使用 scVelo 进行 RNA 速度分析：根据未剪接/剪接 mRNA 的动力学估算细胞状态转变，推断轨迹方向，计算潜在时间，并在单细胞 RNA-seq 数据中识别驱动基因。与 Scanpy/scVI-tools 相辅相成，用于轨迹推断。

集成 pandas 的统计可视化工具，适用于快速探索分布、关系和分类比较，具备美观的默认设置。最适合绘制箱线图、小提琴图、配对图和热力图。基于 matplotlib 构建。如需交互式图表，请使用 plotly；如需出版级样式，请使用 scientific-visualization。

提供生产就绪的强化学习算法（PPO、SAC、DQN、TD3、DDPG、A2C），采用类似 scikit-learn 的 API，适用于标准强化学习实验、快速原型开发和文档完善的算法实现。最适合单智能体与 Gymnasium 环境结合使用。如需高性能并行训练、多智能体系统或自定义向量化环境，请改用 pufferlib。

提供指导性的统计分析，包括测试选择与结果报告。适用于需要帮助选择适合的数据检验方法、检验假设、功效分析以及APA格式结果输出的场景，最适合学术研究结果报告和测试选择指导。如需编程实现特定模型，请使用statsmodels。

Python 的统计模型库。当您需要特定模型类别（如 OLS、GLM、混合模型、ARIMA）并附带详细诊断、残差和推断时使用。最适合计量经济学、时间序列分析以及带有系数表格的严谨推断。如需在 APA 报告格式下进行引导式统计检验选择，请使用 statistical-analysis。

查询STRING API以获取蛋白质-蛋白质相互作用（5900万蛋白质，200亿相互作用），用于系统生物学的网络分析、GO/KEGG富集、相互作用发现，涵盖5000多种物种。

使用 TileDB 高效存储和检索基因组变异数据，支持可扩展的 VCF/BCF 数据导入、增量样本添加、压缩存储、并行查询以及群体基因组学的导出功能。

为所有临床专科生成简洁（3-4页）、聚焦的医疗治疗计划，支持通用医疗、康复治疗、心理健康、慢性病管理、围手术期护理和疼痛管理。包含SMART目标框架、基于证据的干预措施（引用最少）、符合HIPAA法规要求及专业排版，注重简洁性与临床可操作性。

直接访问UniProt的REST API，支持蛋白质搜索、FASTA获取、ID映射、Swiss-Prot/TrEMBL。对于涉及多个数据库的Python工作流，建议使用bioservices（统一接口，涵盖40多种服务）。如需直接进行HTTP/REST操作或对UniProt进行特定控制，请使用本工具。