通过BGPT MCP服务器搜索科学论文，并从全文研究中提取结构化实验数据。每篇论文返回25多个字段，包括方法、结果、样本量、质量评分和结论。适用于文献综述、证据整合以及查找摘要中无法获取的实验细节。

谷歌量子计算框架。适用于针对谷歌量子AI硬件、设计考虑噪声的电路或运行量子表征实验。最适合谷歌硬件、噪声建模和底层电路设计。对于IBM硬件，请使用Qiskit；对于使用自动微分的量子机器学习，请使用PennyLane；对于物理模拟，请使用QuTiP。

通过API v2查询ClinicalTrials.gov。根据疾病、药物、地点、状态或阶段搜索临床试验。通过NCT编号获取试验详情，导出数据，用于临床研究和患者匹配。

基于约束的代谢建模（COBRA）。用于系统生物学和代谢工程分析的FBA、FVA、基因敲除、流采样和SBML模型。

与 Data Commons 平台合作，该平台提供对全球来源公共统计数据的程序化访问。在处理人口数据、经济指标、健康统计、环境数据或通过 Data Commons 可用的任何公共数据集时使用此技能。适用于查询人口统计信息、GDP 数据、失业率、疾病患病率、地理实体解析以及探索统计实体之间的关系。

使用多种特征提取器和预构建数据集的分子机器学习。当您需要丰富的特征提取选项和MoleculeNet基准时，可将其用于性质预测（如ADMET、毒性）与传统机器学习或图神经网络（GNN）结合使用。最适合使用预训练模型和多样分子表示进行快速实验。对于以图为主的PyTorch工作流程，请使用torchdrug；对于基准数据集，请使用pytdc。

用于科学研究辅助的多智能体AI系统，可自动化从数据分析到论文发表的研究流程。当需要从数据集中生成研究想法、开发研究方法、执行计算实验、进行文献检索或生成符合发表要求的LaTeX格式论文时，应使用此功能。支持端到端研究流程，并提供可自定义的智能体编排。

访问并分析DrugBank数据库中的全面药物信息，包括药物性质、相互作用、靶点、通路、化学结构和药理数据。当处理药物数据、药物发现研究、药理学研究、药物-药物相互作用分析、靶点鉴定、化学相似性搜索、ADMET预测，或任何需要从DrugBank获取详细药物及药物靶点信息的任务时，应使用此功能。

对超过200种文件格式的科学数据文件进行全方位的探索性数据分析。该技能适用于分析任何科学数据文件，以理解其结构、内容、质量与特征。自动识别文件类型，并生成包含格式特定分析、质量指标及下游分析建议的详细Markdown报告。覆盖化学、生物信息学、显微镜、光谱学、蛋白质组学、代谢组学及通用科学数据格式。