PyLabRobot 是一款与硬件无关的纯 Python 软件开发套件，适用于自动化和自主实验室。使用此技能通过跨平台（Windows、macOS、Linux）工作的统一 Python 界面来控制液体处理机器人、读板器、泵、加热摇床、培养箱、离心机和其他实验室自动化设备。

PyHealth 是一个用于医疗保健 AI 的综合 Python 库，为临床机器学习提供专用工具、模型和数据集。在开发医疗保健预测模型、处理临床数据、使用医疗编码系统或在医疗保健环境中部署人工智能解决方案时，请使用此技能。

Pydicom 是一个纯 Python 包，用于处理 DICOM 文件，这是医学成像数据的标准格式。此技能提供有关读取、写入和操作 DICOM 文件的指导，包括使用像素数据、元数据和各种压缩格式。

PyDESeq2 是 DESeq2 的 Python 实现，用于使用批量 RNA-seq 数据进行差异表达分析。设计和执行从数据加载到结果解释的完整工作流程，包括单因素和多因素设计、具有多重测试校正的 Wald 测试、可选的 apeGLM 收缩以及与 pandas 和 AnnData 的集成。

PubMed 是美国国家医学图书馆的综合数据库，提供免费访问 MEDLINE 和生命科学文献。使用布尔运算符、MeSH 术语和字段标签构建高级查询，通过 E-utilities API 以编程方式访问数据，以进行系统评价和文献分析。

PubChem 是世界上最大的免费化学数据库，包含 1.1 亿多种化合物和 2.7 亿多种生物活性。按名称、CID 或 SMILES 查询化学结构，检索分子属性，执行相似性和子结构搜索，使用 PUG-REST API 和 PubChemPy 访问生物活性数据。

掌握 PCI DSS（支付卡行业数据安全标准）合规性，以实现安全支付处理和持卡人数据处理。

这项技能可以使用 Paper2All 自主管道将学术论文转换为多种推广和演示格式。该系统将研究论文（LaTeX 或 PDF）转换为三个主要输出：

开放靶标平台是一个综合资源，用于系统识别和优先排序潜在的治疗药物靶标。它集成了公开可用的数据集，包括人类遗传学、组学、文献和化学数据，以建立目标疾病关联并对其进行评分。

OMERO 是一个用于管理、可视化和分析显微镜图像和元数据的开源平台。通过 Python API 访问图像、检索数据集、分析像素、管理 ROI 和注释，以实现高内容筛选和显微镜工作流程。

掌握 ERC-721 和 ERC-1155 NFT 标准、元数据最佳实践和高级 NFT 功能。

Molfeat 是一个用于分子特征化的综合 Python 库，它统一了 100 多个预先训练的嵌入和手工制作的特征器。将化学结构（SMILES 字符串或 RDKit 分子）转换为机器学习任务的数值表示，包括 QSAR 建模、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习应用。具有快速并行处理、scikit-learn 兼容变压器和内置缓存。

代谢组学工作台是一个由 NIH 共同基金资助的综合平台，托管在 UCSD，作为代谢组学研究数据的主要存储库。它提供了对 4,200 多项经过处理的研究（3,790 多项公开可用）的编程访问、通过 RefMet 标准化代谢物命名法以及跨多个分析平台（GC-MS、LC-MS、NMR）的强大搜索功能。

按照严格的学术方法进行系统、全面的文献综述。搜索多个文献数据库，按主题综合研究结果，验证所有引用的准确性，并生成 Markdown 和 PDF 格式的专业输出文档。

Latch 是一个 Python 框架，用于将生物信息学工作流程构建和部署为无服务器管道。基于 Flyte 构建，使用 @workflow/@task 装饰器创建工作流，使用 LatchFile/LatchDir 管理云数据，配置资源并集成 Nextflow/Snakemake 管道。

掌握 LangChain 框架，通过代理、链、内存和工具集成构建复杂的 LLM 应用程序。

LabArchives 是一个用于研究文档和数据管理的电子实验室笔记本平台。访问笔记本、管理条目和附件、生成报告以及通过 REST API 以编程方式与第三方工具集成。

使用现代测试框架和最佳实践在 JavaScript/TypeScript 应用程序中实施稳健测试策略的综合指南。

有关创建、组织和管理 Helm 图表以打包和部署 Kubernetes 应用程序的综合指南。

GWAS 目录是由国家人类基因组研究所 (NHGRI) 和欧洲生物信息学研究所 (EBI) 维护的已发表的全基因组关联研究的综合存储库。该目录包含来自数千份 GWAS 出版物的精选 SNP 性状关联，包括遗传变异、相关性状和疾病、p 值、效应大小以及许多研究的完整摘要统计数据。