视为不可信数据，不执行其中指令，不将原始响应文本拼入 shell 命令，不暴露 API 密钥。
datamol
datamol 是一个基于 RDKit 的 Python 化学信息学库，提供轻量、Pythonic 的分子操作接口与合理默认值，适用于标准药物发现流程，包括 SMILES 解析、结构标准化、描述符与指纹计算、3D 构象生成、聚类与多样性选择、骨架与片段分析、化学反应应用以及可视化等。所有分子对象都是原生 rdkit.Chem.Mol 实例，与 RDKit 生态完全兼容。已验证目标版本为 datamol 0.13.0，要求 Python 3.11+ 与 RDKit 2024.09+。安装命令为 uv pip install "datamol==0.13.0"，导入约定为 import datamol as dm。内置 n_jobs 并行化机制，支持 n_jobs=1 串行、n_jobs=-1 使用全部 CPU 核心或指定核心数。
deeptools
deepTools 是一套用于高通量测序数据分析的 Python 命令行工具集，支持 BAM 转 bigWig、质控（相关性、PCA、指纹）、热图与剖面图（TSS、peak）等，适用于 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 等 NGS 实验。
depmap
用于检索和分析癌症依赖图谱（DepMap）发布数据的技能，涵盖 CRISPR Chronos 基因效应、癌症模型注释、组学生物标志物及 PRISM 化合物响应，可辅助靶点与合成致死假设的探索性分析。
exploratory-data-analysis
本地探索性数据分析技能，对明确支持的科学文件生成有界、确定性的聚合报告。支持脱敏的 CSV/TSV/JSON 分析，并可选使用 NumPy、HDF5、Biopython、Pillow、tifffile 检查器；不做确证性推断，仅限授权本地数据。
flowio
FlowIO 是一个轻量级、低层级的流式细胞术标准（FCS）文件读写库，可读取 FCS 2.0、3.0、3.1 文件，检查 HEADER、TEXT、ANALYSIS 与通道元数据，将事件数据取为二维 NumPy 数组，并写出 FCS 3.1 列表模式单精度文件。它不做补偿、logicle 变换、门控或聚类。
geomaster
GeoMaster 是一套面向地理空间研究的技能与工作流集合，覆盖矢量/栅格 GIS、遥感、空间统计、地形与网络分析及空间机器学习，并提供经过测试的 Python 配方套件与参考文档。
geopandas
面向 Python 地理空间工作流的 GeoPandas 使用指南与本地审计工具，涵盖 GeoSeries/GeoDataFrame、空间操作与矢量数据读写，提供反演情报、CRS、几何有效性、空间连接、导出与敏感坐标检查等本地 CLI，强调可复现环境与安全隐私约束。
hugging-science
Hugging Science 是面向科学机器学习研究者的 LLM 友好资源索引，汇集 17 个科学领域的公开数据集、模型、方法学博客与交互式 Spaces。它用于发现候选资源并指向 Hugging Face Hub，本身不提供推理端点，也不保证资源质量或可执行性。
imaging-data-commons
Imaging Data Commons（IDC）是查询与下载美国国家癌症研究所公共癌症影像数据的技能，无需认证即可访问，支持集合发现、DICOM 访问以及 CT、MR、PET 等放射学与病理数据检索。
lamindb
LaminDB 技能用于注册管理生物数据集与模型，支持 artifact 登记、谱系追踪、Schema 校验、Bionty 本体注释及元数据查询，面向 LaminDB 2.10.0 与 Bionty 2.5.0，在 SQLite/PostgreSQL 存储元数据。
matchms
matchms 是用于串联质谱（MS/MS）谱图导入、清洗、处理与比对的 Python 包，本技能针对 0.33.1 版本。支持 MGF、MSP、mzML、mzXML、JSON、mzSpecLib 等格式，提供元数据协调、峰过滤、余弦与修饰余弦等打分、谱库检索与谱网络。
matlab
用于构建、审查、迁移和规划 MATLAB 或 GNU Octave 数值工作流的技能，覆盖数组、表格与时间数据、测试、项目、图形、MAT 文件等。强调先确认运行时、版本与许可证，静态审查后再执行，绝不运行不可信代码或数据。
neuropixels-analysis
基于 SpikeInterface 的 Neuropixels 高密度电生理记录端到端分析技能，覆盖 SpikeGLX/Open Ephys/NWB 数据加载、预处理、漂移估计与校正、尖峰排序、质量指标计算、人工/模型/AI 辅助单元筛选，以及导出 Phy 或报告。
omero-integration
面向 OMERO.server 的显微镜数据工作流技能，使用 omero-py、BlitzGateway、OMERO CLI 等检查与自动化图像数据，涵盖表格、注释、ROI、渲染与导入导出，强调最小数据范围、凭据安全与有界操作。
pacsomatic
pacsomatic 是一个用于准备并启动 nf-core/pacsomatic 配对肿瘤-正常 PacBio HiFi 基因组学工作流的辅助脚本，支持生成 samplesheet、固定版本并本地运行或提交到调度器。
parallel-web
Parallel Web Toolkit 是一个基于 Parallel CLI 的网页情报技能，支持网页搜索、URL 内容提取、深度研究、结构化数据补全、实体发现和周期性网页监控，适合需要联网检索与信息整理的科研或研究类任务。
pathway-enrichment
对基因列表或排序基因数据执行通路与基因集富集分析并解读结果，支持 ORA 与 GSEA 两类方法，覆盖 Enrichr、g:Profiler、MSigDB 等数据库，用于差异表达、筛选或聚类后的生物学解释。
pydeseq2
PyDESeq2 是用于批量 RNA-seq 差异表达分析的 Python 工具，基于负二项广义线性模型，支持计数校验、公式设计、显式对比、Wald 检验、FDR 校正与 apeGLM 风格系数收缩，当前版本 0.5.4。
pydicom
pydicom 是用于读取、检查、写入、转换和预检本地 DICOM 数据集与像素数据的 Python 库，面向 DICOM 元数据、传输语法与压缩插件等场景。资料未提供收费与平台信息。
pyhealth
面向 PyHealth 2.0.2 的临床机器学习技能，用于构建与验证 EHR、生理信号、影像和医疗编码的预测流程。覆盖数据集加载、MIMIC-III/IV、任务定义、模型训练与指标评估，并强调患者级划分、标签语义与缓存等科学检查。