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項目数: 549
カタログ生成日: 2026-05-20
スキーマ: 0.1.0

解析スケール別件数

Scale	Count
`molecular`	212
`cellular`	99
`tissue`	43
`organ-system`	111
`whole-person`	92
`behavioral`	23
`clinical`	143
`population`	148
`environmental`	32
`infrastructure`	169

全項目

ID	Name	Type	Scales	Domains	Modalities	Tasks	Ecosystems	Official	Repo	Summary
`biopython`	Biopython	`library`	`molecular`	`genomics` `molecular-biology`	`sequence` `annotation` `protein`	`ingest` `parsing` `analysis` `format-conversion`	`Python`	公式	repo	FASTA、GenBank、BLAST などの生物配列・注釈データを Python で扱う基礎ライブラリです。
`scikit-bio`	scikit-bio	`library`	`molecular`	`microbiome` `genomics` `statistics`	`sequence` `phylogeny` `composition`	`diversity` `statistics` `ordination` `parsing`	`Python`	公式	repo	配列、系統、群集データの解析を Python で行うための生物情報学ライブラリです。
`samtools`	SAMtools	`tool`	`molecular`	`genomics`	`SAM` `BAM` `CRAM`	`ingest` `indexing` `format-conversion` `quality-control`	`C` `command-line`	公式	repo	アラインメントデータの変換、並べ替え、インデックス作成、基本集計に使われる標準的ツールです。
`bcftools`	BCFtools	`tool`	`molecular`	`genomics` `variant-analysis`	`VCF` `BCF` `variants`	`variant-calling` `filtering` `annotation` `format-conversion`	`C` `command-line`	公式	repo	VCF/BCF 形式の変異データを呼び出し、フィルタリング、集計するための代表的ツールです。
`htslib`	HTSlib	`library`	`molecular`	`genomics`	`SAM` `BAM` `CRAM` `VCF` `BCF`	`io` `compression` `indexing` `format-support`	`C`	公式	repo	高スループットシーケンスの主要ファイル形式を扱う低レベル C ライブラリです。
`bedtools`	BEDTools	`tool`	`molecular`	`genomics` `epigenomics`	`BED` `GFF` `VCF` `BAM`	`interval-operations` `overlap` `annotation` `quality-control`	`C++` `command-line`	公式	repo	ゲノム区間の重なり、近傍、集計などを行う区間演算ツール群です。
`pysam`	pysam	`library`	`molecular`	`genomics`	`SAM` `BAM` `CRAM` `VCF` `BCF`	`io` `parsing` `indexing` `integration`	`Python` `HTSlib`	公式	repo	SAMtools/HTSlib を Python から扱い、アラインメントや変異ファイルをプログラムで処理できます。
`cyvcf2`	cyvcf2	`library`	`molecular`	`genomics` `variant-analysis`	`VCF` `BCF` `variants`	`io` `parsing` `filtering` `statistics`	`Python` `HTSlib`	公式	repo	VCF/BCF を高速に読み書きする Python ライブラリで、大規模変異データの処理に向きます。
`gatk`	GATK	`tool`	`molecular` `infrastructure`	`genomics` `variant-analysis`	`short-read-sequencing` `variants`	`variant-calling` `quality-control` `annotation` `workflow`	`Java` `command-line` `WDL`	公式	repo	Broad Institute が提供する変異検出・品質管理ワークフローの中心的ツールキットです。
`hail`	Hail	`library`	`molecular` `population`	`genomics` `population-genetics`	`variants` `genotypes` `phenotypes`	`distributed-computing` `association-testing` `quality-control` `statistics`	`Python` `Spark`	公式	repo	大規模ヒト遺伝統計・ゲノムデータを分散処理するための Python/Spark ベースのライブラリです。
`regenie`	REGENIE	`tool`	`molecular` `population`	`genomics` `population-genetics`	`genotypes` `phenotypes`	`association-testing` `statistics` `rare-variant-analysis`	`C++` `command-line`	公式	repo	大規模コホートの GWAS や rare variant 解析に使われる高速な関連解析ツールです。
`saige`	SAIGE	`tool`	`molecular` `population`	`genomics` `population-genetics`	`genotypes` `phenotypes`	`association-testing` `mixed-model` `rare-variant-analysis`	`R` `C++`	公式	repo	不均衡なケースコントロールや血縁構造を考慮した大規模遺伝関連解析ツールです。
`ensembl-vep`	Ensembl VEP	`tool`	`molecular`	`genomics` `variant-analysis`	`variants` `annotation`	`annotation` `interpretation` `format-conversion`	`Perl` `command-line` `web`	公式	repo	ゲノム変異に遺伝子、転写産物、機能影響などの注釈を付与する Ensembl 公式ツールです。
`snpeff`	SnpEff	`tool`	`molecular`	`genomics` `variant-analysis`	`variants` `annotation`	`annotation` `effect-prediction` `filtering`	`Java` `command-line`	公式	repo	SNP や indel の機能影響を予測し、VCF に注釈を追加するツールです。
`salmon`	Salmon	`tool`	`molecular`	`transcriptomics`	`RNA-seq` `transcript-abundance`	`quantification` `alignment-free` `quality-control`	`C++` `command-line`	公式	repo	RNA-seq から転写産物発現量を高速に推定する alignment-free 系の定量ツールです。
`kallisto`	kallisto	`tool`	`molecular`	`transcriptomics`	`RNA-seq` `transcript-abundance`	`quantification` `pseudoalignment` `quality-control`	`C++` `command-line`	公式	repo	pseudoalignment により RNA-seq の転写産物量を高速推定するツールです。
`star-aligner`	STAR	`tool`	`molecular`	`transcriptomics`	`RNA-seq` `genome-alignment`	`alignment` `splicing` `quantification`	`C++` `command-line`	公式	repo	スプライスを考慮した RNA-seq リードのゲノムアラインメントに広く使われます。
`hisat2`	HISAT2	`tool`	`molecular`	`transcriptomics` `genomics`	`RNA-seq` `DNA-seq`	`alignment` `splicing` `indexing`	`C++` `command-line`	公式	repo	階層的インデックスを使う高速な RNA/DNA シーケンスアラインメントツールです。
`scanpy`	Scanpy	`library`	`molecular` `cellular` `tissue`	`single-cell` `transcriptomics`	`single-cell RNA-seq` `h5ad` `spatial`	`quality-control` `preprocessing` `clustering` `differential-expression` `visualization`	`Python` `scverse`	公式	repo	single-cell RNA-seq の前処理、次元削減、クラスタリング、可視化を担う scverse の中核ライブラリです。
`anndata`	AnnData	`library`	`molecular` `cellular` `infrastructure`	`single-cell` `data-model`	`single-cell RNA-seq` `h5ad` `annotated-matrix`	`data-model` `io` `annotation` `interoperability`	`Python` `scverse`	公式	repo	観測、特徴量、行列、メタデータを統合して扱う single-cell 解析の基盤データ構造です。
`seurat`	Seurat	`library`	`molecular` `cellular` `tissue`	`single-cell` `transcriptomics`	`single-cell RNA-seq` `spatial` `multiome`	`quality-control` `integration` `clustering` `visualization` `annotation`	`R`	公式	repo	single-cell と spatial transcriptomics の統合解析で広く使われる R パッケージです。
`scvi-tools`	scvi-tools	`library`	`molecular` `cellular` `tissue`	`single-cell` `machine-learning`	`single-cell RNA-seq` `multiome` `spatial`	`representation-learning` `batch-correction` `integration` `annotation`	`Python` `PyTorch` `scverse`	公式	repo	single-cell データ向けの深層生成モデルと統合解析を提供する PyTorch ベースのライブラリです。
`squidpy`	Squidpy	`library`	`cellular` `tissue`	`single-cell` `spatial-omics`	`spatial transcriptomics` `imaging`	`spatial-analysis` `neighborhood-analysis` `visualization`	`Python` `scverse`	公式	repo	spatial omics の近傍構造、画像、遺伝子発現を組み合わせて解析します。
`muon`	muon	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `multiomics`	`multiome` `single-cell RNA-seq` `ATAC-seq`	`data-model` `integration` `visualization`	`Python` `scverse`	公式	repo	MuData を使って single-cell multi-omics データを統合的に扱う scverse ライブラリです。
`scirpy`	Scirpy	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `immunology`	`single-cell immune receptor` `TCR` `BCR`	`repertoire-analysis` `clonotype` `integration` `visualization`	`Python` `scverse`	公式	repo	single-cell TCR/BCR レパトアデータを AnnData と統合して解析します。
`celltypist`	CellTypist	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `annotation`	`single-cell RNA-seq`	`cell-type-annotation` `classification` `modeling`	`Python`	公式	repo	事前学習済みモデルを使って single-cell データの細胞型注釈を行うツールです。
`cellrank`	CellRank	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `trajectory`	`single-cell RNA-seq` `RNA velocity`	`trajectory` `fate-mapping` `transition-probability` `visualization`	`Python` `scverse`	公式	repo	single-cell の細胞運命、遷移確率、trajectory を推定する解析ライブラリです。
`decoupler`	decoupler	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `systems-biology`	`omics` `expression`	`pathway-activity` `regulatory-network` `statistics`	`Python` `scverse`	公式	repo	発現データからパスウェイや転写因子活性を推定する統計メソッド群を提供します。
`pyscenic`	pySCENIC	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `systems-biology`	`single-cell RNA-seq` `expression`	`gene-regulatory-network` `motif-enrichment` `pathway-activity`	`Python`	公式	repo	single-cell 発現データから遺伝子制御ネットワークと regulon 活性を推定します。
`nf-core`	nf-core	`workflow`	`molecular` `infrastructure`	`bioinformatics` `workflow`	`omics` `sequence` `imaging`	`workflow` `reproducibility` `quality-control` `reporting`	`Nextflow`	公式	repo	Nextflow ベースのコミュニティ標準パイプライン群で、再現可能な omics 解析を支えます。
`nextflow`	Nextflow	`workflow-engine`	`infrastructure`	`workflow` `bioinformatics`	`any`	`workflow` `orchestration` `reproducibility` `scaling`	`Groovy` `JVM` `command-line`	公式	repo	ローカル、HPC、クラウドで解析パイプラインを移植可能に実行するワークフローエンジンです。
`snakemake`	Snakemake	`workflow-engine`	`infrastructure`	`workflow` `bioinformatics`	`any`	`workflow` `orchestration` `reproducibility` `scaling`	`Python` `command-line`	公式	repo	Pythonic な記法で解析依存関係を定義し、再現可能なワークフローを構築できます。
`cromwell`	Cromwell	`workflow-engine`	`infrastructure`	`workflow` `bioinformatics`	`any`	`workflow` `orchestration` `reproducibility` `cloud-execution`	`WDL` `JVM`	公式	repo	WDL ワークフローをローカルやクラウドで実行する Broad Institute のエンジンです。
`multiqc`	MultiQC	`tool`	`molecular`	`bioinformatics` `quality-control`	`omics` `pipeline-reports`	`quality-control` `reporting` `aggregation`	`Python` `command-line`	公式	repo	多数の bioinformatics ツールの QC 出力を統合し、解析レポートを生成します。
`qiime2`	QIIME 2	`platform`	`molecular` `infrastructure`	`microbiome`	`amplicon` `metagenomics` `composition`	`quality-control` `taxonomy` `diversity` `visualization` `workflow`	`Python` `command-line`	公式	repo	マイクロバイオーム解析のデータ管理、系統分類、多様性解析、可視化を統合するプラットフォームです。
`dada2`	DADA2	`library`	`molecular`	`microbiome`	`amplicon` `16S` `ITS`	`denoising` `quality-control` `sequence-variants`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	アンプリコン配列から誤りをモデル化し、ASV を推定する R/Bioconductor パッケージです。
`phyloseq`	phyloseq	`library`	`molecular`	`microbiome`	`amplicon` `composition` `taxonomy`	`data-model` `diversity` `visualization` `statistics`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	OTU/ASV、taxonomy、sample metadata、系統樹を統合してマイクロバイオーム解析を行います。
`mothur`	mothur	`tool`	`molecular` `infrastructure`	`microbiome`	`amplicon` `16S` `ITS`	`quality-control` `taxonomy` `diversity` `workflow`	`C++` `command-line`	公式	repo	微生物群集解析の古典的かつ広く使われるコマンドラインツールです。
`kraken2`	Kraken 2	`tool`	`molecular`	`microbiome` `metagenomics`	`metagenomics` `sequence`	`taxonomy` `classification` `quality-control`	`C++` `Perl` `command-line`	公式	repo	k-mer ベースでメタゲノム配列を高速に分類する taxonomic classification ツールです。
`bracken`	Bracken	`tool`	`molecular`	`microbiome` `metagenomics`	`metagenomics` `taxonomy`	`abundance-estimation` `taxonomy` `postprocessing`	`Python` `command-line`	公式	repo	Kraken 系の分類結果から種や属レベルの abundance を推定する後処理ツールです。
`metaphlan`	MetaPhlAn	`tool`	`molecular`	`microbiome` `metagenomics`	`metagenomics` `taxonomy`	`taxonomy` `profiling` `abundance-estimation`	`Python` `command-line`	公式	repo	clade-specific marker genes に基づくメタゲノム taxonomic profiling ツールです。
`humann`	HUMAnN	`tool`	`molecular`	`microbiome` `metagenomics`	`metagenomics` `metatranscriptomics`	`functional-profiling` `pathway-analysis` `abundance-estimation`	`Python` `command-line`	公式	repo	微生物群集の遺伝子ファミリーや代謝経路の機能プロファイルを推定します。
`openms`	OpenMS	`library`	`molecular`	`proteomics` `metabolomics`	`mass-spectrometry` `LC-MS` `MS/MS`	`preprocessing` `feature-detection` `identification` `quantification`	`C++` `Python`	公式	repo	質量分析データの前処理、特徴抽出、同定、定量を行う C++/Python 対応の基盤です。
`pyopenms`	pyOpenMS	`library`	`molecular`	`proteomics` `metabolomics`	`mass-spectrometry` `LC-MS` `MS/MS`	`io` `preprocessing` `feature-detection` `scripting`	`Python` `OpenMS`	公式	repo	OpenMS の質量分析処理機能を Python から呼び出すためのバインディングです。
`mzmine`	MZmine	`tool`	`molecular`	`metabolomics` `mass-spectrometry`	`LC-MS` `GC-MS` `metabolomics`	`preprocessing` `feature-detection` `annotation` `visualization`	`Java` `desktop`	公式	repo	質量分析 metabolomics の前処理、特徴抽出、注釈を GUI で行えるツールです。
`metaboanalystr`	MetaboAnalystR	`library`	`molecular`	`metabolomics`	`metabolomics` `biomarker`	`statistics` `normalization` `pathway-analysis` `visualization`	`R`	公式	repo	MetaboAnalyst の統計解析、正規化、パスウェイ解析機能を R から利用できます。
`matchms`	matchms	`library`	`molecular`	`metabolomics` `mass-spectrometry`	`MS/MS` `spectra`	`similarity` `annotation` `networking` `io`	`Python`	公式	repo	MS/MS スペクトルの読み込み、類似度計算、注釈支援に使う Python ライブラリです。
`mne-python`	MNE-Python	`library`	`organ-system`	`neurophysiology`	`EEG` `MEG` `ECoG` `iEEG`	`ingest` `preprocessing` `source-localization` `time-frequency` `visualization`	`Python`	公式	repo	EEG/MEG/iEEG の読み込み、前処理、解析、可視化を担う Python の主要ライブラリです。
`eeglab`	EEGLAB	`tool`	`organ-system`	`neurophysiology`	`EEG` `ERP`	`preprocessing` `artifact-removal` `time-frequency` `visualization`	`MATLAB`	公式	repo	MATLAB 上で EEG/ERP の前処理、ICA、可視化、プラグイン解析を行う代表的環境です。
`fieldtrip`	FieldTrip	`tool`	`organ-system`	`neurophysiology`	`EEG` `MEG` `ECoG` `iEEG`	`preprocessing` `source-localization` `statistics` `time-frequency`	`MATLAB`	公式	repo	EEG/MEG/iEEG 解析の前処理、周波数解析、統計、ソース推定を行う MATLAB toolbox です。
`mne-bids`	MNE-BIDS	`library`	`organ-system` `infrastructure`	`neurophysiology` `data-standard`	`EEG` `MEG` `iEEG` `BIDS`	`format-conversion` `data-model` `io` `validation`	`Python` `MNE`	公式	repo	MNE-Python と BIDS をつなぎ、MEG/EEG/iEEG データの標準形式化を支援します。
`bids`	BIDS	`standard`	`organ-system` `whole-person` `infrastructure`	`neuroimaging` `neurophysiology` `data-standard`	`MRI` `EEG` `MEG` `iEEG` `behavior`	`data-standard` `metadata` `interoperability` `validation`	`specification`	公式	repo	脳画像・神経生理・行動データを整理するためのファイル構成とメタデータ標準です。
`pybids`	PyBIDS	`library`	`organ-system` `infrastructure`	`neuroimaging` `data-standard`	`BIDS` `MRI` `EEG` `MEG`	`query` `metadata` `data-model` `io`	`Python` `BIDS`	公式	repo	BIDS データセットを Python から検索し、メタデータやファイル構造を扱うライブラリです。
`nibabel`	NiBabel	`library`	`organ-system` `clinical`	`neuroimaging` `medical-imaging`	`NIfTI` `MGH` `CIFTI` `GIFTI`	`io` `format-conversion` `metadata`	`Python`	公式	repo	神経画像ファイル形式を Python で読み書きする基礎ライブラリです。
`nilearn`	Nilearn	`library`	`organ-system`	`neuroimaging` `machine-learning`	`fMRI` `MRI`	`statistics` `machine-learning` `connectivity` `visualization`	`Python` `scikit-learn`	公式	repo	fMRI などの神経画像に統計解析、機械学習、可視化を適用する Python ライブラリです。
`nipype`	Nipype	`workflow-engine`	`organ-system` `infrastructure`	`neuroimaging` `workflow`	`MRI` `fMRI` `DTI`	`workflow` `orchestration` `interoperability` `reproducibility`	`Python`	公式	repo	FSL、AFNI、SPM などの神経画像ツールを Python ワークフローとして接続します。
`fmriprep`	fMRIPrep	`workflow`	`organ-system` `infrastructure`	`neuroimaging`	`fMRI` `BIDS`	`preprocessing` `quality-control` `workflow` `reporting`	`Python` `Nipype` `BIDS`	公式	repo	BIDS 形式の fMRI データに対して標準的な前処理と品質レポートを生成するワークフローです。
