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。

PufferLib 是一个高性能强化学习库，专为快速并行环境模拟和训练而设计。它通过优化的矢量化、本机多代理支持和高效的 PPO 实现 (PuffeRL) 实现每秒数百万步的训练。该库提供了包含 20 多个环境的 Ocean 套件，并与 Gymnasium、PettingZoo 和专门的 RL 框架无缝集成。

Protocols.io 是一个用于开发、共享和管理科学协议的综合平台。该技能提供了与protocols.io API v3的完全集成，支持以编程方式访问协议、工作区、讨论、文件管理和协作功能。

.pptx 文件是包含 XML 文件和资源的 ZIP 存档。使用文本提取、原始 XML 访问或 html2pptx 工作流程创建、编辑或分析 PowerPoint 演示文稿。将此技能应用于程序化演示文稿创建和修改。

Polars 是一个基于 Apache Arrow 构建的用于 Python 和 Rust 的闪电般快速的 DataFrame 库。使用 Polars 基于表达式的 API、惰性求值框架和高性能数据操作功能，实现高效数据处理、pandas 迁移和数据管道优化。

通过 LiteLLM 和 OpenRouter 使用 Perplexity 模型执行人工智能驱动的网络搜索。 Perplexity 提供实时、基于网络的答案以及来源引文，使其成为查找当前信息、最新科学文献以及超出模型训练数据截止范围的事实的理想选择。

同行评审是评估科学手稿的系统过程。评估方法、统计、设计、再现性、道德和报告标准。通过建设性、严格的评估，将此技能应用于跨学科的手稿和拨款审查。

使用 Python 库和命令行工具提取文本/表格、创建 PDF、合并/拆分文件、填写表单。将此技能应用于程序化文档处理和分析。有关高级功能或表单填写，请参阅 reference.md 和 forms.md。

PathML 是一个用于计算病理学工作流程的综合 Python 工具包，旨在促进全幻灯片病理图像的机器学习和图像分析。该框架提供了模块化、可组合的工具，用于加载不同的幻灯片格式、预处理图像、构建空间图、训练深度学习模型以及分析来自 CODEX 和多重免疫荧光等技术的多参数成像数据。

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：

Opentrons 是一个基于 Python 的实验室自动化平台，适用于 Flex 和 OT-2 机器人。编写用于液体处理、控制硬件模块（加热器摇床、热循环仪）、管理实验室器具、自动移液工作流程的协议 API v2 协议。

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。

NeuroKit2 是一个用于处理和分析生理信号（生物信号）的综合 Python 工具包。使用此技能处理心血管、神经、自主、呼吸和肌肉信号，以进行心理生理学研究、临床应用和人机交互研究。

NetworkX 是一个用于创建、操作和分析复杂网络和图形的 Python 包。在处理网络或图形数据结构时使用此技能，包括社交网络、生物网络、运输系统、引文网络、知识图或涉及实体之间关系的任何系统。

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。

Modal 是一个无服务器平台，用于以最少的配置在云中运行 Python 代码。在强大的 GPU 上执行功能，自动扩展到数千个容器，并且只需为使用的计算付费。

Medchem 是一个用于药物发现工作流程中的分子过滤和优先级排序的 Python 库。应用数百个完善的新型分子过滤器、结构警报和药物化学规则，大规模有效地对化合物库进行分类和优先排序。规则和过滤器是特定于上下文的 - 与领域专业知识相结合作为指南。

Matplotlib 是 Python 的基础可视化库，用于创建静态、动画和交互式绘图。该技能提供了有效使用 matplotlib 的指导，涵盖 pyplot 界面（MATLAB 风格）和面向对象的 API（图/轴），以及创建出版质量可视化的最佳实践。

Matchms 是一个用于质谱数据处理和分析的开源 Python 库。从各种格式导入光谱、标准化元数据、过滤峰值、计算光谱相似性并构建可重复的分析工作流程。