用途：在 Python 中完成生物信息学分析，包括生物序列操作、比对、系统发育、微生物生态多样性、排序与统计检验。适用于用户处理 DNA/RNA/蛋白质序列、读写 FASTA/FASTQ/GenBank/Newick/BIOM 等格式、寻找基序、构建或分析系统发育树、计算 alpha/beta 多样性（含 UniFrac）、做 PCoA/CCA/RDA 排序，以及对生物或生态数据做 PERMANOVA、ANOSIM、Mantel 检验、微生物组与群落生态分析、处理蛋白语言模型嵌入和生物数据表。
主要能力与用法：
- 序列：使用 DNA、RNA、Protein 类读写与验证，支持反向互补、转录、翻译、正则找基序，如 skbio.DNA.read('input.fasta')，seq.reverse_complement()。
- 比对：pair_align / pair_align_nucl / pair_align_prot 做全局或局部比对，可用匹配/错配元组、命名矩阵（如 BLOSUM62）、仿射空位罚分；TabularMSA 存储多序列比对，multi_align（0.7.4+）可做渐进式多序列比对，但不替代 MAFFT/MUSCLE。
- 系统发育：TreeNode 读写 Newick、剪枝、重定根、遍历；nj、upgma、gme、bme 从距离矩阵建树；计算 patristic、cophenetic、Robinson-Foulds 距离。
- 多样性：alpha_diversity、beta_diversity 支持 shannon、faith_pd、braycurtis、unweighted_unifrac 等；计数须为整数丰度，系统发育指标需 tree 与 taxa 匹配树叶；旧参数 otu_ids 已更名为 taxa。
- 排序与统计：pcoa、cca、rda；permanova、anosim、mantel，建议 999+ 次置换。
- 其他：DistanceMatrix/DissimilarityMatrix、BIOM Table（从 skbio.table 导入）、skbio.stats.composition 的 clr/ilr、ancom、ancombc 等；ProteinEmbedding 与 ProteinVector 支持嵌入转距离、排序与 numpy。
- I/O：支持 19+ 格式与自动检测，大文件可用生成器读取，部分接口支持 engine="fast"。
限制：计数须为整数丰度；系统发育指标需树与特征 ID 匹配；multi_align 不适用于大型或发表级比对，应使用专用比对器；0.7.4 起 ancombc 返回 ANCOMBCResult，Log2(FC) 更名为 Log(FC)；本资料未提供安装命令、价格与平台信息。