`neurokit2`	NeuroKit2	`library`	`organ-system`	`physiology` `wearables` `neurophysiology`	`ECG` `PPG` `EDA` `EMG` `respiration`	`preprocessing` `feature-extraction` `quality-control` `visualization`	`Python`	公式	repo	心電、脈波、皮膚電気、呼吸などの生理信号処理と特徴抽出を行う Python ライブラリです。
`biosppy`	BioSPPy	`library`	`organ-system`	`physiology` `wearables`	`ECG` `EDA` `EMG` `EEG` `respiration`	`preprocessing` `feature-extraction` `signal-processing`	`Python`	公式	repo	複数の生体信号を対象に基本的な処理パイプラインを提供する Python ライブラリです。
`heartpy`	HeartPy	`library`	`organ-system`	`physiology` `wearables`	`ECG` `PPG` `heart-rate`	`preprocessing` `peak-detection` `heart-rate-variability` `quality-control`	`Python`	公式	repo	心拍・脈波信号からピーク検出や心拍変動指標を抽出する Python toolkit です。
`wfdb`	WFDB	`library`	`molecular` `organ-system` `whole-person` `clinical`	`physiology` `clinical-data`	`ECG` `waveform` `PhysioNet`	`io` `annotation` `signal-processing` `dataset-access`	`Python` `C`	公式	repo	PhysioNet/WFDB 形式の波形と注釈を読み書きする臨床生体信号の標準的ライブラリです。
`pyedflib`	pyEDFlib	`library`	`organ-system`	`physiology` `neurophysiology`	`EDF` `BDF` `EEG` `sleep`	`io` `format-conversion` `metadata`	`Python`	公式	repo	EDF/BDF 形式の生体信号ファイルを Python で読み書きするためのライブラリです。
`yasa`	YASA	`library`	`organ-system`	`sleep` `neurophysiology`	`EEG` `sleep` `polysomnography`	`sleep-staging` `artifact-detection` `feature-extraction` `statistics`	`Python` `MNE`	公式	repo	睡眠 EEG/PSG の自動ステージング、スピンドル検出、統計解析を行う Python ライブラリです。
`pyxdf`	pyxdf	`library`	`organ-system` `whole-person`	`physiology` `behavior` `neurophysiology`	`XDF` `Lab Streaming Layer` `multimodal`	`io` `synchronization` `metadata`	`Python`	公式	repo	Lab Streaming Layer で記録された XDF ファイルを Python で読み込むためのライブラリです。
`lab-streaming-layer`	Lab Streaming Layer	`platform`	`organ-system` `whole-person` `infrastructure`	`physiology` `behavior` `neurophysiology`	`multimodal` `real-time-stream` `events`	`acquisition` `synchronization` `streaming` `metadata`	`C++` `Python` `MATLAB` `Unity`	公式	repo	実験中の複数デバイス・イベントストリームを時刻同期して記録するための基盤です。
`nwb`	Neurodata Without Borders	`standard`	`organ-system` `whole-person` `infrastructure`	`neurophysiology` `data-standard`	`neural-recordings` `behavior` `imaging`	`data-standard` `metadata` `interoperability` `archiving`	`specification`	公式	repo	神経科学実験データを保存・共有するための HDF5 ベースの標準仕様です。
`pynwb`	PyNWB	`library`	`organ-system` `whole-person` `infrastructure`	`neurophysiology` `data-standard`	`NWB` `neural-recordings` `behavior`	`io` `data-model` `metadata` `validation`	`Python` `NWB`	公式	repo	NWB 形式の神経科学データを Python で作成、読み込み、検証するための公式ライブラリです。
`cellprofiler`	CellProfiler	`tool`	`cellular` `tissue` `infrastructure`	`bioimaging` `cell-biology`	`microscopy` `cell-images`	`segmentation` `feature-extraction` `quality-control` `workflow`	`Python` `desktop`	公式	repo	顕微鏡画像から細胞領域や形態特徴量を抽出する GUI 付き画像解析環境です。
`qupath`	QuPath	`tool`	`molecular` `cellular` `tissue`	`digital-pathology` `bioimaging`	`whole-slide-imaging` `histopathology`	`annotation` `segmentation` `classification` `visualization`	`Java` `desktop`	公式	repo	病理 whole-slide image の閲覧、注釈、細胞検出、分類を行うオープンソース環境です。
`ilastik`	ilastik	`tool`	`cellular` `tissue`	`bioimaging` `machine-learning`	`microscopy` `segmentation`	`interactive-machine-learning` `segmentation` `classification`	`Python` `desktop`	公式	repo	専門家の少量アノテーションから画像分類・セグメンテーションを対話的に学習します。
`napari`	napari	`library`	`molecular` `cellular` `tissue`	`bioimaging` `visualization`	`microscopy` `volumetric-imaging` `labels`	`visualization` `annotation` `plugin-ecosystem` `quality-control`	`Python` `desktop`	公式	repo	多次元画像の閲覧、注釈、プラグイン拡張に使う Python ベースの画像ビューアです。
`monai`	MONAI	`library`	`tissue` `organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `machine-learning`	`DICOM` `NIfTI` `CT` `MRI` `pathology`	`deep-learning` `segmentation` `classification` `workflow`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	医用画像向け深層学習の前処理、モデル、学習、推論を支援する PyTorch ベースのフレームワークです。
`simpleitk`	SimpleITK	`library`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging`	`DICOM` `NIfTI` `CT` `MRI`	`io` `registration` `segmentation` `filtering`	`Python` `C++` `R` `Java`	公式	repo	ITK の画像処理機能を複数言語から扱いやすくした医用画像処理ライブラリです。
`pydicom`	pydicom	`library`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging`	`DICOM`	`io` `metadata` `deidentification` `format-conversion`	`Python`	公式	repo	DICOM ファイルのメタデータとピクセルデータを Python で読み書きする基礎ライブラリです。
`omop-cdm`	OMOP Common Data Model	`standard`	`whole-person` `clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `observational-health`	`EHR` `claims` `registry` `drug-exposure`	`data-standard` `harmonization` `phenotyping` `observational-research`	`OHDSI` `SQL`	公式	repo	医療記録、請求、レジストリなどを観察研究向けに標準化する OHDSI の共通データモデルです。
`ohdsi-hades`	OHDSI HADES	`ecosystem`	`whole-person` `clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `observational-health`	`OMOP` `EHR` `claims`	`cohort-analysis` `phenotyping` `statistics` `evidence-generation`	`R` `OHDSI`	公式	repo	OMOP CDM 上で観察研究、コホート定義、推定、妥当性確認を行う R パッケージ群です。
`dataqualitydashboard`	DataQualityDashboard	`library`	`whole-person` `clinical` `population`	`clinical-data` `quality-control`	`OMOP` `EHR` `claims`	`quality-control` `data-validation` `reporting`	`R` `OHDSI`	公式	repo	OMOP CDM データベースの品質ルールを評価し、結果をレポート化する OHDSI ツールです。
`atlas`	ATLAS	`platform`	`whole-person` `clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `observational-health`	`OMOP` `EHR` `claims`	`cohort-definition` `phenotyping` `study-design` `visualization`	`OHDSI` `web`	公式	repo	OMOP CDM データに対するコホート定義、研究設計、結果閲覧を行う OHDSI の Web アプリです。
`hapi-fhir`	HAPI FHIR	`library`	`whole-person` `clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability`	`FHIR` `EHR`	`api` `server` `client` `validation`	`Java` `FHIR`	公式	repo	FHIR クライアント、サーバー、バリデーション機能を提供する Java 実装です。
`fhir-resources`	fhir.resources	`library`	`whole-person` `clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability`	`FHIR` `EHR`	`data-model` `validation` `serialization`	`Python` `FHIR`	公式	repo	FHIR リソースを Python のデータモデルとして扱うためのライブラリです。
`lifelines`	lifelines	`library`	`whole-person` `clinical`	`clinical-data` `statistics`	`survival` `time-to-event`	`survival-analysis` `statistics` `modeling` `visualization`	`Python`	公式	repo	臨床・疫学データの生存時間解析を Python で行うための統計ライブラリです。
`scikit-survival`	scikit-survival	`library`	`whole-person` `clinical`	`clinical-data` `machine-learning`	`survival` `time-to-event`	`survival-analysis` `machine-learning` `modeling` `evaluation`	`Python` `scikit-learn`	公式	repo	scikit-learn 風 API で survival model、評価指標、前処理を提供します。
`statsmodels`	statsmodels	`library`	`whole-person` `clinical`	`statistics` `clinical-data` `behavior`	`tabular` `time-series` `outcomes`	`statistics` `modeling` `inference` `time-series`	`Python`	公式	repo	回帰、時系列、統計的推定など、臨床・行動データ解析の基盤になる Python ライブラリです。
`pymc`	PyMC	`library`	`whole-person` `clinical`	`statistics` `clinical-data` `behavior`	`tabular` `hierarchical-data` `outcomes`	`bayesian-modeling` `inference` `uncertainty` `simulation`	`Python`	公式	repo	階層モデルや不確実性を含むバイオ・臨床・行動データ解析に使えるベイズ統計ライブラリです。
`scispacy`	scispaCy	`library`	`whole-person` `clinical`	`clinical-nlp` `biomedical-nlp`	`text` `clinical-notes` `biomedical-literature`	`nlp` `entity-recognition` `linking` `preprocessing`	`Python` `spaCy`	公式	repo	医学・生物医学テキスト向けの spaCy パイプラインとエンティティリンク機能を提供します。
`medspacy`	medspaCy	`library`	`whole-person` `clinical`	`clinical-nlp`	`clinical-notes` `text`	`nlp` `context-detection` `section-detection` `information-extraction`	`Python` `spaCy`	公式	repo	臨床テキストの文脈、セクション、ルールベース抽出を spaCy 上で扱うライブラリです。
`ctakes`	Apache cTAKES	`tool`	`whole-person` `clinical`	`clinical-nlp`	`clinical-notes` `text`	`nlp` `entity-recognition` `concept-extraction` `phenotyping`	`Java` `UIMA`	公式	repo	臨床文書から概念、薬剤、疾患などを抽出する Apache の NLP システムです。
`medcat`	MedCAT	`library`	`molecular` `whole-person` `clinical`	`clinical-nlp`	`clinical-notes` `text`	`entity-linking` `concept-extraction` `annotation` `phenotyping`	`Python`	公式	repo	臨床テキストから医学概念を抽出・リンクし、注釈や phenotyping を支援します。
`psychopy`	PsychoPy	`tool`	`whole-person`	`behavior` `psychology`	`behavioral-task` `reaction-time` `stimuli`	`experiment-design` `data-acquisition` `timing` `logging`	`Python` `desktop` `web`	公式	repo	心理実験や行動課題の刺激提示、反応記録、オンライン実験を支援する環境です。
`jspsych`	jsPsych	`library`	`whole-person`	`behavior` `psychology`	`behavioral-task` `reaction-time` `web-experiment`	`experiment-design` `data-acquisition` `timing` `logging`	`JavaScript` `web`	公式	repo	ブラウザ上の心理実験・行動課題を構築し、反応やログを収集する JavaScript ライブラリです。
`opensesame`	OpenSesame	`tool`	`whole-person`	`behavior` `psychology`	`behavioral-task` `reaction-time` `stimuli`	`experiment-design` `data-acquisition` `timing` `logging`	`Python` `desktop`	公式	repo	GUI と Python を組み合わせて行動・認知実験を作成する実験ビルダーです。
`pingouin`	Pingouin	`library`	`whole-person`	`statistics` `behavior` `psychology`	`tabular` `questionnaire` `behavioral-outcomes`	`statistics` `effect-size` `reliability` `hypothesis-testing`	`Python`	公式	repo	心理・行動データでよく使う統計検定、効果量、信頼性指標を簡潔に計算できます。
`semopy`	semopy	`library`	`whole-person`	`statistics` `psychometrics`	`questionnaire` `latent-variable` `tabular`	`structural-equation-modeling` `modeling` `inference`	`Python`	公式	repo	構造方程式モデリングを Python で実行し、質問紙や潜在変数解析に使えます。
`lme4`	lme4	`library`	`whole-person` `clinical`	`statistics` `behavior` `clinical-data`	`longitudinal` `repeated-measures` `tabular`	`mixed-model` `statistics` `inference`	`R`	公式	repo	反復測定、階層、個人差を含む行動・臨床データの混合効果モデル解析に使われます。
`brms`	brms	`library`	`whole-person` `clinical`	`statistics` `behavior` `clinical-data`	`longitudinal` `tabular` `outcomes`	`bayesian-modeling` `mixed-model` `inference` `prediction`	`R` `Stan`	公式	repo	Stan をバックエンドに、R の式記法でベイズ階層モデルを構築できるパッケージです。
`opendp`	OpenDP	`library`	`infrastructure`	`privacy` `governance` `statistics`	`tabular` `aggregate` `sensitive-data`	`differential-privacy` `privacy-accounting` `statistics`	`Python` `Rust`	公式	repo	差分プライバシー付き統計処理を構築するためのライブラリとフレームワークです。
`diffprivlib`	diffprivlib	`library`	`infrastructure`	`privacy` `machine-learning`	`tabular` `sensitive-data`	`differential-privacy` `machine-learning` `statistics`	`Python` `scikit-learn`	公式	repo	差分プライバシー対応の統計量と scikit-learn 風モデルを提供する IBM の Python ライブラリです。
`presidio`	Microsoft Presidio	`library`	`whole-person` `clinical` `infrastructure`	`privacy` `clinical-nlp` `governance`	`text` `PII` `documents`	`deidentification` `entity-recognition` `redaction` `governance`	`Python`	公式	repo	テキスト中の個人情報検出、匿名化、マスキングを行う PII 処理フレームワークです。
`arx`	ARX Data Anonymization Tool	`tool`	`infrastructure`	`privacy` `governance`	`tabular` `sensitive-data`	`anonymization` `risk-assessment` `k-anonymity` `governance`	`Java` `desktop`	公式	repo	表形式データの匿名化、再識別リスク評価、k-匿名性などを扱うデスクトップツールです。
`monocle3`	Monocle 3	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `trajectory`	`single-cell RNA-seq` `cell-trajectories`	`trajectory` `pseudotime` `differential-expression` `visualization`	`R`	公式	repo	single-cell データから細胞分化軌道や擬似時間を推定する R パッケージです。
`elephant`	Elephant	`library`	`organ-system`	`neurophysiology` `statistics`	`spike-train` `LFP` `analog-signal`	`spike-train-analysis` `spectral-analysis` `statistics` `correlation`	`Python` `Neo`	公式	repo	スパイク列や LFP などの神経活動データに統計解析関数を提供する Python ライブラリです。
`spikeinterface`	SpikeInterface	`library`	`organ-system`	`neurophysiology`	`extracellular-electrophysiology` `spike-sorting`	`spike-sorting` `quality-control` `curation` `comparison` `export`	`Python`	公式	repo	細胞外電気生理のスパイクソーティング、品質指標、curation を標準化する Python ツールです。
`pyhrv`	pyHRV	`library`	`organ-system`	`physiology` `wearables`	`ECG` `RR-intervals` `NN-intervals`	`heart-rate-variability` `feature-extraction` `statistics`	`Python`	公式	repo	RR/NN 間隔から時間領域、周波数領域、非線形の HRV 指標を計算します。
`pyactigraphy`	pyActigraphy	`library`	`organ-system`	`physiology` `wearables` `sleep`	`actigraphy` `activity` `rest-activity`	`circadian-analysis` `sleep-wake-analysis` `feature-extraction`	`Python`	公式	repo	アクチグラフィ活動量系列から睡眠覚醒や概日リズム指標を解析する Python ライブラリです。
`ants`	ANTs	`tool`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging` `neuroimaging`	`MRI` `CT` `medical-volume`	`registration` `segmentation` `template-building` `normalization`	`C++` `command-line` `ANTsPy` `ANTsR`	公式	repo	高精度な医用画像 registration、正規化、テンプレート構築で広く使われるツール群です。
`slicer`	3D Slicer	`platform`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `visualization`	`DICOM` `CT` `MRI` `3D-models`	`visualization` `segmentation` `registration` `workflow`	`Python` `C++` `desktop`	公式	repo	医用画像の三次元可視化、セグメンテーション、研究ワークフロー構築を行う統合環境です。
`pathling`	Pathling	`platform`	`whole-person` `clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability`	`FHIR` `EHR` `bulk-data`	`analytics` `query` `aggregation` `terminology`	`Java` `Spark` `FHIR`	公式	repo	FHIR データに対して terminology-aware な分析クエリや集計を実行するエンジンです。
`openmrs`	OpenMRS	`platform`	`whole-person` `clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `EHR`	`patients` `encounters` `orders` `observations`	`data-acquisition` `EHR-platform` `clinical-workflow` `metadata`	`Java` `web`	公式	repo	臨床現場で患者、診療、検査、観察データを記録するオープンソース EHR プラットフォームです。
`stanza-biomed`	Stanza Biomedical and Clinical Models	`library`	`whole-person` `clinical`	`clinical-nlp` `biomedical-nlp`	`clinical-text` `biomedical-text`	`tokenization` `NER` `dependency-parsing` `preprocessing`	`Python` `Stanford NLP`	公式	repo	生物医学・臨床テキスト向けの Stanza モデルで基本 NLP と固有表現抽出を行えます。
`quickumls`	QuickUMLS	`library`	`whole-person` `clinical`	`clinical-nlp` `biomedical-nlp`	`clinical-text` `biomedical-text` `UMLS`	`dictionary-matching` `entity-linking` `concept-extraction`	`Python` `UMLS`	公式	repo	UMLS 辞書を用いた近似文字列マッチングで医療概念候補を抽出する Python ツールです。
`otree`	oTree	`platform`	`whole-person` `population` `infrastructure`	`behavior` `psychology`	`behavioral-economics` `group-interaction` `survey`	`experiment-design` `participant-management` `online-study` `data-acquisition`	`Python` `web`	公式	repo	行動経済学や社会実験のオンライン参加者管理と相互作用課題に強い実験基盤です。
