用于代谢组学的光谱相似性分析与化合物鉴定。适用于比较质谱、计算相似性得分（余弦相似度、修正余弦相似度）以及从光谱库中识别未知化合物。最适合代谢物鉴定、光谱匹配和库搜索。如需完整的LC-MS/MS蛋白组学分析流程，请使用pyopenms。

用于矩阵运算、数据分析、可视化和科学计算的MATLAB和GNU Octave数值计算。在编写涉及线性代数、信号处理、图像处理、微分方程、优化、统计或科学可视化的MATLAB/Octave脚本时使用。当用户需要帮助理解MATLAB语法、函数，或希望在MATLAB和Python代码之间进行转换时，也可使用。脚本可在MATLAB或开源的GNU Octave解释器中运行。

药物化学过滤器。应用类药性规则（如Lipinski、Veber规则）、PAINS过滤器、结构警报和复杂性指标，用于化合物优先级排序和库筛选。

在云端使用无服务器容器、GPU 和自动扩缩容运行 Python 代码。适用于部署机器学习模型、运行批处理任务、调度计算密集型任务，或提供需 GPU 加速或动态扩缩容的 API。

用于机器学习的分子特征化（100多种特征化方法）。ECFP、MACCS、描述符、预训练模型（ChemBERTa），将SMILES转换为特征，适用于QSAR和分子机器学习。

使用 OpenMM 和 MDAnalysis 运行并分析分子动力学模拟。搭建蛋白质/小分子体系，定义力场，执行能量最小化和分子动力学生产模拟，分析轨迹（RMSD、RMSF、接触图、自由能表面），适用于结构生物学、药物结合和生物物理学研究。

一个功能全面的工具包，用于在 Python 中创建、分析和可视化复杂网络与图。适用于处理网络/图数据结构、分析实体间的关联、计算图算法（最短路径、中心性、聚类）、检测社区结构、生成合成网络或可视化网络拓扑结构。适用于社交网络、生物网络、交通系统、引文网络以及任何涉及成对关系的领域。

用于分析包括心电图（ECG）、脑电图（EEG）、皮肤电活动（EDA）、呼吸信号（RSP）、光电容积脉搏波（PPG）、肌电图（EMG）和眼电图（EOG）在内的生理数据的综合性生物信号处理工具包。适用于处理心血管信号、脑活动、皮肤电反应、呼吸模式、肌肉活动或眼动。可用于心率变异性分析、事件相关电位、复杂性衡量、自主神经系统评估、心理生理学研究以及多模态生理信号的整合。

Neuropixels 神经记录分析。加载 SpikeGLX/OpenEphys 数据，进行预处理、运动校正、Kilosort4 神经元放电排序、质量评估、Allen/IBL 筛选、AI辅助视觉分析，适用于 Neuropixels 1.0/2.0 细胞外电生理学研究。在处理神经记录、放电排序、细胞外电生理数据，或用户提及 Neuropixels、SpikeGLX、Open Ephys、Kilosort、质量评估或单位筛选时使用。