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。

基于RDKit的Python风格封装，提供简化接口和合理的默认设置，适用于标准药物发现流程，包括SMILES解析、标准化、描述符、指纹、聚类、3D构象和并行处理。返回原生的rdkit.Chem.Mol对象。如需高级控制或自定义参数，请直接使用RDKit。

访问NCBI GEO获取基因表达/基因组学数据。搜索/下载微阵列和RNA-seq数据集（GSE、GSM、GPL），获取SOFT/矩阵文件，用于转录组学和表达分析。

涵盖遥感、GIS、空间分析、地球观测机器学习及30多个科学领域的综合地理空间科学技能。支持卫星影像处理（哨兵、陆地卫星、MODIS、SAR、高光谱）、矢量与栅格数据操作、空间统计、点云处理、网络分析、云原生工作流（STAC、COG、Planetary Computer），并支持8种编程语言（Python、R、Julia、JavaScript、C++、Java、Go、Rust），提供500多个代码示例。适用于遥感工作流、GIS分析、空间机器学习、地球观测数据处理、地形分析、水文建模、海洋空间分析、大气科学及任何地理空间计算任务。

查询JASPAR以获取转录因子结合位点（TFBS）特征（PWMs/PFMs）。可通过转录因子名称、物种或类别进行搜索；扫描DNA序列以查找转录因子结合位点；比较基质矩阵；对调控基因组学、基序分析和GWAS调控变异解释至关重要。

将文件和办公文档转换为 Markdown。支持 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、图片（含 OCR）、音频（含转录）、HTML、CSV、JSON、XML、ZIP、YouTube 链接、EPub 等格式。

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。

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。

基于清单的结构化稿件/基金评审。适用于撰写有明确标准的正式同行评审，涵盖方法学评估、统计有效性、报告规范符合性（CONSORT/STROBE）及建设性反馈。最适合实际评审撰写与稿件修订。评估主张与证据质量请使用“科学批判性思维”；如需定量评分框架，请使用“学者评估”。