`labjs`	lab.js	`library`	`whole-person`	`behavior` `psychology`	`web-experiment` `reaction-time` `questionnaire`	`experiment-design` `stimulus-presentation` `data-acquisition`	`JavaScript` `web`	公式	repo	Web ベースの心理実験を GUI と JavaScript で作成できる実験構築ライブラリです。
`sdc-micro`	sdcMicro	`library`	`population` `infrastructure`	`privacy` `governance` `statistics`	`microdata` `survey` `tabular`	`statistical-disclosure-control` `anonymization` `risk-assessment` `utility-assessment`	`R` `CRAN`	公式	repo	個票データの統計的開示制御、匿名化、再識別リスク評価、有用性評価を行う R パッケージです。
`anonymeter`	Anonymeter	`library`	`infrastructure`	`privacy` `governance`	`synthetic-data` `tabular` `sensitive-data`	`privacy-risk-evaluation` `attack-metrics` `linkability` `inference`	`Python`	公式	repo	合成データや匿名化データのプライバシーリスクを攻撃ベースで測る Python ツールです。
`datashield`	DataSHIELD	`platform`	`whole-person` `clinical` `population` `infrastructure`	`privacy` `governance` `clinical-data`	`sensitive-data` `multi-site` `tabular`	`federated-analysis` `non-disclosive-analysis` `governance` `output-checking`	`R` `server-client`	公式	repo	個票データを移動せず、複数拠点で非開示型の統計解析を行う federated analysis 基盤です。
`pyteomics`	Pyteomics	`library`	`molecular` `infrastructure`	`proteomics` `mass-spectrometry`	`mzML` `MGF` `mzIdentML` `FASTA`	`io` `parsing` `peptide-chemistry` `workflow`	`Python`	公式	repo	プロテオミクス形式の読み書きやペプチド関連処理を Python で扱う軽量ライブラリです。
`sirius`	SIRIUS	`tool`	`molecular`	`metabolomics` `mass-spectrometry`	`MS/MS` `small-molecule-spectra`	`formula-prediction` `compound-identification` `structure-annotation`	`Java` `desktop` `command-line`	公式	repo	MS/MS から分子式や候補構造を推定する計算メタボロミクスツールです。
`picrust2`	PICRUSt2	`tool`	`molecular`	`microbiome`	`amplicon` `marker-gene` `ASV`	`functional-prediction` `pathway-inference` `phylogenetic-placement`	`Python` `R`	公式	repo	16S などのマーカー遺伝子データから微生物群集の機能ポテンシャルを推定します。
`galaxy`	Galaxy	`platform`	`molecular` `infrastructure`	`workflow` `bioinformatics`	`omics` `workflow` `tool-wrappers`	`workflow` `web-analysis` `training` `sharing` `reproducibility`	`Python` `web`	公式	repo	ブラウザ上でバイオインフォマティクス解析を実行・共有できるワークフロー基盤です。
`cwl`	Common Workflow Language	`standard`	`infrastructure`	`workflow` `bioinformatics`	`workflow` `tool-description`	`workflow-specification` `portability` `interoperability`	`YAML` `JSON` `CWL`	公式	repo	コマンドラインツールと科学ワークフローを実行環境非依存に記述する標準仕様です。
`wdl`	Workflow Description Language	`standard`	`infrastructure`	`workflow` `bioinformatics`	`workflow` `task-definition`	`workflow-specification` `portability` `pipeline-description`	`WDL` `OpenWDL`	公式	repo	ゲノム解析などで使われる、人間が読み書きしやすいワークフロー記述言語です。
`dockstore`	Dockstore	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`workflow` `bioinformatics`	`workflow` `tool-description` `notebook`	`registry` `sharing` `GA4GH-interoperability` `metadata`	`CWL` `WDL` `Nextflow` `web`	公式	repo	バイオインフォマティクスのツール、ワークフロー、ノートブックを登録共有するレジストリです。
`biotite`	Biotite	`library`	`molecular`	`molecular-biology` `bioinformatics`	`sequence` `structure` `annotation`	`parsing` `analysis` `visualization` `format-conversion`	`Python`	公式	repo	配列、構造、注釈などの分子生物学データを Python で解析するライブラリです。
`rust-bio`	Rust-Bio	`library`	`molecular`	`bioinformatics` `genomics`	`sequence` `alignment` `genomic-intervals`	`parsing` `alignment` `statistics` `data-structures`	`Rust`	公式	repo	Rust で配列解析、アラインメント、ゲノム区間処理を行うための bioinformatics ライブラリです。
`seqan3`	SeqAn3	`library`	`molecular`	`bioinformatics` `genomics`	`sequence` `alignment`	`sequence-analysis` `alignment` `indexing` `parsing`	`C++`	公式	repo	C++ で高速な配列解析ツールを構築するためのモダンなライブラリです。
`pybedtools`	pybedtools	`library`	`molecular`	`genomics` `epigenomics`	`BED` `GFF` `VCF` `BAM`	`interval-operations` `overlap` `annotation` `workflow`	`Python` `BEDTools`	公式	repo	BEDTools のゲノム区間演算を Python から再現可能に扱うラッパーライブラリです。
`pybigwig`	pyBigWig	`library`	`molecular`	`genomics` `epigenomics`	`bigWig` `bigBed` `genome-tracks`	`io` `signal-query` `coverage` `visualization-support`	`Python`	公式	repo	bigWig/bigBed のゲノムトラックを Python から高速に読み出すライブラリです。
`deeptools`	deepTools	`tool`	`molecular`	`epigenomics` `genomics`	`bigWig` `BAM` `ChIP-seq` `ATAC-seq`	`quality-control` `signal-processing` `visualization` `coverage`	`Python` `command-line`	公式	repo	ChIP-seq/ATAC-seq などのゲノムシグナルを集計・可視化するコマンドラインツール群です。
`macs3`	MACS3	`tool`	`molecular`	`epigenomics` `genomics`	`ChIP-seq` `ATAC-seq` `BAM`	`peak-calling` `signal-modeling` `quality-control`	`Python` `command-line`	公式	repo	ChIP-seq や ATAC-seq のピーク検出に使われる代表的な peak caller です。
`bowtie2`	Bowtie 2	`tool`	`molecular`	`genomics` `transcriptomics` `microbiome`	`FASTQ` `short-read-sequencing`	`alignment` `indexing` `mapping`	`C++` `command-line`	公式	repo	短鎖シーケンスリードを参照配列へ高速にマッピングするアラインメントツールです。
`bwa`	BWA	`tool`	`molecular`	`genomics`	`FASTQ` `short-read-sequencing`	`alignment` `mapping` `indexing`	`C` `command-line`	公式	repo	ヒト短鎖ゲノムリードの参照ゲノムアラインメントで広く使われるツールです。
`minimap2`	minimap2	`tool`	`molecular`	`genomics` `transcriptomics`	`long-read-sequencing` `assembly` `RNA-seq`	`alignment` `mapping` `overlap`	`C` `command-line`	公式	repo	長鎖リード、アセンブリ、スプライスリードを高速にマッピングする汎用アライナーです。
`fastp`	fastp	`tool`	`molecular`	`genomics` `transcriptomics` `microbiome`	`FASTQ`	`quality-control` `trimming` `filtering` `reporting`	`C++` `command-line`	公式	repo	FASTQ の品質確認、トリミング、フィルタリング、HTML レポート生成を高速に行います。
`fastqc`	FastQC	`tool`	`molecular`	`genomics` `transcriptomics` `microbiome`	`FASTQ`	`quality-control` `reporting`	`Java` `command-line` `desktop`	公式	repo	シーケンスリードの品質を確認し、視覚的な QC レポートを出力する定番ツールです。
`vcflib`	vcflib	`tool`	`molecular`	`genomics` `variant-analysis`	`VCF` `variants`	`variant-manipulation` `filtering` `normalization` `statistics`	`C++` `command-line`	公式	repo	VCF の正規化、フィルタリング、比較、統計処理を行うツール群です。
`scikit-allel`	scikit-allel	`library`	`molecular` `population`	`genomics` `population-genetics`	`variants` `genotypes` `VCF` `Zarr`	`population-genetics` `statistics` `quality-control` `visualization`	`Python`	公式	repo	大規模 genotype/variant データの集団遺伝解析を Python で行うライブラリです。
`plink2`	PLINK 2	`tool`	`molecular` `population`	`genomics` `population-genetics`	`genotype-arrays` `PGEN` `VCF`	`GWAS` `quality-control` `association-testing` `format-conversion`	`C++` `command-line`	公式	repo	ヒト遺伝統計、GWAS、大規模 genotype QC の代表的コマンドラインツールです。
`stringtie`	StringTie	`tool`	`molecular`	`transcriptomics`	`RNA-seq` `BAM` `GTF`	`transcript-assembly` `isoform-quantification` `annotation`	`C++` `command-line`	公式	repo	RNA-seq アラインメントから転写産物構造と発現量を推定するツールです。
`bustools`	BUSpaRse / bustools	`tool`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `transcriptomics`	`single-cell RNA-seq` `BUS` `barcode`	`barcode-processing` `UMI-counting` `preprocessing`	`C++` `command-line`	公式	repo	single-cell RNA-seq の BUS 形式データを処理し、バーコードや UMI 集計を行います。
`kb-python`	kb-python	`workflow`	`molecular` `cellular` `infrastructure`	`single-cell` `transcriptomics`	`single-cell RNA-seq` `FASTQ` `count-matrix`	`preprocessing` `quantification` `workflow`	`Python` `kallisto` `bustools`	公式	repo	kallisto と bustools を使った single-cell RNA-seq 前処理を簡潔に実行する Python CLI です。
`alevin-fry`	alevin-fry	`tool`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `transcriptomics`	`single-cell RNA-seq` `USA-mode` `permit-list`	`quantification` `barcode-processing` `preprocessing`	`Rust` `command-line`	公式	repo	single-cell RNA-seq の UMI 解決と転写産物/遺伝子定量を高速に行うツールです。
`scvelo`	scVelo	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `trajectory`	`single-cell RNA-seq` `RNA velocity` `AnnData`	`RNA-velocity` `trajectory` `dynamics` `visualization`	`Python` `scverse`	公式	repo	single-cell RNA-seq の spliced/unspliced 情報から RNA velocity と細胞状態遷移を推定します。
`velocyto`	velocyto.py	`tool`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `transcriptomics`	`single-cell RNA-seq` `RNA velocity`	`RNA-velocity` `preprocessing` `quantification`	`Python` `command-line`	公式	repo	RNA velocity 解析に必要な spliced/unspliced カウントを生成する Python ツールです。
`scrublet`	Scrublet	`library`	`cellular`	`single-cell` `quality-control`	`single-cell RNA-seq` `count-matrix`	`doublet-detection` `quality-control` `simulation`	`Python`	公式	repo	single-cell RNA-seq の doublet をシミュレーションに基づいて検出する Python ツールです。
`doubletdetection`	DoubletDetection	`library`	`cellular`	`single-cell` `quality-control`	`single-cell RNA-seq` `count-matrix`	`doublet-detection` `quality-control`	`Python`	公式	repo	single-cell RNA-seq データの doublet を教師なしに検出する Python パッケージです。
`scanorama`	Scanorama	`library`	`cellular`	`single-cell` `integration`	`single-cell RNA-seq` `count-matrix`	`batch-correction` `integration` `embedding`	`Python`	公式	repo	複数 single-cell データセットの統合と batch correction を行う Python ツールです。
`bbknn`	BBKNN	`library`	`cellular`	`single-cell` `integration`	`single-cell RNA-seq` `AnnData`	`batch-correction` `nearest-neighbor-graph` `integration`	`Python` `Scanpy`	公式	repo	batch-balanced kNN グラフを作り、Scanpy 系 single-cell 解析のバッチ補正を支援します。
`harmonypy`	harmonypy	`library`	`cellular`	`single-cell` `integration`	`single-cell embeddings` `expression`	`batch-correction` `integration` `embedding`	`Python`	公式	repo	Harmony アルゴリズムを Python から使い、single-cell 埋め込みのバッチ補正を行います。
`episcanpy`	EpiScanpy	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `epigenomics`	`single-cell ATAC-seq` `AnnData`	`preprocessing` `clustering` `visualization` `epigenomic-analysis`	`Python` `Scanpy`	公式	repo	single-cell ATAC-seq などの単一細胞エピゲノムデータを Scanpy 風に解析します。
`spatialdata`	SpatialData	`library`	`cellular` `tissue` `infrastructure`	`spatial-omics` `bioimaging` `data-model`	`spatial transcriptomics` `microscopy` `labels` `shapes`	`data-model` `io` `interoperability` `visualization`	`Python` `scverse`	公式	repo	空間オミクス、画像、ラベル、形状を統合的に扱う scverse のデータモデルです。
`tangram`	Tangram	`library`	`cellular` `tissue`	`spatial-omics` `single-cell`	`single-cell RNA-seq` `spatial transcriptomics`	`cell-mapping` `spatial-deconvolution` `integration`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	single-cell 発現を空間トランスクリプトミクス座標へ対応付ける deep learning ツールです。
`cellpose`	Cellpose	`library`	`cellular` `tissue`	`bioimaging` `cell-biology`	`microscopy` `cell-images` `tissue-images`	`segmentation` `cell-detection` `modeling`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	顕微鏡画像から細胞や核を汎用的にセグメンテーションする深層学習ツールです。
`stardist`	StarDist	`library`	`cellular` `tissue`	`bioimaging` `cell-biology`	`microscopy` `nuclei` `cell-images`	`segmentation` `object-detection` `modeling`	`Python` `TensorFlow`	公式	repo	星凸形状モデルにより細胞核などの密集物体をセグメンテーションします。
`deepcell-tf`	DeepCell	`library`	`cellular` `tissue`	`bioimaging` `cell-biology`	`microscopy` `cell-images`	`segmentation` `tracking` `deep-learning`	`Python` `TensorFlow`	公式	repo	細胞画像のセグメンテーション、追跡、深層学習モデル利用を支援するライブラリです。
`aicsimageio`	AICSImageIO	`library`	`cellular` `tissue`	`bioimaging`	`microscopy` `OME-TIFF` `CZI` `ND2`	`io` `metadata` `format-conversion`	`Python`	公式	repo	顕微鏡画像の多様な形式を Python で読み込み、メタデータと多次元配列へ変換します。
`ome-zarr-py`	ome-zarr-py	`library`	`cellular` `tissue` `infrastructure`	`bioimaging` `data-standard`	`OME-Zarr` `microscopy` `multiscale-images`	`io` `format-conversion` `metadata` `interoperability`	`Python` `OME`	公式	repo	大規模顕微鏡画像を OME-Zarr 形式で読み書きする Python 実装です。
`flowkit`	FlowKit	`library`	`cellular`	`cytometry` `immunology`	`flow-cytometry` `FCS` `gating`	`io` `gating` `compensation` `analysis`	`Python`	公式	repo	FCS 読み込み、補償、gating、フローサイトメトリー解析を Python で行います。
`flowcal`	FlowCal	`library`	`cellular`	`cytometry`	`flow-cytometry` `FCS`	`io` `calibration` `quality-control` `visualization`	`Python`	公式	repo	フローサイトメトリーデータの読み込み、校正、可視化、基本解析を行う Python ライブラリです。
`cytoflow`	Cytoflow	`tool`	`cellular` `infrastructure`	`cytometry`	`flow-cytometry` `FCS`	`analysis` `gating` `visualization` `workflow`	`Python` `desktop`	公式	repo	フローサイトメトリーの探索的解析と再現可能なワークフロー作成を支援します。
`pycytominer`	pycytominer	`library`	`cellular` `tissue`	`cell-profiling` `bioimaging`	`cell-painting` `morphology-profiles` `tabular`	`normalization` `feature-selection` `profiling` `quality-control`	`Python`	公式	repo	Cell Painting などの形態プロファイルを正規化、特徴選択、品質管理する Python ライブラリです。
`gseapy`	GSEApy	`library`	`molecular`	`systems-biology` `transcriptomics`	`gene-sets` `expression` `ranked-genes`	`enrichment-analysis` `GSEA` `visualization`	`Python`	公式	repo	GSEA や Enrichr 連携などの遺伝子セットエンリッチメント解析を Python で行います。
`goatools`	GOATOOLS	`library`	`molecular`	`systems-biology` `annotation`	`Gene Ontology` `gene-lists`	`enrichment-analysis` `annotation` `statistics`	`Python`	公式	repo	Gene Ontology の DAG、注釈、エンリッチメント解析を Python で扱います。
`pybiomart`	pybiomart	`library`	`molecular`	`genomics` `annotation`	`BioMart` `gene-annotation`	`annotation-query` `metadata` `integration`	`Python` `Ensembl`	公式	repo	Ensembl BioMart などから遺伝子注釈テーブルを Python で取得するライブラリです。
`biom-format`	BIOM Format	`library`	`molecular` `infrastructure`	`microbiome` `data-standard`	`BIOM` `feature-table` `taxonomy`	`io` `data-standard` `format-conversion`	`Python`	公式	repo	マイクロバイオーム feature table の標準形式 BIOM を読み書きする実装です。
`deblur`	Deblur	`tool`	`molecular`	`microbiome`	`amplicon` `16S` `ASV`	`denoising` `quality-control` `sequence-variants`	`Python`	公式	repo	アンプリコン配列から誤りを取り除き、sub-OTU/ASV を推定するツールです。
`sourmash`	sourmash	`tool`	`molecular`	`microbiome` `genomics` `metagenomics`	`sequence` `sketch` `metagenomics`	`sketching` `similarity` `classification` `search`	`Python` `command-line`	公式	repo	MinHash sketch を使ってゲノムやメタゲノム配列の類似度検索・分類を行います。
`kaiju`	Kaiju	`tool`	`molecular`	`microbiome` `metagenomics`	`metagenomics` `protein-reference`	`taxonomy` `classification` `read-assignment`	`C++` `command-line`	公式	repo	タンパク質レベルの検索に基づいてメタゲノムリードを taxonomic classification します。
`centrifuge`	Centrifuge	`tool`	`molecular`	`microbiome` `metagenomics`	`metagenomics` `sequence`	`taxonomy` `classification` `indexing`	`C++` `command-line`	公式	repo	圧縮インデックスを使ってメタゲノムリードを高速に分類するツールです。
