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。

查询癌症依赖图谱（DepMap）中的癌细胞系基因依赖性评分（CRISPR Chronos）、药物敏感性数据和基因效应谱，用于识别癌症特异性脆弱点、合成致死相互作用以及验证肿瘤药物靶点。

从任何文本中提取认知模式和思维指纹。当用户希望分析某人的思维方式、理解认知风格、剖析写作或语言模式、比较不同人的思维风格、询问“我的思维风格是什么”、“分析此人如何推理”、“认知画像”、“思维模式”、“DHDNA”或“数字DNA”，或希望理解任何文本背后的心智时，请使用此技能。当用户提供文本并希望深入洞察作者的推理模式、决策风格或认知特征时，也触发此技能。

DNAnexus 云基因组学平台。构建应用程序/小程序、管理数据（上传/下载）、使用 dxpy Python SDK、运行工作流，支持 FASTQ/BAM/VCF 格式，用于基因组学管道的开发与执行。

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。

用于访问、分析和提取SEC EDGAR申报文件数据的Python库。适用于处理SEC申报文件、财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）、XBRL财务数据、内幕交易（4号表格）、机构持股（13F表格）、公司财务信息、年度/季度报告（10-K、10-Q）、委托书（DEF 14A）、8-K重大事件、按股票代码/CIK/行业筛选公司、多期财务分析或任何SEC监管申报文件。

通过API/FTP访问欧洲核苷酸档案库，按 accession 获取DNA/RNA序列、原始测序数据（FASTQ）和基因组组装结果，用于基因组学和生物信息学流程。支持多种格式。

查询Ensembl基因组数据库REST API，涵盖250多种物种，支持基因检索、序列获取、变异分析、比较基因组学、直系同源基因分析和VEP预测，适用于基因组研究。