生物医药 Skill技能列表
基因调控网络推断工具Skill arboreto
Arboreto 是一个用于从基因表达数据中推断基因调控网络的Python库，支持GRNBoost2和GENIE3机器学习算法，可通过Dask进行分布式计算，适用于单细胞RNA-seq和基因调控网络分析。关键词：基因调控网络、机器学习、Python、Dask、GRN推断、生物信息学、转录因子、基因表达。
CellRanger单细胞数据处理技能Skill cellranger-processor
CellRanger单细胞数据处理技能是专门用于处理10X Genomics单细胞测序数据的生物信息学工具。该技能能够实现BCL到FASTQ的格式转换、细胞条形码解复用、UMI计数、特征条形码处理、样本聚合分析以及生成Loupe可视化文件。适用于单细胞转录组学、空间转录组学等领域的研究人员，帮助高效完成数据预处理和初步分析。关键词：单细胞测序，10X Genomics，Cell Ranger，生物信息学，转录组学，数据解复用，UMI计数，空间转录组。
Latch生物信息工作流集成Skill latchbio-integration
LatchBio Integration是一个用于在云平台上构建、部署和管理生物信息学工作流的Python框架。它支持使用@workflow/@task装饰器定义任务，集成Nextflow和Snakemake管道，并提供数据管理、资源配置和已验证工作流功能，广泛应用于基因工程、RNA-seq分析、蛋白质结构预测等领域。关键词：生物信息学、工作流、Python、云平台、数据分析、基因工程、服务器无服务。
RFdiffusion蛋白质骨架生成Skill rfdiffusion
RFdiffusion是一种基于扩散模型的AI工具，用于从头生成蛋白质三维骨架结构。它主要用于蛋白质设计，包括为特定靶点生成结合剂支架、从头设计新蛋白质、将功能基序嵌入新蛋白、设计对称寡聚体等。关键词：蛋白质设计，AI生成结构，扩散模型，骨架生成，生物信息学，RFdiffusion，结合剂设计，对称寡聚体，功能基序。
AlphaFold2结构验证Skill alphafold
AlphaFold2 结构验证技能是一个基于深度学习的蛋白质结构预测工具，主要用于验证蛋白质设计的正确性、预测蛋白质复合物结构、计算结构置信度指标（如 pLDDT、pTM、ipTM），并进行设计的自洽性验证。它适用于生物医药研发、合成生物学、药物发现等领域，帮助研究人员快速评估蛋白质设计的可行性。关键词：AlphaFold2，蛋白质结构预测，生物信息学，深度学习，药物设计，结构验证，复合物预测，生物医药。
ClinVar数据库查询技能Skill clinvar-database
该技能用于查询和分析NCBI ClinVar数据库中的遗传变异临床意义，支持通过基因/位置搜索、解释致病性分类、访问E-utilities API或FTP下载数据、注释VCF文件，应用于基因组医学和临床研究。关键词：ClinVar、遗传变异、临床意义、数据库查询、API、FTP、VCF、基因组医学、生物信息学。
GSEA通路分析器Skill gsea-pathway-analyzer
GSEA通路分析技能是一款专业的生物信息学工具，专注于基因集富集分析。它能够对转录组学数据进行功能注释和通路解析，支持预排序GSEA、基因本体富集、KEGG/Reactome通路分析以及自定义基因集。该技能可识别关键的前沿基因，并生成高质量的图表，广泛应用于RNA-seq差异表达、单细胞测序和多组学整合等研究场景。关键词：基因集富集分析，GSEA，通路分析，生物信息学，功能注释，转录组学，KEGG，Reactome，前沿基因，可视化。
Kraken2分类器技能Skill kraken2-taxonomic-classifier
Kraken2 分类器技能是一个用于宏基因组学研究的生物信息学工具，能够对高通量测序产生的读段进行快速、准确的物种分类。该工具基于 k-mer 匹配算法，支持自定义数据库构建、置信度过滤和丰度估计（通过 Bracken），适用于微生物组分析、环境样本检测等场景。关键词：宏基因组分类，物种鉴定，k-mer 算法，微生物组分析，生物信息学工具。
配体感知蛋白质序列设计工具Skill ligandmpnn
LigandMPNN 是一个基于深度学习的蛋白质序列设计工具，专门用于在考虑配体（如小分子、金属离子、辅因子或核酸）存在的情况下，设计或优化蛋白质序列。它适用于酶活性位点设计、配体结合口袋优化、金属配位位点设计等生物医药和合成生物学场景。核心功能是进行配体感知的逆折叠，生成与特定配体高亲和力结合的蛋白质序列。关键词：蛋白质设计，配体感知，逆折叠，酶设计，结合口袋优化，LigandMPNN，AI蛋白质工程，生物计算。
ESM2蛋白质语言模型Skill esm
ESM2蛋白质语言模型是一种基于深度学习的生物信息学工具，专门用于蛋白质序列分析和设计。它能够计算蛋白质序列的伪对数似然分数来评估序列合理性，生成高维嵌入表示用于聚类和多样性分析，并支持零样本变体效应预测。该工具适用于蛋白质工程、药物研发和生物信息学研究，帮助研究人员筛选天然样序列、分析序列-功能关系以及优化蛋白质设计。关键词：蛋白质语言模型，ESM2，序列评分，嵌入表示，变体效应预测，蛋白质设计，生物信息学，深度学习，AI生物技术。
COBRApy约束基础代谢建模库Skill cobrapy
COBRApy 是一个 Python 库，专门用于基于约束的代谢建模 (COBRA)，支持通量平衡分析、通量变异性分析、基因敲除、通量采样等功能，广泛应用于系统生物学、代谢工程和生物医学研究，帮助科学家分析和模拟细胞代谢过程。关键词: Python, 代谢建模, 通量平衡分析, 系统生物学, 代谢工程, 生物信息学。
DrugBank数据库访问技能Skill drugbank-database
此技能用于程序化访问和分析DrugBank数据库中的全面药物信息，包括药物属性、相互作用、靶点、化学结构等，适用于药物研发、药理学研究、药物相互作用分析、靶点识别、化学相似性搜索和ADMET预测。关键词：DrugBank数据库，药物信息，数据分析，药物研发，药理学，药物相互作用，靶点分析，化学属性。