`kneaddata`	KneadData	`workflow`	`molecular` `infrastructure`	`microbiome` `metagenomics`	`metagenomics` `metatranscriptomics` `FASTQ`	`quality-control` `host-decontamination` `preprocessing` `workflow`	`Python` `bioBakery`	公式	repo	微生物 shotgun データの品質処理と宿主配列除去を行う bioBakery ワークフローです。
`alphapept`	AlphaPept	`library`	`molecular`	`proteomics` `mass-spectrometry`	`LC-MS/MS` `proteomics`	`identification` `quantification` `workflow` `visualization`	`Python`	公式	repo	Python で構築されたオープンなプロテオミクス同定・定量パイプラインです。
`mokapot`	mokapot	`library`	`molecular`	`proteomics` `mass-spectrometry`	`peptide-spectrum-matches` `MS/MS`	`FDR` `rescoring` `statistics` `postprocessing`	`Python`	公式	repo	プロテオミクス検索結果を機械学習で rescoring し、FDR を推定する Python ツールです。
`tidyms`	tidyms	`library`	`molecular`	`metabolomics` `mass-spectrometry`	`LC-MS` `metabolomics`	`preprocessing` `feature-detection` `annotation` `quality-control`	`Python`	公式	repo	LC-MS metabolomics の前処理、特徴抽出、注釈補助を Python で行います。
`spec2vec`	Spec2Vec	`library`	`molecular`	`metabolomics` `mass-spectrometry`	`MS/MS` `spectra`	`embedding` `similarity` `annotation`	`Python`	公式	repo	MS/MS スペクトルを文書のように埋め込み、類似度計算や注釈支援を行います。
`msbuddy`	msbuddy	`library`	`molecular`	`metabolomics` `mass-spectrometry`	`MS/MS` `small-molecule-spectra`	`formula-annotation` `isotope-analysis` `compound-annotation`	`Python`	公式	repo	高分解能 MS/MS データから分子式候補を推定する Python ツールです。
`tsfresh`	tsfresh	`library`	`organ-system` `whole-person`	`physiology` `time-series` `wearables`	`time-series` `sensor` `biosignal`	`feature-extraction` `feature-selection` `statistics`	`Python`	公式	repo	生体信号やセンサ時系列から多数の特徴量を自動抽出・選択する Python ライブラリです。
`sktime`	sktime	`library`	`organ-system` `whole-person` `population`	`time-series` `machine-learning`	`time-series` `panel-data`	`classification` `forecasting` `regression` `modeling`	`Python` `scikit-learn`	公式	repo	時系列分類、予測、回帰を scikit-learn 風に扱うライブラリで、生体時系列にも応用できます。
`neurodsp`	NeuroDSP	`library`	`organ-system`	`neurophysiology`	`EEG` `LFP` `neural-time-series`	`spectral-analysis` `filtering` `time-frequency` `simulation`	`Python`	公式	repo	神経時系列信号のフィルタリング、スペクトル解析、リズム解析を行う Python ライブラリです。
`specparam`	specparam / FOOOF	`library`	`organ-system`	`neurophysiology`	`EEG` `MEG` `LFP` `power-spectrum`	`spectral-parameterization` `feature-extraction` `modeling`	`Python`	公式	repo	神経信号のパワースペクトルを周期成分と非周期成分へ分解して特徴量化します。
`antropy`	AntroPy	`library`	`organ-system` `whole-person`	`physiology` `neurophysiology`	`EEG` `ECG` `time-series`	`entropy` `fractal-analysis` `feature-extraction`	`Python`	公式	repo	生体時系列のエントロピー、フラクタル、複雑性指標を計算する Python ライブラリです。
`pyphysio`	pyphysio	`library`	`organ-system` `whole-person`	`physiology` `wearables`	`ECG` `EDA` `PPG` `respiration`	`preprocessing` `feature-extraction` `signal-processing`	`Python`	公式	repo	生理信号の前処理と特徴抽出を統一的な pipeline として扱う Python ライブラリです。
`sleepecg`	SleepECG	`library`	`organ-system` `whole-person`	`sleep` `physiology`	`ECG` `sleep`	`sleep-staging` `feature-extraction` `modeling`	`Python`	公式	repo	ECG から睡眠ステージ推定や心拍関連特徴抽出を行う Python ライブラリです。
`py-ecg-detectors`	py-ecg-detectors	`library`	`organ-system`	`physiology`	`ECG`	`R-peak-detection` `preprocessing` `feature-extraction`	`Python`	公式	repo	複数の ECG R 波検出アルゴリズムを Python で比較・利用できるライブラリです。
`hrv-analysis`	hrv-analysis	`library`	`organ-system` `whole-person`	`physiology` `wearables`	`ECG` `PPG` `RR-intervals`	`heart-rate-variability` `feature-extraction` `quality-control`	`Python`	公式	repo	RR 間隔から HRV 指標を抽出し、外れ値や欠損補正も扱う Python ライブラリです。
`tsflex`	tsflex	`library`	`organ-system` `whole-person`	`time-series` `wearables`	`time-series` `sensor` `biosignal`	`feature-extraction` `windowing` `pipeline`	`Python`	公式	repo	複数センサ時系列に対して窓切りと特徴抽出 pipeline を柔軟に構築します。
`dipy`	DIPY	`library`	`organ-system`	`neuroimaging` `medical-imaging`	`diffusion-MRI` `tractography` `NIfTI`	`reconstruction` `tractography` `registration` `denoising`	`Python`	公式	repo	拡散 MRI の再構成、tractography、registration、ノイズ除去を行う Python ライブラリです。
`mriqc`	MRIQC	`workflow`	`organ-system` `infrastructure`	`neuroimaging` `quality-control`	`MRI` `BIDS`	`quality-control` `reporting` `workflow`	`Python` `BIDS`	公式	repo	BIDS MRI データセットの画像品質指標と視覚レポートを生成するワークフローです。
`qsiprep`	QSIPrep	`workflow`	`organ-system` `infrastructure`	`neuroimaging`	`diffusion-MRI` `BIDS`	`preprocessing` `quality-control` `workflow` `reporting`	`Python` `BIDS`	公式	repo	BIDS diffusion MRI の前処理と品質レポートを再現可能に実行するワークフローです。
`smriprep`	sMRIPrep	`workflow`	`organ-system` `infrastructure`	`neuroimaging`	`structural-MRI` `BIDS`	`preprocessing` `segmentation` `workflow` `reporting`	`Python` `BIDS`	公式	repo	構造 MRI の標準的前処理を BIDS 入力から再現可能に行う NiPreps ワークフローです。
`xcp-d`	XCP-D	`workflow`	`organ-system` `infrastructure`	`neuroimaging`	`fMRI` `BIDS-derivatives`	`postprocessing` `connectivity` `quality-control` `workflow`	`Python` `BIDS`	公式	repo	fMRIPrep などの derivative に対して fMRI 後処理と connectivity 解析を行います。
`bids-validator`	BIDS Validator	`tool`	`organ-system` `behavioral` `infrastructure`	`data-standard` `neuroimaging` `neurophysiology`	`BIDS`	`validation` `metadata` `quality-control`	`JavaScript` `BIDS`	公式	repo	BIDS データセットが仕様に沿っているかを検証する公式 validator です。
`heudiconv`	HeuDiConv	`tool`	`organ-system` `infrastructure`	`neuroimaging` `data-standard`	`DICOM` `BIDS`	`format-conversion` `metadata` `workflow`	`Python` `BIDS`	公式	repo	DICOM から BIDS 形式への変換ルールを Python で定義・実行するツールです。
`dcm2niix`	dcm2niix	`tool`	`organ-system`	`medical-imaging` `neuroimaging`	`DICOM` `NIfTI`	`format-conversion` `metadata` `io`	`C++` `command-line`	公式	repo	DICOM 画像を NIfTI に変換し、画像メタデータ抽出も行う定番ツールです。
`nnunet`	nnU-Net	`library`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging` `machine-learning`	`CT` `MRI` `medical-volume`	`segmentation` `deep-learning` `training` `inference`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	医用画像セグメンテーションの self-configuring deep learning フレームワークです。
`torchio`	TorchIO	`library`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging` `machine-learning`	`MRI` `CT` `medical-volume`	`augmentation` `preprocessing` `patch-sampling` `deep-learning`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	3D 医用画像の前処理、拡張、patch sampling を PyTorch ワークフロー向けに提供します。
`highdicom`	highdicom	`library`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `interoperability`	`DICOM` `segmentation` `structured-report`	`io` `metadata` `interoperability` `annotation`	`Python` `DICOM`	公式	repo	DICOM segmentation、structured report、parametric map などを Python で扱う高水準ライブラリです。
`dicomweb-client`	dicomweb-client	`library`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `interoperability`	`DICOMweb` `DICOM`	`api` `io` `metadata` `integration`	`Python` `DICOMweb`	公式	repo	DICOMweb サービスから画像やメタデータを取得・保存する Python クライアントです。
`pyradiomics`	PyRadiomics	`library`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging` `radiomics`	`CT` `MRI` `PET` `segmentation-mask`	`feature-extraction` `radiomics` `quality-control`	`Python`	公式	repo	医用画像と領域マスクから radiomics 特徴量を抽出する Python ライブラリです。
`totalsegmentator`	TotalSegmentator	`tool`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging` `machine-learning`	`CT` `MRI` `medical-volume`	`segmentation` `inference` `annotation`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	CT/MRI から多数の臓器・構造を自動セグメンテーションするツールです。
`lungmask`	lungmask	`tool`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging` `machine-learning`	`CT` `lung-imaging`	`segmentation` `inference` `preprocessing`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	胸部 CT から肺野を自動セグメンテーションする Python ツールです。
`itk`	ITK	`library`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging`	`medical-images` `volumetric-images`	`segmentation` `registration` `filtering` `io`	`C++` `Python`	公式	repo	医用画像の segmentation、registration、filtering を支える基盤 C++ ライブラリです。
`synthea`	Synthea	`tool`	`whole-person` `clinical` `population`	`clinical-data` `simulation`	`synthetic-EHR` `FHIR` `claims`	`simulation` `synthetic-data` `testing` `privacy`	`Java` `FHIR`	公式	repo	FHIR などで出力できる合成患者 EHR データを生成するシミュレーターです。
`ohdsi-achilles`	OHDSI Achilles	`library`	`clinical` `population`	`clinical-data` `observational-health` `quality-control`	`OMOP` `EHR` `claims`	`data-characterization` `quality-control` `descriptive-statistics`	`R` `OHDSI`	公式	repo	OMOP CDM データベースの記述統計と品質診断を生成する OHDSI パッケージです。
`patientlevelprediction`	PatientLevelPrediction	`library`	`clinical` `population`	`clinical-data` `observational-health` `machine-learning`	`OMOP` `EHR` `claims`	`prediction` `modeling` `validation` `cohort-analysis`	`R` `OHDSI`	公式	repo	OMOP CDM 上で患者レベル予測モデルを構築・外部検証する OHDSI パッケージです。
`cohortmethod`	CohortMethod	`library`	`clinical` `population`	`clinical-data` `observational-health`	`OMOP` `EHR` `claims`	`causal-inference` `cohort-analysis` `propensity-score` `effect-estimation`	`R` `OHDSI`	公式	repo	OMOP CDM 上で比較コホート研究と傾向スコア解析を行う OHDSI パッケージです。
`ohdsi-featureextraction`	OHDSI FeatureExtraction	`library`	`clinical` `population`	`clinical-data` `observational-health`	`OMOP` `EHR` `claims`	`feature-extraction` `covariate-construction` `phenotyping`	`R` `OHDSI`	公式	repo	OMOP CDM から解析用 covariate や特徴量を抽出する OHDSI パッケージです。
`ohdsi-sqlrender`	OHDSI SqlRender	`library`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability`	`SQL` `OMOP`	`SQL-translation` `templating` `database-portability`	`R` `OHDSI`	公式	repo	OHDSI 解析 SQL を複数 DB 方言へ変換し、移植性を高める R パッケージです。
`ohdsi-databaseconnector`	OHDSI DatabaseConnector	`library`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability`	`OMOP` `SQL-database`	`database-connection` `query-execution` `integration`	`R` `OHDSI`	公式	repo	OHDSI R パッケージ群から各種 SQL データベースへ接続するための基盤です。
`whiterabbit`	WhiteRabbit	`tool`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `data-mapping`	`source-EHR` `tabular` `OMOP`	`source-profiling` `data-mapping` `ETL-planning`	`Java` `OHDSI`	公式	repo	臨床ソースデータをプロファイルし、OMOP 変換前のデータ理解を支援する OHDSI ツールです。
`usagi`	Usagi	`tool`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `vocabulary-mapping`	`clinical-codes` `OMOP-vocabulary`	`concept-mapping` `vocabulary-mapping` `ETL-support`	`Java` `OHDSI`	公式	repo	ローカル臨床コードを OMOP 標準概念へ対応付ける vocabulary mapping ツールです。
`capr`	Capr	`library`	`clinical` `population`	`clinical-data` `phenotyping`	`OMOP` `cohort-definition`	`cohort-definition` `phenotyping` `query-generation`	`R` `OHDSI`	公式	repo	OMOP CDM の phenotype / cohort definition を R コードとして構築する OHDSI パッケージです。
`femr`	FEMR	`library`	`whole-person` `clinical` `population`	`clinical-data` `machine-learning`	`EHR` `events` `clinical-time-series`	`featurization` `foundation-modeling` `prediction` `representation-learning`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	EHR イベント列の特徴量化と foundation model 系解析を支援する Python ライブラリです。
`ehrql`	ehrQL	`library`	`clinical` `population`	`clinical-data` `phenotyping`	`EHR` `cohort-query`	`cohort-definition` `query` `phenotyping` `reproducibility`	`Python` `OpenSAFELY`	公式	repo	EHR 研究用 cohort definition と変数抽出を Pythonic に記述する OpenSAFELY の言語です。
`pyhealth`	PyHealth	`library`	`whole-person` `clinical` `population`	`clinical-data` `machine-learning`	`EHR` `claims` `signals` `images`	`modeling` `benchmarking` `prediction` `dataset-processing`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	EHR、信号、医用画像などの医療 ML タスクを統一 API で扱う Python ライブラリです。
`ehrbase`	EHRbase	`platform`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability`	`openEHR` `EHR`	`EHR-server` `api` `data-storage` `interoperability`	`Java` `openEHR`	公式	repo	openEHR 仕様に基づくオープンソース EHR サーバー実装です。
`tableone`	tableone	`library`	`whole-person` `clinical` `population`	`clinical-data` `statistics`	`tabular` `cohort` `baseline-characteristics`	`descriptive-statistics` `reporting` `cohort-summary`	`Python`	公式	repo	臨床研究で使う Table 1 形式の背景特性表を Python で作成します。
`zepid`	zEpid	`library`	`clinical` `population`	`epidemiology` `statistics`	`cohort` `tabular` `observational-data`	`causal-inference` `epidemiology` `effect-estimation` `diagnostics`	`Python`	公式	repo	疫学研究の効果推定、因果推論、診断指標を Python で扱うライブラリです。
`dowhy`	DoWhy	`library`	`clinical` `population` `behavioral`	`causal-inference` `statistics`	`tabular` `observational-data`	`causal-inference` `effect-estimation` `refutation` `modeling`	`Python`	公式	repo	因果グラフに基づく推定、反証、感度確認を行う Python の因果推論ライブラリです。
`econml`	EconML	`library`	`clinical` `population` `behavioral`	`causal-inference` `statistics`	`tabular` `observational-data` `experiments`	`heterogeneous-treatment-effects` `causal-inference` `modeling`	`Python` `scikit-learn`	公式	repo	機械学習で heterogeneous treatment effect を推定する Python 因果推論ライブラリです。
`arviz`	ArviZ	`library`	`whole-person` `clinical` `population`	`statistics` `bayesian-modeling`	`posterior-samples` `model-diagnostics`	`bayesian-diagnostics` `visualization` `model-comparison`	`Python`	公式	repo	ベイズモデルの posterior 診断、可視化、モデル比較を行う Python ライブラリです。
`bambi`	Bambi	`library`	`whole-person` `clinical` `population` `behavioral`	`statistics` `bayesian-modeling`	`tabular` `outcomes` `longitudinal`	`bayesian-modeling` `regression` `hierarchical-modeling`	`Python` `PyMC`	公式	repo	R 風の式で PyMC ベースのベイズ回帰・階層モデルを構築する Python ライブラリです。
`cmdstanpy`	CmdStanPy	`library`	`whole-person` `clinical` `population`	`statistics` `bayesian-modeling`	`tabular` `time-series` `posterior-samples`	`bayesian-modeling` `sampling` `inference`	`Python` `Stan`	公式	repo	Stan モデルを Python からコンパイル・サンプリング・推定する公式インターフェースです。
`epinow2`	EpiNow2	`library`	`population`	`epidemiology` `public-health`	`case-counts` `incidence` `nowcasting`	`nowcasting` `Rt-estimation` `forecasting` `bayesian-modeling`	`R` `Stan`	公式	repo	感染症サーベイランス時系列から Rt 推定、nowcast、forecast を行う R パッケージです。
`epiestim`	EpiEstim	`library`	`population`	`epidemiology` `public-health`	`incidence` `case-counts`	`Rt-estimation` `epidemic-analysis` `statistics`	`R`	公式	repo	流行曲線から実効再生産数を推定する感染症疫学の R パッケージです。
