该技能适用于包括分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索在内的时序机器学习任务。当处理时间数据、序列模式或需要超越标准机器学习方法的专用算法的时间索引观测值时，请使用此技能。特别适用于单变量和多变量时间序列分析，并支持与scikit-learn兼容的API。

单细胞分析中注释矩阵的数据结构。在处理.h5ad文件或与scverse生态系统集成时使用。此为数据格式技能——分析流程请使用scanpy；概率模型请使用scvi-tools；群体规模查询请使用cellxgene-census。

使用可扩展算法（GRNBoost2、GENIE3）从基因表达数据中推断基因调控网络（GRNs）。在分析转录组数据（批量RNA测序、单细胞RNA测序）时使用，以识别转录因子与靶基因的关系及调控相互作用。支持大规模数据集的分布式计算。

查询 BindingDB 获取药物-靶标结合亲和力（Ki、Kd、IC50、EC50）的实测数据。可通过靶标（UniProt ID）、化合物（SMILES/名称）或病原体进行搜索。对药物发现、先导化合物优化、多靶点药理学分析及构效关系（SAR）研究至关重要。

查询 cBioPortal 获取癌症基因组数据，包括数千项癌症研究中的体细胞突变、拷贝数变异、基因表达和生存数据，用于癌症靶点验证、癌基因/抑癌基因分析及患者层面的基因组谱分析。