该技能用于求解定量生物学问题，核心是先识别问题描述的物理过程：药物进入、分布与消除（药代动力学），放射性示踪衰减，病原体传播（流行病学 R₀、群体免疫阈值），配体-受体结合，环境污染物稀释与持久性，群体遗传学，神经元网络等。识别过程后数学结构随之确定，先代数求解再代入数值，并检查单位。
推理模式包括守恒/稀释、指数衰减/增长、饱和/结合、阈值/交叉、比例/速率、群体比较等。何时精确计算、估算并说明不确定性、何时通过 ToolUniverse 查询物理常数或化合物数据，资料中均有说明；涉及分子量、log Kow、SMILES、药物 PK 性质、结合亲和力、等位基因频率、文献值等给出了对应查询工具。
资料要求用 Python 与 Bash 工具编写并运行代码，而非心算，并提供指数衰减、守恒稀释、阈值求解、饱和结合曲线、统计比较、速率量纲分析、房室模型与 R₀ 等模板。还包含多选题策略（强制逐项评估、明确排除理由、核对选项字母与文本）、批处理注意事项。
内置脚本位于 skills/tooluniverse-computational-biophysics/scripts/，包括 epidemiology.py（r0_herd、vaccine_coverage、nnt、diagnostic、bayesian）、herd_immunity.py、radioactive_decay.py、env_risk_assessment.py、fluid_calculations.py（drip_rate、bsa_dose、maintenance、dilution）、enzyme_kinetics.py、burn_fluids.py、mc_analyzer.py 等，并给出示例命令，如 python epidemiology.py --type r0_herd --R0 3.5 --VE 0.90。部分功能建议优先使用 ToolUniverse 工具，脚本作为后备。
限制：资料强调不要心算、要写代码验证；数值输出需匹配题目要求的精度与格式；多选题需完整排除流程。其余如适用平台、收费、具体版本等暂无提供。