`epinowcast`	epinowcast	`library`	`population`	`epidemiology` `public-health`	`delayed-reports` `incidence` `surveillance`	`nowcasting` `delay-adjustment` `forecasting`	`R` `Stan`	公式	repo	報告遅れを含むサーベイランスデータの nowcasting を行う R パッケージです。
`pomp`	pomp	`library`	`population`	`epidemiology` `statistics`	`time-series` `partially-observed-processes`	`state-space-modeling` `simulation` `inference`	`R`	公式	repo	部分観測マルコフ過程や状態空間モデルのシミュレーション・推定を行う R パッケージです。
`geopandas`	GeoPandas	`library`	`population` `environmental`	`geospatial` `public-health`	`geospatial-vector` `administrative-boundaries`	`spatial-join` `geospatial-analysis` `visualization`	`Python`	公式	repo	地域単位の健康・人口・環境データを地理空間ベクトルとして解析する Python ライブラリです。
`pysal`	PySAL	`library`	`population` `environmental`	`geospatial` `spatial-statistics`	`geospatial` `areal-data` `point-patterns`	`spatial-statistics` `spatial-modeling` `clustering`	`Python`	公式	repo	地域・人口・環境データに空間統計と空間計量モデルを適用する Python エコシステムです。
`rasterio`	Rasterio	`library`	`environmental` `population`	`geospatial` `environmental-data`	`raster` `satellite` `gridded-data`	`io` `geospatial-analysis` `format-conversion`	`Python` `GDAL`	公式	repo	衛星・環境・気候ラスターデータを Python で読み書きし、人口健康データと結合できます。
`osmnx`	OSMnx	`library`	`environmental` `population`	`geospatial` `built-environment`	`street-network` `OpenStreetMap`	`network-analysis` `geocoding` `built-environment-features`	`Python`	公式	repo	OpenStreetMap から街路網や建成環境特徴を取得し、地域健康解析に使える Python ライブラリです。
`scikit-mobility`	scikit-mobility	`library`	`behavioral` `population` `environmental`	`mobility` `geospatial` `behavior`	`GPS` `mobility-traces` `trajectories`	`mobility-analysis` `privacy` `trajectory-mining` `visualization`	`Python`	公式	repo	人流・移動軌跡データの解析、可視化、プライバシー処理を行う Python ライブラリです。
`movingpandas`	MovingPandas	`library`	`behavioral` `population` `environmental`	`mobility` `geospatial`	`trajectories` `GPS` `movement-data`	`trajectory-analysis` `mobility-analysis` `visualization`	`Python` `GeoPandas`	公式	repo	GPS や移動軌跡を GeoPandas と連携して解析する Python ライブラリです。
`rexposome`	rexposome	`library`	`molecular` `whole-person` `population` `environmental`	`exposomics` `epidemiology`	`exposome` `omics` `phenotypes`	`exposome-analysis` `association-testing` `visualization`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	exposome-wide association など、曝露データと健康アウトカムの解析を支援する R パッケージです。
`flower`	Flower	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`privacy` `federated-learning` `machine-learning`	`model-updates` `distributed-data`	`federated-learning` `orchestration` `privacy-preserving-analysis`	`Python`	公式	repo	データを各拠点に残したまま機械学習を行う federated learning フレームワークです。
`fedbiomed`	Fed-BioMed	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`privacy` `federated-learning` `clinical-data`	`distributed-clinical-data` `model-updates`	`federated-learning` `training` `governance`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	医療・研究データの分散拠点で federated learning を行うためのフレームワークです。
`pysyft`	PySyft	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`privacy` `governance` `federated-learning`	`sensitive-data` `remote-data`	`remote-computation` `privacy-preserving-analysis` `governance`	`Python`	公式	repo	機密データを直接移動せず、遠隔計算とアクセス管理を行うプライバシー基盤です。
`tensorflow-federated`	TensorFlow Federated	`library`	`clinical` `population` `infrastructure`	`privacy` `federated-learning` `machine-learning`	`distributed-data` `model-updates`	`federated-learning` `simulation` `training`	`Python` `TensorFlow`	公式	repo	TensorFlow 上で federated learning アルゴリズムを表現・シミュレーションするライブラリです。
`opacus`	Opacus	`library`	`clinical` `population`	`privacy` `machine-learning`	`model-training` `sensitive-data`	`differential-privacy` `training` `privacy-accounting`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	PyTorch モデルを差分プライバシー付きで学習するためのライブラリです。
`tensorflow-privacy`	TensorFlow Privacy	`library`	`clinical` `population`	`privacy` `machine-learning`	`model-training` `sensitive-data`	`differential-privacy` `training` `privacy-accounting`	`Python` `TensorFlow`	公式	repo	TensorFlow モデルの差分プライバシー学習と privacy accounting を支援します。
`limesurvey`	LimeSurvey	`platform`	`whole-person` `behavioral` `population`	`survey` `behavior` `public-health`	`questionnaire` `survey` `self-report`	`data-acquisition` `survey-management` `export`	`PHP` `web`	公式	repo	質問紙、自己報告、調査データを収集するオープンソースの Web アンケート基盤です。
`formr`	formr	`platform`	`whole-person` `behavioral` `population`	`behavior` `psychology` `survey`	`questionnaire` `longitudinal-survey` `experience-sampling`	`data-acquisition` `survey-management` `longitudinal-study`	`R` `web`	公式	repo	縦断調査、経験サンプリング、心理学研究向けの Web 調査プラットフォームです。
`odk-central`	ODK Central	`platform`	`whole-person` `population` `environmental`	`survey` `public-health` `field-data`	`forms` `mobile-data-capture` `survey`	`data-acquisition` `field-collection` `survey-management` `export`	`JavaScript` `web`	公式	repo	公衆衛生・フィールド調査のモバイルデータ収集を管理する ODK のサーバー基盤です。
`pymer4`	pymer4	`library`	`whole-person` `behavioral` `clinical`	`statistics` `behavior` `psychology`	`longitudinal` `repeated-measures` `tabular`	`mixed-model` `statistics` `inference`	`Python` `R` `lme4`	公式	repo	Python から R の lme4 などを使い、混合効果モデル解析を行うライブラリです。
`xarray`	xarray	`library`	`environmental` `population`	`environmental-data` `geospatial` `time-series`	`gridded-data` `netCDF` `climate` `remote-sensing`	`labeled-array-analysis` `aggregation` `time-series` `io`	`Python`	公式	repo	気候・環境グリッドなどのラベル付き多次元配列を Python で解析する基盤ライブラリです。
`xclim`	xclim	`library`	`environmental` `population`	`environmental-data` `climate` `public-health`	`climate` `netCDF` `gridded-data`	`climate-indices` `exposure-features` `aggregation`	`Python` `xarray`	公式	repo	気温、降水、極端現象などの気候指標を計算し、健康曝露特徴量の作成に使えます。
`regionmask`	regionmask	`library`	`environmental` `population`	`environmental-data` `geospatial`	`gridded-data` `regions` `polygons`	`spatial-aggregation` `masking` `exposure-linkage`	`Python` `xarray`	公式	repo	気候・環境グリッドを国、地域、任意ポリゴンでマスクし、集団曝露へ集約できます。
`h3-py`	h3-py	`library`	`environmental` `population` `behavioral`	`geospatial` `mobility` `public-health`	`hexagonal-grid` `GPS` `areal-data`	`spatial-indexing` `aggregation` `mobility-analysis`	`Python` `H3`	公式	repo	位置、移動、曝露データを H3 六角形グリッドへ集約する Python バインディングです。
`momepy`	momepy	`library`	`environmental` `population`	`built-environment` `geospatial` `public-health`	`street-network` `building-footprints` `urban-form`	`urban-morphology` `built-environment-features` `spatial-analysis`	`Python` `GeoPandas`	公式	repo	建物、街路、都市形態から建成環境指標を作り、健康・行動データと接続できます。
`pyrosm`	pyrosm	`library`	`environmental` `population`	`geospatial` `built-environment`	`OpenStreetMap` `POI` `street-network`	`data-ingest` `feature-extraction` `spatial-analysis`	`Python`	公式	repo	OpenStreetMap の道路、POI、土地利用などを高速に読み込み、地域曝露特徴量を作成できます。
`openaq-python`	OpenAQ Python SDK	`library`	`environmental` `population`	`environmental-data` `air-quality` `public-health`	`air-quality` `sensor-network` `observations`	`api-client` `exposure-linkage` `data-ingest`	`Python` `OpenAQ`	公式	repo	OpenAQ の大気質観測 API から曝露データを取得する公式 Python SDK です。
`earthaccess`	earthaccess	`library`	`environmental` `population`	`environmental-data` `remote-sensing`	`satellite` `earth-observation` `gridded-data`	`data-access` `download` `metadata-query`	`Python` `NASA Earthdata`	公式	repo	NASA Earthdata などの衛星・地球観測データを Python から検索・取得するライブラリです。
`bwa-mem2`	BWA-MEM2	`tool`	`molecular`	`genomics`	`short-read-sequencing` `FASTQ` `SAM`	`alignment` `mapping`	`C++` `command-line`	公式	repo	BWA-MEM の互換性を保ちながら短鎖 DNA リードのアラインメントを高速化したツールです。
`cutadapt`	Cutadapt	`tool`	`molecular`	`genomics` `transcriptomics` `microbiome`	`FASTQ`	`adapter-trimming` `filtering` `preprocessing`	`Python` `command-line`	公式	repo	シーケンスリードからアダプタや低品質末端を除去する前処理ツールです。
`mosdepth`	mosdepth	`tool`	`molecular`	`genomics`	`BAM` `CRAM`	`coverage` `quality-control` `statistics`	`Nim` `command-line`	公式	repo	WGS、エクソーム、ターゲットシーケンスのカバレッジを高速に集計します。
`deepvariant`	DeepVariant	`tool`	`molecular`	`genomics` `variant-analysis`	`short-read-sequencing` `long-read-sequencing` `variants`	`variant-calling` `genotyping` `deep-learning`	`Python` `TensorFlow` `command-line`	公式	repo	深層学習を用いて DNA シーケンスから変異を呼び出す variant caller です。
`freebayes`	freebayes	`tool`	`molecular`	`genomics` `variant-analysis`	`BAM` `variants`	`variant-calling` `genotyping`	`C++` `command-line`	公式	repo	ハプロタイプベースで SNP や indel などの遺伝的多型を検出するツールです。
`delly`	DELLY	`tool`	`molecular`	`genomics` `variant-analysis`	`BAM` `structural-variants`	`structural-variant-calling` `copy-number-analysis`	`C++` `command-line`	公式	repo	ペアエンド、スプリットリード、カバレッジ情報を使って構造変異を検出します。
`cnvkit`	CNVkit	`tool`	`molecular`	`genomics` `variant-analysis`	`targeted-sequencing` `copy-number`	`copy-number-analysis` `visualization`	`Python` `command-line`	公式	repo	ターゲット DNA シーケンスからコピー数変化を推定・可視化するツールです。
`whatshap`	WhatsHap	`tool`	`molecular`	`genomics` `variant-analysis`	`variants` `long-read-sequencing`	`phasing` `haplotype-assembly`	`Python` `command-line`	公式	repo	リード情報を使って変異のフェージングとハプロタイプ推定を行います。
`sambamba`	Sambamba	`tool`	`molecular`	`genomics`	`SAM` `BAM` `CRAM`	`sorting` `indexing` `filtering` `coverage`	`D` `command-line`	公式	repo	SAM/BAM/CRAM の並べ替え、フィルタ、重複処理などを高速に行うツールです。
`umi-tools`	UMI-tools	`tool`	`molecular` `cellular`	`genomics` `transcriptomics` `single-cell`	`UMI` `FASTQ` `BAM`	`deduplication` `UMI-processing` `preprocessing`	`Python` `command-line`	公式	repo	UMI 付き NGS データの抽出、重複除去、集計を行うツールです。
`picard`	Picard	`tool`	`molecular`	`genomics`	`SAM` `BAM` `CRAM` `VCF`	`quality-control` `format-conversion` `mark-duplicates`	`Java` `command-line`	公式	repo	HTS ファイルの重複マーキング、メトリクス集計、形式操作を行う Broad 系ツール群です。
`open-cravat`	OpenCRAVAT	`platform`	`molecular` `infrastructure`	`genomics` `variant-analysis`	`variants` `annotation`	`variant-annotation` `interpretation`	`Python` `web`	公式	repo	ゲノム変異を多数の注釈ソースで統合的にアノテーションするプラットフォームです。
`cooler`	cooler	`library`	`molecular`	`epigenomics` `3d-genomics`	`Hi-C` `contact-matrix`	`io` `matrix-storage` `format-support`	`Python` `HDF5`	公式	repo	Hi-C などの接触行列を .cool 形式で保存・操作するための基盤ライブラリです。
`cooltools`	cooltools	`tool`	`molecular`	`epigenomics` `3d-genomics`	`Hi-C` `contact-matrix`	`3d-genome-analysis` `normalization` `feature-calling`	`Python`	公式	repo	cooler 形式の Hi-C データからゲノム三次元構造特徴を解析します。
`pairtools`	pairtools	`tool`	`molecular`	`epigenomics` `3d-genomics`	`Hi-C` `pairs`	`preprocessing` `deduplication` `format-conversion`	`Python` `command-line`	公式	repo	Hi-C リードからペア情報を抽出・整列・重複除去する前処理ツールです。
`hicexplorer`	HiCExplorer	`tool`	`molecular`	`epigenomics` `3d-genomics`	`Hi-C` `contact-matrix`	`normalization` `visualization` `3d-genome-analysis`	`Python` `command-line`	公式	repo	Hi-C データの処理、正規化、可視化、構造解析を行うツール群です。
`bismark`	Bismark	`tool`	`molecular`	`epigenomics`	`bisulfite-sequencing` `DNA-methylation`	`alignment` `methylation-calling`	`Perl` `command-line`	公式	repo	バイサルファイトシーケンスから DNA メチル化状態を推定する解析ツールです。
`encode-atac-seq-pipeline`	ENCODE ATAC-seq Pipeline	`workflow`	`molecular` `infrastructure`	`epigenomics`	`ATAC-seq`	`workflow` `quality-control` `peak-calling`	`WDL` `Cromwell` `Docker`	公式	repo	ENCODE の ATAC-seq 標準処理を実行する公開ワークフローです。
`encode-chip-seq-pipeline`	ENCODE ChIP-seq Pipeline	`workflow`	`molecular` `infrastructure`	`epigenomics`	`ChIP-seq`	`workflow` `quality-control` `peak-calling`	`WDL` `Cromwell` `Docker`	公式	repo	ENCODE の ChIP-seq 標準処理を再現する公開ワークフローです。
`rsem`	RSEM	`tool`	`molecular`	`transcriptomics`	`RNA-seq` `transcripts`	`quantification` `isoform-expression`	`C++` `Perl` `command-line`	公式	repo	RNA-seq から遺伝子・アイソフォーム発現量を推定する定量ツールです。
`htseq`	HTSeq	`library`	`molecular`	`transcriptomics` `genomics`	`RNA-seq` `GFF` `GTF` `BAM`	`counting` `parsing` `feature-assignment`	`Python` `command-line`	公式	repo	HTS データを注釈付き特徴へ割り当て、RNA-seq カウントなどを作成します。
`deseq2`	DESeq2	`library`	`molecular` `population`	`transcriptomics`	`RNA-seq` `count-matrix`	`differential-expression` `normalization`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	RNA-seq カウントデータの正規化と差次的発現解析を行う Bioconductor パッケージです。
`edger`	edgeR	`library`	`molecular` `population`	`transcriptomics`	`RNA-seq` `count-matrix`	`differential-expression` `normalization`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	RNA-seq などのカウントデータに対する差次的発現解析を行う R パッケージです。
`limma`	limma	`library`	`molecular` `population`	`transcriptomics` `proteomics`	`expression-matrix` `microarray` `RNA-seq`	`differential-expression` `linear-modeling`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	発現行列や voom 変換後 RNA-seq に線形モデルを適用する解析基盤です。
`soupx`	SoupX	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `transcriptomics`	`droplet-scRNA-seq`	`ambient-RNA-correction` `quality-control`	`R`	公式	repo	droplet scRNA-seq に混入する ambient RNA の寄与を推定・補正します。
`doubletfinder`	DoubletFinder	`library`	`cellular`	`single-cell`	`scRNA-seq`	`doublet-detection` `quality-control`	`R` `Seurat`	公式	repo	Seurat 系の scRNA-seq 解析で doublet 候補を検出する R パッケージです。
`liger`	LIGER	`library`	`cellular`	`single-cell` `multiomics`	`scRNA-seq` `single-cell-omics`	`data-integration` `factorization`	`R`	公式	repo	複数の単一細胞データセットを統合し、共通・固有因子を推定します。
`signac`	Signac	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `epigenomics`	`scATAC-seq` `chromatin`	`single-cell-chromatin-analysis` `visualization`	`R` `Seurat`	公式	repo	Seurat と連携して単一細胞クロマチンアクセシビリティを解析する R パッケージです。
`archr`	ArchR	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `epigenomics`	`scATAC-seq` `chromatin`	`single-cell-chromatin-analysis` `integration`	`R`	公式	repo	大規模 scATAC-seq データの QC、次元削減、ピーク解析、統合を行います。
`snapatac2`	SnapATAC2	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `epigenomics`	`scATAC-seq`	`single-cell-chromatin-analysis` `scalable-analysis`	`Python` `AnnData`	公式	repo	単一細胞エピゲノムデータを scverse 系で高速に解析するツールです。
`cellchat`	CellChat	`library`	`cellular` `tissue`	`single-cell` `spatial-omics` `transcriptomics`	`scRNA-seq` `spatial-transcriptomics`	`cell-cell-communication` `network-analysis`	`R`	公式	repo	単一細胞・空間発現データから細胞間コミュニケーションネットワークを推定します。
