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bio-gene-regulatory-networks-perturbation-simulation
使用CellOracle模拟转录因子扰动对细胞状态的影响，该工具结合了GRN推断与计算机模拟的敲除和过表达模型。从转录因子扰动中预测细胞身份转变和分化轨迹变化。在预测转录因子敲除效果、规划扰动实验或识别驱动细胞命运转换的关键转录因子时使用。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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bio-metabolomics-lipidomics
专门的脂质组学分析，用于脂质鉴定、定量和通路解释。涵盖使用LipidSearch、MS-DIAL和LipidMaps注释的LC-MS脂质组学。在分析脂质类别、链组成或特定脂质通路时使用。
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bio-single-cell-metabolite-communication
使用MeboCost分析代谢物介导的细胞间通讯，推断细胞类型之间的代谢信号。从单细胞RNA测序数据中预测代谢物分泌和感知模式。在研究细胞群体间的代谢对话或代谢物-受体相互作用时使用。
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bio-spatial-transcriptomics-spatial-communication
使用Squidpy中的配体-受体分析来分析空间转录组学数据中的细胞间通信。推断细胞间的信号传导，识别通信路径，并可视化交互网络。在分析空间背景下的细胞间通信时使用。
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bio-spatial-transcriptomics-spatial-neighbors
使用Squidpy为空间转录组学数据构建空间邻接图。计算k-最近邻、Delaunay三角剖分以及基于半径的连通性，用于后续的空间分析。在构建空间邻域图时使用。
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bio-structural-biology-alphafold-predictions
访问和分析AlphaFold蛋白质结构预测。当需要为没有实验结构的蛋白质获取预测结构，或者需要置信度分数（pLDDT）时使用。
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bio-temporal-genomics-temporal-clustering
使用Mfuzz软聚类、TCseq和DEGreport degPatterns按时间表达谱形状对基因进行聚类。通过模糊C均值或分层方法将共调控基因分组到共享轨迹模式中。当将随时间动态变化的基因分类为响应组或识别跨时间点的共表达模块时，请使用此方法。需要首先识别出随时间变化的基因（参见差异表达/时间序列差异表达）。
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virtual-agent
当用户要求“创建聊天机器人”、“虚拟代理”、“VA主题”、“NLU”、“对话”、“聊天流程”、“主题块”，或任何ServiceNow虚拟代理开发时，应使用此技能。
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bio-genome-annotation-ncrna-annotation
使用Infernal协方差模型搜索Rfam和tRNAscan-SE来识别非编码RNA，包括tRNA、rRNA、snoRNA以及调控RNA。当进行全基因组ncRNA注释，并且输入为组装序列产生GFF输出时，请使用此方法。
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bio-motif-search
使用Biopython在生物序列中查找模式、基序和子序列。当搜索转录因子结合位点、调控元件或任何序列模式时，请使用此功能。对于限制性内切酶分析，请使用限制性内切酶分析技能。
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bio-single-cell-cell-communication
使用CellChat、NicheNet和LIANA从单细胞RNA测序数据中推断细胞-细胞通信网络，进行配体-受体相互作用分析。在推断细胞类型之间的配体-受体相互作用时使用。
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bio-spatial-transcriptomics-spatial-domains
使用Squidpy和Scanpy在空间转录组数据中识别空间域和组织区域。根据表达和空间背景对点进行聚类，以定义解剖区域。在识别组织域或空间区域时使用。
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bio-spatial-transcriptomics-spatial-proteomics
分析来自CODEX、IMC和MIBI平台的空间蛋白质组学数据，包括细胞分割和蛋白质共定位。在处理多重成像数据、分析蛋白质空间模式或将空间蛋白质组学与转录组学结合时使用。
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bio-spatial-transcriptomics-spatial-visualization
使用Squidpy和Scanpy可视化空间转录组数据。创建组织图，在组织学图像上叠加基因表达、聚类和注释。在可视化空间表达模式时使用。
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bio-variant-calling-deepvariant
基于深度学习的变异检测，使用Google DeepVariant。为Illumina、PacBio和ONT数据中的种系SNP和插入/缺失提供高精度。在使用DeepVariant深度学习调用器进行变异调用时使用。
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ogiri-ai
大喜利のお題に対して面白い回答を複数生成します。「大喜利」「お題」「ボケて」などのキーワードや、大喜利のお題が提示された時に使用します。
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bio-immunoinformatics-mhc-binding-prediction
使用MHCflurry和NetMHCpan神经网络模型预测肽-MHC I类和II类的结合亲和力。从蛋白质序列中识别潜在的T细胞表位。在设计疫苗或鉴定新抗原时，用于预测MHC结合。
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bio-single-cell-clustering
使用Seurat（R）和Scanpy（Python）对单细胞RNA-seq进行降维和聚类。用于运行PCA、计算邻居、使用Leiden/Louvain算法进行聚类、生成UMAP/tSNE嵌入以及可视化聚类。在对单细胞数据执行降维和聚类时使用。
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bio-single-cell-trajectory-inference
使用Monocle3、Slingshot和scVelo从单细胞RNA-seq数据中推断发育轨迹和伪时间，用于RNA速度分析。在推断发育轨迹或伪时间时使用。
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bio-small-rna-seq-target-prediction
使用基于序列的算法和数据库查询来预测miRNA的目标基因。当识别差异表达或功能重要的miRNA的潜在mRNA目标时使用。
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bio-spatial-transcriptomics-spatial-statistics
使用Squidpy计算空间转录组数据的空间统计。计算Moran's I、Geary's C、空间自相关、共现分析和邻域富集。在计算空间自相关或共现统计时使用。
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bio-tcr-bcr-analysis-scirpy-analysis
使用scirpy分析单细胞TCR和BCR数据，并与基因表达数据结合。当处理10x Genomics VDJ数据以及scRNA-seq数据，或者将免疫受体信息与细胞状态分析相结合时使用。
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bio-temporal-genomics-periodicity-detection
使用Lomb-Scargle周期图（scipy）、自相关和小波时频分解（pywt）在时间序列组学数据中发现未知周期的周期信号。识别主导频率，处理不规则采样的数据，并检测瞬态周期性。当寻找未知周期长度的周期模式、分析细胞周期振荡或处理不均匀间隔的时间序列时，请使用此方法。不适合用于测试已知的24小时节律（参见temporal-genomics/circadian-rhythms）。
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html-to-image
使用HTML/CSS生成清晰、高质量的图像，具有完美的版式和精确的几何布局。适用于创建社交卡片、图表、证书、UI模型、代码截图或任何需要清晰文本渲染、精确对齐或类似矢量精度的图像。AI擅长以HTML形式设计对称、像素完美的布局，而不是直接生成光栅图像。支持Tailwind CSS、Google字体、图标库以及任何基于Web的设计资源。
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