用于处理DICOM（医学数字成像和通信）文件的Python库。当需要读取、写入或修改DICOM格式的医学影像数据，从医学影像（CT、MRI、X射线、超声）中提取像素数据，匿名化DICOM文件，处理DICOM元数据和标签，将DICOM图像转换为其他格式，处理压缩的DICOM数据，或处理医学影像数据集时，可使用此技能。适用于涉及医学影像分析、PACS系统、放射科工作流程和医疗影像应用的任务。
用于开发、测试和部署临床数据机器学习模型的综合性医疗人工智能工具包。当处理电子健康记录（EHR）、临床预测任务（死亡率、再入院、药物推荐）、医学编码系统（ICD、NDC、ATC）、生理信号（EEG、ECG）、医疗数据集（MIMIC-III/IV、eICU、OMOP）或为医疗应用实现深度学习模型（如RETAIN、SafeDrug、Transformer、GNN）时，应使用此技能。
供应商中立的实验室自动化框架。适用于控制多种设备类型（如Hamilton、Tecan、Opentrons、酶标仪、泵）或需要跨不同供应商实现统一编程的场景。最适合复杂工作流程、多供应商配置及仿真环境。若仅使用Opentrons设备且有官方API，采用opentrons-integration可能更简单。
材料科学工具包：晶体结构（CIF、POSCAR）、相图、能带结构、态密度、Materials Project 集成、格式转换，适用于计算材料科学。
使用 PyMC 进行贝叶斯建模：构建分层模型、MCMC（NUTS）、变分推断、LOO/WAIC 比较、后验检验，用于概率编程与推断。
多目标优化框架。NSGA-II、NSGA-III、MOEA/D、帕累托前沿、约束处理、基准测试（ZDT、DTLZ），适用于工程设计与优化问题。
完整的质谱分析平台，适用于蛋白质组学工作流程中的特征检测、肽段鉴定、蛋白质定量和复杂的液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）流程。支持多种文件格式和算法，最适合蛋白质组学和全面的质谱数据处理。如需简单的谱图比较或代谢物鉴定，请使用matchms。
基因组文件工具包。读取/写入SAM/BAM/CRAM比对结果、VCF/BCF变异、FASTA/FASTQ序列，提取区域，计算覆盖度，适用于NGS数据处理流程。