`infercnv`	inferCNV	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `genomics`	`scRNA-seq` `copy-number`	`copy-number-inference` `tumor-analysis`	`R`	公式	repo	scRNA-seq 発現パターンから腫瘍細胞などのコピー数変化を推定します。
`cellphonedb`	CellPhoneDB	`tool`	`cellular`	`single-cell` `transcriptomics`	`scRNA-seq`	`cell-cell-communication` `ligand-receptor-analysis`	`Python` `command-line`	公式	repo	ヒト単一細胞発現データからリガンド・受容体相互作用を探索します。
`giotto`	Giotto	`library`	`cellular` `tissue`	`spatial-omics` `single-cell` `transcriptomics`	`spatial-transcriptomics`	`spatial-analysis` `visualization` `cell-type-annotation`	`R` `Python`	公式	repo	空間トランスクリプトミクスの統合解析、可視化、細胞型解析を行うツールキットです。
`stlearn`	stLearn	`library`	`cellular` `tissue`	`spatial-omics` `single-cell` `transcriptomics`	`spatial-transcriptomics` `histology-image`	`spatial-analysis` `image-aware-analysis`	`Python`	公式	repo	組織画像情報も使って空間トランスクリプトミクスを解析する Python パイプラインです。
`spacexr`	spacexr	`library`	`cellular` `tissue`	`spatial-omics` `single-cell` `transcriptomics`	`spatial-transcriptomics` `scRNA-seq`	`cell-type-deconvolution` `differential-expression`	`R`	公式	repo	空間発現スポットの細胞型混合推定と細胞型別発現解析を行います。
`crux`	Crux Toolkit	`tool`	`molecular`	`proteomics`	`LC-MS/MS` `spectra`	`database-search` `peptide-identification` `FDR`	`C++` `command-line`	公式	repo	ショットガンプロテオミクスのスペクトル検索とペプチド同定を行うツールキットです。
`msstats`	MSstats	`library`	`molecular` `population`	`proteomics`	`mass-spectrometry` `quantitative-proteomics`	`quantification` `differential-abundance` `statistics`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	質量分析プロテオミクスの定量値から群間差や統計解析を行う R パッケージです。
`msnbase`	MSnbase	`library`	`molecular`	`proteomics` `metabolomics`	`mass-spectrometry` `spectra`	`io` `preprocessing` `data-structures`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	質量分析データのデータ構造、読み込み、前処理を提供する Bioconductor 基盤です。
`cardinal`	Cardinal	`library`	`molecular` `tissue`	`proteomics` `metabolomics` `spatial-omics`	`imaging-mass-spectrometry`	`spatial-analysis` `visualization` `preprocessing`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	イメージング質量分析データの処理、統計解析、可視化を行う R パッケージです。
`gnps-workflows`	GNPS Workflows	`workflow`	`molecular` `infrastructure`	`metabolomics` `proteomics`	`mass-spectrometry` `MS/MS`	`molecular-networking` `workflow`	`web` `workflow`	公式	repo	GNPS 上の分子ネットワーキングなど質量分析ワークフローの公開実装です。
`patroon`	patRoon	`library`	`molecular`	`metabolomics`	`LC-MS` `non-target-analysis`	`workflow` `feature-detection` `annotation`	`R`	公式	repo	ノンターゲット質量分析メタボロミクスの処理ワークフローを R で構築します。
`msdial-workbench`	MS-DIAL Workbench	`platform`	`molecular`	`metabolomics` `lipidomics`	`LC-MS` `GC-MS` `MS/MS`	`feature-detection` `annotation` `visualization`	`C#` `desktop`	公式	repo	メタボロミクス・リピドミクス向けのピーク検出、注釈、可視化ワークベンチです。
`xcms`	xcms	`library`	`molecular`	`metabolomics`	`LC-MS` `GC-MS`	`peak-detection` `retention-time-correction` `alignment`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	クロマトグラフィー質量分析データのピーク検出、保持時間補正、アラインメントを行います。
`biobakery-workflows`	bioBakery workflows	`workflow`	`molecular` `infrastructure`	`microbiome` `metagenomics`	`shotgun-metagenomics` `metatranscriptomics`	`workflow` `profiling` `quality-control`	`Python` `command-line`	公式	repo	微生物群集解析でよく使う bioBakery 系ツールを標準化して実行するワークフロー集です。
`maaslin2`	MaAsLin2	`library`	`molecular` `population`	`microbiome` `statistics`	`microbiome-features` `metadata`	`association-testing` `multivariable-modeling`	`R`	公式	repo	微生物特徴量と臨床・表現型メタデータの多変量関連を推定します。
`phylophlan`	PhyloPhlAn	`tool`	`molecular`	`microbiome` `genomics`	`metagenomes` `microbial-genomes`	`phylogeny` `taxonomic-profiling`	`Python` `command-line`	公式	repo	微生物ゲノムやメタゲノムから高分解能の系統解析を行います。
`panphlan`	PanPhlAn	`tool`	`molecular`	`microbiome` `metagenomics`	`shotgun-metagenomics` `strain-level`	`strain-profiling` `gene-content-profiling`	`Python` `command-line`	公式	repo	メタゲノムから個別菌株の遺伝子組成を推定する strain-level profiling ツールです。
`decontam`	decontam	`library`	`molecular`	`microbiome`	`marker-gene-sequencing` `metagenomics`	`contaminant-detection` `quality-control`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	16S やメタゲノムデータから汚染由来の特徴量を統計的に検出します。
`motus`	mOTUs	`tool`	`molecular`	`microbiome` `metagenomics`	`shotgun-metagenomics`	`taxonomic-profiling` `marker-gene-profiling`	`Python` `command-line`	公式	repo	ショットガンメタゲノムから marker gene ベースで微生物組成を推定します。
`flowcore`	flowCore	`library`	`cellular`	`cytometry`	`flow-cytometry` `FCS`	`io` `preprocessing` `compensation`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	FCS ファイルとフローサイトメトリーデータを R で扱う基盤パッケージです。
`flowworkspace`	flowWorkspace	`library`	`cellular`	`cytometry`	`flow-cytometry` `gating`	`gating-set-management` `io`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	フローサイトメトリーの gating set とワークスペースを R で管理します。
`opencyto`	openCyto	`library`	`cellular`	`cytometry`	`flow-cytometry` `gating`	`automated-gating` `pipeline`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	フローサイトメトリーデータの自動 gating パイプラインを構築します。
`cytoml`	CytoML	`library`	`cellular` `infrastructure`	`cytometry`	`flow-cytometry` `GatingML`	`format-conversion` `workspace-import-export`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	FlowJo や GatingML などの cytometry ワークスペース交換を支援します。
`flowsom`	FlowSOM	`library`	`cellular`	`cytometry`	`flow-cytometry` `mass-cytometry`	`clustering` `visualization` `cell-population-discovery`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	自己組織化マップで高次元 cytometry データのクラスタリングと可視化を行います。
`catalyst`	CATALYST	`library`	`cellular`	`cytometry`	`mass-cytometry` `flow-cytometry`	`preprocessing` `clustering` `differential-abundance`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	CyTOF などの高次元 cytometry データを前処理・クラスタリング・差分解析します。
`diffcyt`	diffcyt	`library`	`cellular` `population`	`cytometry`	`mass-cytometry` `flow-cytometry`	`differential-abundance` `differential-state`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	高次元 cytometry データで細胞集団の量的差分や状態差分を検出します。
`cytonorm`	CytoNorm	`library`	`cellular`	`cytometry`	`flow-cytometry` `mass-cytometry`	`normalization` `batch-correction`	`R`	公式	repo	複数バッチの cytometry データを正規化し、測定差を補正します。
`spectre`	Spectre	`library`	`cellular`	`cytometry` `single-cell`	`flow-cytometry` `mass-cytometry` `imaging-cytometry`	`analysis` `visualization` `clustering`	`R`	公式	repo	高次元単一細胞 cytometry と imaging データの統合解析を支援する R ツールキットです。
`ggir`	GGIR	`library`	`whole-person` `population`	`wearables` `sleep` `population-health`	`accelerometry` `actigraphy`	`quality-control` `feature-extraction` `sleep-wake-analysis`	`R` `CRAN`	公式	repo	大規模加速度計・アクチグラフデータから睡眠、活動量、概日指標を抽出する R パッケージです。
`biobank-accelerometer-analysis`	UK Biobank accelerometer analysis	`workflow`	`whole-person` `population` `infrastructure`	`wearables` `population-health` `public-health`	`accelerometry` `raw-wearable-time-series`	`calibration` `activity-summary` `sleep-summary`	`Python` `command-line`	公式	repo	UK Biobank 規模の加速度計データから活動・睡眠の要約特徴を作る公開ワークフローです。
`flirt`	FLIRT	`library`	`organ-system` `whole-person` `behavioral`	`wearables` `physiology` `behavior`	`EDA` `ECG` `IBI` `accelerometry`	`feature-extraction` `preprocessing` `windowing`	`Python`	公式	repo	ウェアラブル由来の EDA、ECG、IBI、加速度データを機械学習用特徴量へ変換する Python ライブラリです。
`u-time`	U-Time	`tool`	`organ-system` `whole-person`	`sleep` `neurophysiology` `machine-learning`	`polysomnography` `EEG` `EOG` `EMG`	`sleep-staging` `time-series-segmentation` `deep-learning`	`Python` `TensorFlow`	公式	repo	睡眠ポリグラフなどの時系列を畳み込みネットワークでセグメント分類する睡眠段階推定ツールです。
`cosinorpy`	CosinorPy	`library`	`organ-system` `whole-person` `population`	`physiology` `sleep` `chronobiology`	`circadian-time-series` `activity` `biomarkers`	`rhythmometry` `cosinor-modeling` `statistics`	`Python`	公式	repo	概日リズムや周期性を cosinor モデルで解析する Python ライブラリです。
`freesurfer`	FreeSurfer	`tool`	`organ-system` `clinical`	`neuroimaging`	`MRI` `cortical-surface` `structural-MRI`	`segmentation` `surface-reconstruction` `morphometry`	`C++` `command-line` `desktop`	公式	repo	構造 MRI から皮質表面再構成や脳領域分割、形態計測を行う神経画像解析スイートです。
`afni`	AFNI	`tool`	`organ-system` `clinical`	`neuroimaging`	`fMRI` `MRI` `time-series`	`preprocessing` `statistics` `visualization`	`C` `Python` `command-line`	公式	repo	fMRI/MRI の前処理、統計解析、可視化を行う NIH 発の神経画像解析ツール群です。
`mrtrix3`	MRtrix3	`tool`	`organ-system` `clinical`	`neuroimaging`	`diffusion-MRI` `tractography`	`preprocessing` `tractography` `connectomics`	`C++` `command-line`	公式	repo	拡散 MRI の線維方向推定、トラクトグラフィ、構造コネクトーム解析を行うツール群です。
`pyafq`	pyAFQ	`workflow`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`neuroimaging`	`diffusion-MRI` `tractography`	`tractometry` `bundle-segmentation` `feature-extraction`	`Python`	公式	repo	拡散 MRI から白質束を同定し、束ごとの tractometry 指標を抽出する Python ワークフローです。
`brainiak`	BrainIAK	`library`	`organ-system`	`neuroimaging` `machine-learning`	`fMRI` `neuroimaging-time-series`	`multivariate-analysis` `representational-similarity` `encoding-models`	`Python`	公式	repo	fMRI などの神経画像データに多変量解析や機械学習を適用する解析キットです。
`ohif-viewer`	OHIF Viewer	`platform`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `digital-health`	`DICOM` `DICOMweb` `radiology-images`	`visualization` `annotation` `web-viewer`	`JavaScript` `React` `web` `DICOMweb`	公式	repo	DICOM/DICOMweb 画像をブラウザ上で閲覧・注釈するゼロフットプリント医用画像ビューアです。
`xnat`	XNAT	`platform`	`organ-system` `clinical` `population` `infrastructure`	`medical-imaging` `neuroimaging` `data-management`	`DICOM` `MRI` `CT` `imaging-cohorts`	`repository` `metadata-management` `workflow` `sharing`	`Java` `web`	公式	repo	画像研究データセットを保存、管理、共有するための Web ベース研究データ基盤です。
`dcmqi`	dcmqi	`tool`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `quantitative-imaging`	`DICOM` `segmentation` `radiomics`	`format-conversion` `DICOM-SR` `segmentation-encoding`	`C++` `command-line`	公式	repo	研究用のセグメンテーションや定量画像結果を標準 DICOM 表現へ変換するツールです。
`openemr`	OpenEMR	`platform`	`whole-person` `clinical` `infrastructure`	`EHR` `clinical-data`	`patients` `encounters` `orders` `billing`	`EHR-platform` `clinical-workflow` `data-capture`	`PHP` `web`	公式	repo	診療記録、予約、請求などを扱う公開 EHR/診療管理プラットフォームです。
`openelis-global`	OpenELIS Global	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `laboratory-information-system` `public-health`	`lab-results` `specimens` `orders`	`laboratory-workflow` `data-capture` `reporting`	`Java` `web`	公式	repo	検査室の検体、検査依頼、結果報告を管理する公開 LIS プラットフォームです。
`fhir-sushi`	FHIR SUSHI	`tool`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability` `data-standard`	`FHIR` `implementation-guide` `profiles`	`profile-authoring` `validation` `code-generation`	`TypeScript` `FHIR`	公式	repo	FHIR Shorthand から FHIR 実装ガイドやプロファイルを生成する公式系コマンドラインツールです。
`mimic-code`	MIMIC Code Repository	`workflow`	`whole-person` `clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `critical-care` `EHR`	`MIMIC` `EHR` `waveforms` `SQL`	`cohort-extraction` `phenotyping` `reproducible-queries`	`SQL` `Python` `R`	公式	repo	MIMIC 系公開データベースの cohort 抽出、表作成、再現解析コードを集めた公式リポジトリです。
`edsnlp`	EDS-NLP	`library`	`whole-person` `clinical`	`clinical-nlp`	`clinical-notes` `text` `French-clinical-text`	`nlp` `entity-recognition` `context-detection`	`Python` `spaCy` `PyTorch`	公式	repo	臨床テキスト向けの固有表現抽出や文脈処理を構成できる spaCy 互換 NLP フレームワークです。
`negspacy`	negspaCy	`library`	`whole-person` `clinical`	`clinical-nlp` `biomedical-nlp`	`clinical-notes` `text`	`negation-detection` `context-detection` `nlp-pipeline`	`Python` `spaCy`	公式	repo	臨床・生物医学テキスト中の概念が否定されているかを spaCy パイプラインで検出するライブラリです。
`medkit`	medkit	`library`	`whole-person` `clinical`	`clinical-nlp` `clinical-data`	`clinical-notes` `text` `structured-clinical-data`	`information-extraction` `annotation` `pipeline-building`	`Python`	公式	repo	臨床テキストと構造化臨床データの処理パイプラインを組むための learning health system 向けツールキットです。
`epimodel`	EpiModel	`library`	`population`	`epidemiology` `population-health`	`contact-networks` `compartmental-models` `simulation`	`infectious-disease-modeling` `network-modeling` `simulation`	`R` `statnet`	公式	repo	ネットワークモデルやコンパートメントモデルで感染症ダイナミクスをシミュレーションする R パッケージです。
`cleanepi`	cleanepi	`library`	`population`	`epidemiology` `public-health`	`linelist` `surveillance-tabular-data`	`data-cleaning` `standardization` `validation`	`R` `Epiverse-TRACE`	公式	repo	アウトブレイク調査などの linelist データを標準化・クリーニングする R パッケージです。
`linelist`	linelist	`library`	`population` `infrastructure`	`epidemiology` `public-health`	`linelist` `case-records`	`data-model` `validation` `metadata`	`R` `Epiverse-TRACE`	公式	repo	症例 linelist データに疫学向けの構造とメタデータを付与して扱う R パッケージです。
`epiparameter`	epiparameter	`library`	`population`	`epidemiology` `public-health`	`epidemiological-parameters` `distributions`	`parameter-management` `model-inputs` `evidence-reuse`	`R` `Epiverse-TRACE`	公式	repo	潜伏期間などの疫学パラメータをモデル入力として扱いやすくする R パッケージです。
`geoda`	GeoDa	`tool`	`population` `environmental`	`geospatial` `public-health` `epidemiology`	`areal-data` `spatial-tabular`	`exploratory-spatial-data-analysis` `spatial-autocorrelation` `cluster-detection`	`C++` `desktop`	公式	repo	地域単位の健康・人口データなどに探索的空間解析やクラスタ検出を行うデスクトップツールです。
`tidycensus`	tidycensus	`library`	`population` `environmental`	`population-health` `geospatial` `public-health`	`US-Census` `ACS` `geometries`	`data-access` `spatial-join-preparation` `demographic-covariates`	`R` `tidyverse` `sf`	公式	repo	米国 Census/ACS の属性と境界を R から取得し、人口・地域共変量解析へつなげるライブラリです。
`geemap`	geemap	`library`	`environmental` `population`	`exposomics` `geospatial` `public-health`	`remote-sensing` `environmental-exposure` `raster`	`earth-engine-access` `mapping` `zonal-analysis`	`Python` `Google Earth Engine`	公式	repo	Google Earth Engine を Python から操作し、環境曝露やリモートセンシング指標の地図化に使えるライブラリです。
`exactextract`	exactextract	`library`	`environmental` `population`	`exposomics` `geospatial` `public-health`	`raster` `polygons` `environmental-exposure`	`zonal-statistics` `exposure-aggregation` `spatial-overlay`	`C++` `Python` `R`	公式	repo	ラスタ曝露データを行政区画や cohort 境界へ高速・高精度に集約する zonal statistics ツールです。
