深度化学

该技能适用于时间序列机器学习任务，包括分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索。当处理时间数据、序列模式或需要标准机器学习方法之外的专用算法的时间索引观测值时使用。特别适合具有scikit-learn兼容API的单变量和多变量时间序列分析。

这个技能应在使用Python处理带注释的数据矩阵时使用，尤其是在单细胞基因组学分析、使用元数据管理实验测量或处理大规模生物数据集时。当任务涉及AnnData对象、h5ad文件、单细胞RNA-seq数据或与scanpy/scverse工具集成时使用。

按照公开的agents.md规范生成并维护AGENTS.md文件。在为AI代理工作流创建文档、编写入职指南或在项目间标准化代理交互模式时使用。

访问AlphaFold的2亿多个AI预测蛋白质结构。通过UniProt ID检索结构，下载PDB/mmCIF文件，分析置信度指标（pLDDT、PAE），用于药物发现和结构生物学研究。