`nvflare`	NVIDIA FLARE	`framework`	`clinical` `population` `infrastructure`	`federated-learning` `privacy` `medical-imaging`	`imaging` `tabular` `clinical-data`	`federated-learning` `secure-aggregation` `workflow`	`Python` `NVIDIA`	公式	repo	医用画像や臨床データを含むマルチサイト federated learning を運用するためのランタイム環境です。
`openfl`	OpenFL	`framework`	`clinical` `population` `infrastructure`	`federated-learning` `privacy` `machine-learning`	`imaging` `tabular` `time-series`	`federated-learning` `collaborative-training` `deployment`	`Python`	公式	repo	複数機関のデータを中央集約せずに協調学習するための federated learning フレームワークです。
`fate`	FATE	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`federated-learning` `privacy` `machine-learning`	`tabular` `vertical-federated-data` `heterogeneous-data`	`federated-learning` `secure-computation` `pipeline`	`Python`	公式	repo	産業利用を想定した横断・縦断 federated learning とセキュア計算のプラットフォームです。
`tumult-analytics`	Tumult Analytics	`library`	`clinical` `population`	`privacy` `statistics` `public-health`	`tabular` `aggregate` `sensitive-data`	`differential-privacy` `aggregate-query` `privacy-accounting`	`Python` `OpenDP`	公式	repo	機微な表形式データに対して差分プライバシー付き集計クエリを実行する Python ライブラリです。
`smartnoise-sdk`	SmartNoise SDK	`library`	`clinical` `population` `infrastructure`	`privacy` `statistics` `governance`	`tabular` `relational-data` `sensitive-data`	`differential-privacy` `query-processing` `privacy-accounting`	`Python` `SQL`	公式	repo	表形式・リレーショナルデータに対する差分プライバシー処理を提供する OpenDP 系 SDK です。
`google-differential-privacy`	Google Differential Privacy	`library`	`clinical` `population`	`privacy` `statistics`	`tabular` `aggregate` `sensitive-data`	`differential-privacy` `privacy-accounting` `aggregation`	`C++` `Java` `Go` `Python`	公式	repo	集計・ノイズ付与・プライバシー会計など差分プライバシー機能を提供する Google の公開ライブラリ群です。
`genomicranges`	GenomicRanges	`library`	`molecular` `infrastructure`	`genomics` `bioinformatics` `data-model`	`genomic-intervals` `annotation` `BED`	`data-model` `interval-operations` `overlap` `annotation`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	ゲノム区間と注釈を R/Bioconductor で表現・検索・重なり解析する基盤ライブラリです。
`summarizedexperiment`	SummarizedExperiment	`library`	`molecular` `cellular` `infrastructure`	`bioinformatics` `data-model` `transcriptomics`	`omics` `assay-matrix` `metadata`	`data-model` `metadata` `integration` `io`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	assay 行列、特徴量、サンプルメタデータを一体で扱う Bioconductor の標準コンテナです。
`singlecellexperiment`	SingleCellExperiment	`library`	`molecular` `cellular` `infrastructure`	`single-cell` `data-model`	`single-cell RNA-seq` `count-matrix` `metadata`	`data-model` `metadata` `integration` `interoperability`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	single-cell データの発現行列、低次元表現、細胞メタデータを保持する Bioconductor の中核コンテナです。
`multiassayexperiment`	MultiAssayExperiment	`library`	`molecular` `clinical` `population` `infrastructure`	`multiomics` `clinical-data` `data-model`	`multi-omics` `assay-matrix` `phenotypes`	`data-model` `integration` `metadata` `cohort-analysis`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	複数 assay と患者・サンプル対応を統合して cohort multi-omics 解析を支援するコンテナです。
`variantannotation`	VariantAnnotation	`library`	`molecular` `population`	`genomics` `variant-analysis` `annotation`	`VCF` `variants` `annotation`	`io` `annotation` `filtering` `effect-prediction`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	VCF 変異の読み込み、フィルタリング、コーディング影響注釈を R で行う Bioconductor パッケージです。
`genomicalignments`	GenomicAlignments	`library`	`molecular`	`genomics` `transcriptomics`	`BAM` `alignments` `RNA-seq`	`io` `alignment` `coverage` `summarization`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	短鎖リードのアラインメントを R で読み込み、coverage や feature-level 集計を行うライブラリです。
`genomicfeatures`	GenomicFeatures	`library`	`molecular` `infrastructure`	`genomics` `annotation`	`GFF` `GTF` `TxDb` `annotation`	`annotation` `data-model` `parsing` `query`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	遺伝子・転写産物モデルを TxDb などとして扱い、ゲノム注釈を検索・構築するライブラリです。
`rsamtools`	Rsamtools	`library`	`molecular`	`genomics`	`SAM` `BAM` `FASTA` `Tabix`	`io` `indexing` `query` `format-conversion`	`R` `Bioconductor` `HTSlib`	公式	repo	SAM/BAM/FASTA/Tabix 形式を R から領域指定で読み書きする Bioconductor の低レベル I/O 基盤です。
`biostrings`	Biostrings	`library`	`molecular` `infrastructure`	`genomics` `molecular-biology`	`sequence` `DNA` `RNA` `protein`	`parsing` `sequence-analysis` `pattern-matching` `io`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	DNA、RNA、アミノ酸配列の文字列表現、検索、変換を提供する Bioconductor の基盤です。
`rtracklayer`	rtracklayer	`library`	`molecular` `infrastructure`	`genomics` `annotation`	`BED` `GFF` `bigWig` `genome-browser`	`io` `format-conversion` `annotation` `browser-integration`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	BED、GFF、bigWig などのゲノムトラック入出力とブラウザ連携を行う R パッケージです。
`delayedarray`	DelayedArray	`library`	`molecular` `cellular` `infrastructure`	`bioinformatics` `data-model`	`assay-matrix` `large-matrix` `omics`	`data-model` `lazy-evaluation` `scaling` `io`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	大規模 omics 行列に対して遅延評価と block 処理を提供する Bioconductor の配列基盤です。
`hdf5array`	HDF5Array	`library`	`molecular` `cellular` `infrastructure`	`bioinformatics` `data-model`	`HDF5` `assay-matrix` `single-cell RNA-seq`	`io` `storage` `lazy-evaluation` `scaling`	`R` `Bioconductor` `HDF5`	公式	repo	HDF5 に保存した大規模 assay 行列を DelayedArray として扱うための Bioconductor パッケージです。
`annotationhub`	AnnotationHub	`platform`	`molecular` `infrastructure`	`genomics` `annotation` `data-standard`	`annotation` `FASTA` `GFF` `BED` `VCF`	`data-access` `annotation` `metadata` `query`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	ゲノム注釈・参照リソースを Bioconductor から検索・取得するための公式 hub クライアントです。
`biomart-r`	biomaRt	`library`	`molecular` `infrastructure`	`genomics` `annotation`	`gene-annotation` `BioMart` `Ensembl`	`query` `annotation` `mapping` `data-access`	`R` `Bioconductor` `Ensembl`	公式	repo	Ensembl などの BioMart サービスから遺伝子・転写産物注釈を R で取得するライブラリです。
`tximport`	tximport	`library`	`molecular`	`transcriptomics` `RNA-seq`	`RNA-seq` `transcript-abundance` `quantification`	`io` `quantification` `aggregation` `preprocessing`	`R` `Bioconductor` `Salmon` `kallisto`	公式	repo	Salmon、kallisto、RSEM などの transcript-level 推定値を gene-level 解析へ集約する R パッケージです。
`tximeta`	tximeta	`library`	`molecular` `infrastructure`	`transcriptomics` `RNA-seq` `reproducibility`	`RNA-seq` `transcript-abundance` `metadata`	`io` `metadata` `provenance` `annotation`	`R` `Bioconductor` `Salmon`	公式	repo	transcriptome checksum に基づいて RNA-seq 定量結果へ参照メタデータを自動付与する R パッケージです。
`sva`	sva	`library`	`molecular` `population`	`transcriptomics` `epigenomics` `statistics`	`expression` `methylation` `omics`	`batch-correction` `surrogate-variable-analysis` `normalization` `statistics`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	発現・メチル化などの omics データで潜在因子と batch effect を推定・補正する R パッケージです。
`gsva`	GSVA	`library`	`molecular` `cellular`	`transcriptomics` `systems-biology` `statistics`	`expression` `gene-sets` `omics`	`pathway-activity` `statistics` `scoring` `visualization`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	サンプル単位で遺伝子セット・パスウェイ活性を推定する Bioconductor パッケージです。
`complexheatmap`	ComplexHeatmap	`library`	`molecular` `cellular` `tissue`	`bioinformatics` `visualization`	`omics` `matrix` `annotation`	`visualization` `reporting` `annotation` `clustering`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	多層注釈付き heatmap を柔軟に描画する omics 可視化向け R パッケージです。
`scater`	scater	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `transcriptomics` `quality-control`	`single-cell RNA-seq` `count-matrix`	`quality-control` `visualization` `preprocessing` `feature-extraction`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	single-cell RNA-seq の QC、正規化前処理、可視化を SingleCellExperiment 上で行う R パッケージです。
`scran`	scran	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `transcriptomics` `statistics`	`single-cell RNA-seq` `count-matrix`	`normalization` `clustering` `differential-expression` `statistics`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	single-cell RNA-seq の正規化、分散分解、クラスタリング支援を行う Bioconductor パッケージです。
`scuttle`	scuttle	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `transcriptomics`	`single-cell RNA-seq` `count-matrix`	`preprocessing` `quality-control` `normalization` `utilities`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	SingleCellExperiment 周辺の QC 指標計算、正規化、補助関数をまとめた single-cell 基盤パッケージです。
`dropletutils`	DropletUtils	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `transcriptomics`	`single-cell RNA-seq` `10x Genomics` `UMI`	`io` `quality-control` `empty-droplet-detection` `downsampling`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	10x など droplet-based single-cell RNA-seq の読み込み、空滴判定、downsampling を行う R パッケージです。
`batchelor`	batchelor	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `transcriptomics`	`single-cell RNA-seq` `count-matrix`	`batch-correction` `integration` `normalization` `preprocessing`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	single-cell データセット間の batch correction と統合を行う Bioconductor パッケージです。
`singler`	SingleR	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `annotation`	`single-cell RNA-seq` `reference-expression`	`cell-type-annotation` `classification` `reference-mapping` `reporting`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	参照発現データと照合して single-cell の細胞型注釈を行う Bioconductor パッケージです。
`scdblfinder`	scDblFinder	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `quality-control`	`single-cell RNA-seq` `count-matrix`	`doublet-detection` `quality-control` `classification`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	single-cell RNA-seq データから doublet を検出し、下流解析前の QC を支援する R パッケージです。
`mast`	MAST	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `transcriptomics` `statistics`	`single-cell RNA-seq` `expression`	`differential-expression` `modeling` `statistics`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	single-cell 発現データの検出率と発現量を考慮した differential expression 解析を行う R パッケージです。
`spatialexperiment`	SpatialExperiment	`library`	`molecular` `cellular` `tissue` `infrastructure`	`spatial-omics` `data-model` `single-cell`	`spatial-transcriptomics` `images` `count-matrix`	`data-model` `metadata` `interoperability` `io`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	空間 transcriptomics のスポット・画像・発現行列を統合して扱う Bioconductor の標準コンテナです。
`bayesspace`	BayesSpace	`library`	`cellular` `tissue`	`spatial-omics` `statistics`	`spatial-transcriptomics` `Visium` `count-matrix`	`clustering` `spatial-analysis` `modeling` `visualization`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	spatial transcriptomics の空間近傍を考慮したクラスタリングと解像度向上を行う R パッケージです。
`cytomapper`	cytomapper	`library`	`cellular` `tissue`	`cytometry` `bioimaging` `immunology`	`imaging mass cytometry` `cell-images` `segmentation`	`visualization` `single-cell-extraction` `annotation` `quality-control`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	imaging mass cytometry 画像と単一細胞特徴を連携して可視化・抽出する Bioconductor パッケージです。
`qfeatures`	QFeatures	`library`	`molecular` `infrastructure`	`proteomics` `data-model`	`mass-spectrometry` `peptides` `proteins`	`data-model` `quantification` `aggregation` `metadata`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	PSM、peptide、protein など階層的な定量 proteomics feature を一貫して管理する R パッケージです。
`spectra`	Spectra	`library`	`molecular` `infrastructure`	`mass-spectrometry` `proteomics` `metabolomics`	`spectra` `MS/MS` `mass-spectrometry`	`data-model` `io` `metadata` `preprocessing`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	質量分析スペクトルとメタデータを統一的に扱う Bioconductor のデータ抽象化ライブラリです。
`mzr`	mzR	`library`	`molecular`	`mass-spectrometry` `proteomics` `metabolomics`	`mzML` `mzXML` `mass-spectrometry`	`io` `parsing` `metadata` `format-support`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	mzML、mzXML などの質量分析ファイルを R で読み込むための Bioconductor I/O パッケージです。
`ancombc`	ANCOMBC	`library`	`molecular` `population`	`microbiome` `statistics`	`microbiome` `composition` `metagenomics`	`differential-abundance` `bias-correction` `statistics` `modeling`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	マイクロバイオーム組成データの bias-corrected differential abundance 解析を行う R パッケージです。
`mia`	mia	`library`	`molecular` `population` `infrastructure`	`microbiome` `multiomics` `data-model`	`microbiome` `multi-omics` `composition`	`data-model` `preprocessing` `visualization` `integration`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	TreeSummarizedExperiment を用いて microbiome データの前処理、可視化、統合解析を行う R パッケージです。
`proteowizard`	ProteoWizard	`tool`	`molecular`	`proteomics` `metabolomics` `mass-spectrometry`	`mass-spectrometry` `mzML` `vendor-raw`	`format-conversion` `io` `visualization` `preprocessing`	`C++` `C#` `command-line` `desktop`	公式	repo	質量分析 vendor raw 形式から mzML などへの変換と基礎処理を行う ProteoWizard ツール群です。
`bio-formats`	Bio-Formats	`library`	`cellular` `tissue` `infrastructure`	`bioimaging` `data-standard`	`microscopy` `whole-slide-imaging` `image-formats`	`io` `metadata` `format-conversion` `interoperability`	`Java` `OME`	公式	repo	顕微鏡・病理画像の多数の proprietary/open format を読み書きする OME の画像 I/O 基盤です。
`openslide`	OpenSlide	`library`	`tissue` `clinical`	`digital-pathology` `bioimaging`	`whole-slide-imaging` `histopathology`	`io` `tiling` `metadata` `visualization`	`C` `Python` `Java`	公式	repo	病理 whole-slide image を vendor 中立に読み込むための C ライブラリと周辺バインディングです。
`histomicstk`	HistomicsTK	`library`	`cellular` `tissue` `clinical`	`digital-pathology` `bioimaging`	`whole-slide-imaging` `histopathology` `cell-images`	`segmentation` `feature-extraction` `color-normalization` `annotation`	`Python` `Digital Slide Archive`	公式	repo	病理画像の色正規化、核検出、特徴抽出などを行う Python 画像解析 toolkit です。
`digital-slide-archive`	Digital Slide Archive	`platform`	`tissue` `clinical` `infrastructure`	`digital-pathology` `bioimaging`	`whole-slide-imaging` `histopathology` `annotations`	`data-management` `visualization` `annotation` `analysis`	`Python` `web` `Docker`	公式	repo	whole-slide pathology 画像の管理、閲覧、注釈、解析を行う Web ベースの公開プラットフォームです。
`vitessce`	Vitessce	`platform`	`cellular` `tissue`	`single-cell` `spatial-omics` `visualization`	`single-cell RNA-seq` `spatial-transcriptomics` `imaging`	`visualization` `interactive-analysis` `data-exploration` `integration`	`JavaScript` `React` `web`	公式	repo	single-cell と spatial omics データをブラウザ上で多視点に探索するための可視化フレームワークです。
`cellxgene-census`	CELLxGENE Census	`platform`	`molecular` `cellular` `population`	`single-cell` `data-access`	`single-cell RNA-seq` `h5ad` `SOMA`	`data-access` `query` `metadata` `integration`	`Python` `R` `TileDB-SOMA`	公式	repo	CELLxGENE の大規模 single-cell corpus を Python/R から検索・取得するための API とデータ入口です。
`tiledb-soma`	TileDB-SOMA	`library`	`cellular` `infrastructure`	`single-cell` `data-model`	`SOMA` `single-cell RNA-seq` `large-matrix`	`storage` `io` `query` `interoperability`	`Python` `R` `TileDB`	公式	repo	大規模 single-cell annotated matrix を SOMA 形式で保存・検索するための TileDB ベースのライブラリです。
`mudata`	MuData	`library`	`molecular` `cellular` `infrastructure`	`single-cell` `multiomics` `data-model`	`multiome` `AnnData` `h5mu`	`data-model` `io` `integration` `metadata`	`Python` `scverse` `AnnData`	公式	repo	複数 AnnData modality を MuData/h5mu としてまとめる single-cell multi-omics 向けデータ構造です。
`brainstorm`	Brainstorm	`tool`	`organ-system`	`neurophysiology` `neuroimaging`	`MEG` `EEG` `ECoG` `sEEG` `fNIRS`	`preprocessing` `source-localization` `visualization` `workflow`	`MATLAB` `Java` `desktop`	公式	repo	MEG、EEG、ECoG、sEEG、fNIRS の前処理、ソース推定、可視化を行う GUI 付き解析環境です。
`brainflow`	BrainFlow	`library`	`organ-system` `whole-person` `infrastructure`	`neurophysiology` `physiology` `wearables`	`EEG` `EMG` `ECG` `biosensors`	`data-acquisition` `signal-processing` `streaming` `device-integration`	`C++` `Python` `Java` `R` `C#` `MATLAB` `Julia`	公式	repo	EEG、EMG、ECG などの biosensor データ取得と信号処理を統一 API で扱うマルチ言語 SDK です。
`wonambi`	Wonambi	`tool`	`organ-system` `whole-person`	`neurophysiology` `sleep`	`EEG` `ECoG` `iEEG` `sleep`	`io` `visualization` `sleep-scoring` `event-detection`	`Python` `desktop`	公式	repo	EEG/ECoG/iEEG の読み込み、閲覧、睡眠 scoring、spindle/slow wave 検出を行う Python ツールです。
`mne-connectivity`	MNE-Connectivity	`library`	`organ-system`	`neurophysiology` `statistics`	`MEG` `EEG` `iEEG`	`connectivity` `statistics` `visualization` `postprocessing`	`Python` `MNE`	公式	repo	MNE-Python 上で MEG/EEG/iEEG の機能的結合指標を計算・可視化するライブラリです。
`autoreject`	autoreject	`library`	`organ-system`	`neurophysiology` `quality-control`	`MEG` `EEG`	`artifact-rejection` `quality-control` `preprocessing`	`Python` `MNE` `scikit-learn`	公式	repo	M/EEG データの bad trial や bad sensor を自動推定し、修復・除外する Python ライブラリです。
`mne-bids-pipeline`	MNE-BIDS-Pipeline	`workflow`	`organ-system` `infrastructure`	`neurophysiology` `neuroimaging` `workflow`	`MEG` `EEG` `BIDS`	`preprocessing` `workflow` `quality-control` `reporting`	`Python` `MNE` `BIDS`	公式	repo	BIDS 形式の MEG/EEG データを MNE-Python で前処理し、レポート化する設定駆動パイプラインです。
`clinica`	Clinica	`workflow`	`organ-system` `clinical` `whole-person` `infrastructure`	`neuroimaging` `clinical-data` `machine-learning`	`MRI` `PET` `BIDS` `clinical-cognitive`	`preprocessing` `dataset-conversion` `feature-extraction` `machine-learning`	`Python` `Nipype` `BIDS` `command-line`	公式	repo	臨床神経科学研究向けに MRI/PET などを BIDS 化し、前処理・特徴抽出・機械学習へ接続する Python プラットフォームです。
`pynetdicom`	pynetdicom	`library`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `interoperability`	`DICOM` `DICOM networking`	`networking` `io` `query-retrieve` `interoperability`	`Python` `DICOM`	公式	repo	DICOM DIMSE ネットワーク通信を Python で実装し、PACS との送受信や query/retrieve を扱うライブラリです。
`bidscoin`	BIDScoin	`tool`	`organ-system` `whole-person` `infrastructure`	`neuroimaging` `data-standard`	`DICOM` `NIfTI` `BIDS` `physiology`	`format-conversion` `metadata` `data-standard` `workflow`	`Python` `BIDS` `desktop` `command-line`	公式	repo	DICOM、NIfTI、physiology などの source-level 神経画像データを BIDS へ変換する Python ツールです。
`hl7-fhir`	HL7 FHIR Specification	`standard`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability` `data-standard`	`FHIR` `EHR` `clinical-records`	`data-standard` `interoperability` `validation` `metadata`	`FHIR` `JSON` `XML` `RDF`	公式	repo	医療データ交換のための HL7 FHIR 仕様本体とその公開ソースです。
`firely-net-sdk`	Firely .NET SDK	`library`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability`	`FHIR` `EHR`	`parsing` `validation` `client-sdk` `interoperability`	`.NET` `C#` `FHIR`	公式	repo	FHIR リソースの読み書き、検証、クライアント実装を .NET/C# で行う SDK です。
`google-fhir`	Google FHIR	`library`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability` `data-standard`	`FHIR` `Protocol Buffers` `analytics`	`data-model` `parsing` `format-conversion` `analytics`	`Protocol Buffers` `Java` `C++` `FHIR`	公式	repo	FHIR リソースの Protocol Buffers 表現、変換、分析処理を提供する Google の公開ライブラリ群です。
`ohdsi-webapi`	OHDSI WebAPI	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `observational-health` `interoperability`	`OMOP` `EHR` `claims`	`api` `cohort-definition` `concept-search` `phenotyping`	`Java` `OHDSI` `web`	公式	repo	OMOP CDM 上の概念検索、cohort 定義、解析設計を ATLAS などへ提供する OHDSI の REST API 層です。
`ohdsi-ares`	OHDSI Ares	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `observational-health` `quality-control`	`OMOP` `EHR` `claims`	`data-quality` `dashboard` `visualization` `reporting`	`R` `OHDSI` `web`	公式	repo	OMOP CDM の Achilles/DataQualityDashboard 結果を探索・可視化する OHDSI の品質確認ダッシュボードです。
`ohdsi-strategus`	OHDSI Strategus	`workflow`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `observational-health` `federated-analysis`	`OMOP` `EHR` `claims`	`workflow` `cohort-analysis` `reproducibility` `federated-analysis`	`R` `OHDSI` `HADES`	公式	repo	OHDSI HADES モジュールを研究仕様として組み立て、OMOP ネットワーク解析を再現可能に実行する R パッケージです。
`cdmconnector`	CDMConnector	`library`	`clinical` `population`	`clinical-data` `observational-health`	`OMOP` `relational-data` `EHR`	`database-access` `cohort-analysis` `query` `data-model`	`R` `dplyr` `OMOP`	公式	repo	OMOP CDM データベースを dplyr 風の R オブジェクトとして参照・解析する DARWIN EU 系パッケージです。
`ga4gh-vrs`	GA4GH Variation Representation Specification	`standard`	`molecular` `clinical` `population` `infrastructure`	`genomics` `variant-analysis` `data-standard`	`variants` `JSON Schema` `variation`	`data-standard` `identifier-generation` `validation` `interoperability`	`GA4GH` `JSON Schema` `Python`	公式	repo	生物学的変異を一貫して表現し、計算可能な識別子を与える GA4GH の標準仕様です。
`ga4gh-beacon-v2`	GA4GH Beacon v2	`standard`	`molecular` `population` `infrastructure`	`genomics` `population-genetics` `federated-learning`	`variants` `phenotypes` `metadata`	`federated-query` `data-discovery` `data-standard` `interoperability`	`GA4GH` `JSON Schema` `web`	公式	repo	ゲノム・表現型データセットに対する federated discovery を実現する GA4GH Beacon API v2 標準です。
`ga4gh-wes`	GA4GH Workflow Execution Service	`standard`	`infrastructure` `molecular`	`workflow` `bioinformatics` `data-standard`	`workflow` `WDL` `CWL`	`workflow` `api` `orchestration` `interoperability`	`GA4GH` `OpenAPI` `WDL` `CWL`	公式	repo	WDL/CWL などの解析ワークフローをサービス越しに投入・監視するための GA4GH API 仕様です。
`opensafely-cli`	OpenSAFELY CLI	`tool`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `public-health` `governance`	`EHR` `secure-analysis` `tabular`	`workflow` `secure-analysis` `reproducibility` `orchestration`	`Python` `command-line` `OpenSAFELY`	公式	repo	OpenSAFELY 研究プロジェクトをローカル・secure backend 上で実行管理するためのコマンドラインツールです。
`i2b2-core-server`	i2b2 Core Server	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `phenotyping` `data-management`	`EHR` `clinical-records` `data-warehouse`	`cohort-discovery` `phenotyping` `query` `data-management`	`Java` `web` `SQL`	公式	repo	臨床研究データウェアハウス上で cohort 探索や phenotyping を行う i2b2 の core server です。
`cbioportal`	cBioPortal	`platform`	`molecular` `clinical` `population`	`clinical-genomics` `cancer` `visualization`	`variants` `copy-number` `expression` `clinical-data`	`visualization` `query` `cohort-analysis` `reporting`	`Java` `JavaScript` `web`	公式	repo	がんゲノム、発現、コピー数、臨床情報を統合して探索・可視化する公開 Web プラットフォームです。
`genesis`	GENESIS	`library`	`molecular` `population`	`population-genetics` `genomics` `statistics`	`genotypes` `phenotypes` `variants`	`association-testing` `mixed-model` `quality-control` `population-structure`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	血縁・集団構造を考慮した GWAS や sequencing variant association を行う Bioconductor パッケージです。
`snprelate`	SNPRelate	`library`	`molecular` `population`	`population-genetics` `genomics`	`SNP` `genotypes` `GDS`	`PCA` `IBD` `quality-control` `population-structure`	`R` `Bioconductor` `GDS`	公式	repo	SNP genotype データを GDS 形式で扱い、PCA、IBD、関連構造解析を行う R パッケージです。
`admixtools2`	ADMIXTOOLS 2	`library`	`molecular` `population`	`population-genetics` `statistics`	`genotypes` `allele-frequency` `population-data`	`admixture-analysis` `f-statistics` `modeling` `visualization`	`R`	公式	repo	f-statistics、admixture graph、qpAdm 系の集団遺伝解析を R で行う ADMIXTOOLS の現行実装です。
`epicontacts`	epicontacts	`library`	`population`	`epidemiology` `public-health`	`line-list` `contact-network` `outbreak-data`	`contact-tracing` `network-analysis` `visualization` `data-model`	`R` `RECON`	公式	repo	感染症 line list と接触ネットワークを統合して outbreak の接触構造を解析・可視化する R パッケージです。
`incidence2`	incidence2	`library`	`population`	`epidemiology` `public-health`	`line-list` `case-counts` `time-series`	`incidence-estimation` `aggregation` `visualization` `reporting`	`R` `RECON`	公式	repo	症例発生日や報告日に基づく incidence 集計と可視化を行う outbreak 解析向け R パッケージです。
`sf-r`	sf	`library`	`environmental` `population` `infrastructure`	`geospatial` `environmental-data`	`vector-geospatial` `simple-features` `GeoJSON`	`io` `spatial-join` `geometry-operations` `mapping`	`R` `GDAL` `GEOS` `PROJ`	公式	repo	R で simple features 形式の地理空間ベクターデータを読み書き・演算する標準的ライブラリです。
`terra-r`	terra	`library`	`environmental` `population`	`geospatial` `environmental-data` `remote-sensing`	`raster` `vector-geospatial` `gridded-data`	`raster-processing` `spatial-analysis` `io` `mapping`	`R` `GDAL` `PROJ`	公式	repo	R で raster と vector の地理空間データを処理し、環境曝露やリモートセンシング解析に使うライブラリです。
`stars-r`	stars	`library`	`environmental` `population`	`geospatial` `environmental-data` `time-series`	`spatiotemporal-array` `raster` `data-cube`	`spatiotemporal-analysis` `io` `aggregation` `visualization`	`R` `GDAL` `sf`	公式	repo	時空間 raster や data cube を R で扱い、気象・曝露データの集計に使えるライブラリです。
`openair`	openair	`library`	`environmental` `population`	`air-quality` `environmental-data` `public-health`	`air-pollution` `meteorology` `time-series`	`visualization` `trend-analysis` `source-apportionment` `reporting`	`R`	公式	repo	大気汚染・気象時系列の可視化、傾向解析、風向別解析を行う環境疫学向け R パッケージです。
`nasapower`	nasapower	`library`	`environmental` `population`	`environmental-data` `climate` `geospatial`	`meteorology` `solar-radiation` `gridded-data`	`data-access` `exposure-assessment` `spatiotemporal-query` `preprocessing`	`R` `NASA POWER`	公式	repo	NASA POWER の気象・太陽放射データを R から取得し、地域曝露推定に使うパッケージです。
`toil`	Toil	`workflow-engine`	`infrastructure` `molecular`	`workflow` `bioinformatics`	`workflow` `WDL` `CWL`	`workflow` `orchestration` `cloud-execution` `reproducibility`	`Python` `WDL` `CWL` `cloud`	公式	repo	WDL/CWL を含む解析ワークフローをローカル、HPC、クラウドで実行する Python ベースの engine です。
`miniwdl`	miniwdl	`workflow-engine`	`infrastructure` `molecular`	`workflow` `bioinformatics`	`WDL` `workflow`	`workflow` `validation` `local-execution` `testing`	`Python` `WDL` `Docker`	公式	repo	WDL ワークフローをローカルで検証・実行する軽量な Python 製 workflow engine です。
`synthcity`	Synthcity	`library`	`clinical` `population` `infrastructure`	`privacy` `machine-learning` `clinical-data`	`tabular` `time-series` `sensitive-data`	`synthetic-data-generation` `privacy-evaluation` `benchmarking` `modeling`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	医療・表形式・時系列データ向けに合成データ生成と privacy/utility 評価を行う Python ライブラリです。
`substra`	Substra	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`federated-learning` `privacy` `clinical-data`	`sensitive-data` `tabular` `medical-imaging`	`federated-learning` `governance` `training` `audit`	`Python` `Kubernetes` `web`	公式	repo	医療機関間などの機微データを移動せずに federated learning 実験を管理する OSS プラットフォームです。
`lavaan`	lavaan	`library`	`whole-person` `behavioral` `population`	`psychometrics` `statistics` `behavior`	`questionnaire` `latent-variables` `tabular`	`structural-equation-modeling` `factor-analysis` `modeling` `statistics`	`R`	公式	repo	確認的因子分析、構造方程式モデリング、潜在成長モデルを R で推定する心理統計ライブラリです。
`openmx`	OpenMx	`library`	`whole-person` `behavioral` `population`	`psychometrics` `statistics` `behavior`	`questionnaire` `latent-variables` `tabular`	`structural-equation-modeling` `optimization` `modeling` `statistics`	`R`	公式	repo	行列代数とパス指定で柔軟な構造方程式モデルを構築・推定する R パッケージです。
`spm`	SPM	`platform`	`organ-system` `whole-person`	`neuroimaging` `medical-imaging` `statistics`	`MRI` `fMRI` `PET` `EEG` `MEG` `DICOM` `NIfTI`	`preprocessing` `statistical-modeling` `segmentation` `registration` `analysis`	`MATLAB`	公式	repo	MRI、fMRI、PET、EEG/MEG などの統計的脳画像解析を MATLAB で行う標準的な解析環境です。
`c-pac`	C-PAC	`workflow`	`organ-system` `whole-person`	`neuroimaging` `workflow` `quality-control`	`fMRI` `BIDS` `NIfTI`	`preprocessing` `connectivity` `quality-control` `pipeline-orchestration`	`Python`	公式	repo	安静時 fMRI の前処理、connectivity、品質管理を BIDS などの研究データ上で自動化するパイプラインです。
`pyprep`	PyPREP	`library`	`organ-system` `whole-person`	`neurophysiology` `quality-control`	`EEG`	`preprocessing` `artifact-detection` `referencing` `quality-control`	`Python` `MNE`	公式	repo	EEG の PREP pipeline を Python/MNE で実装し、robust reference や bad channel 検出を行う前処理ライブラリです。
`mne-icalabel`	MNE-ICALabel	`library`	`organ-system` `whole-person`	`neurophysiology` `machine-learning` `quality-control`	`EEG` `MEG` `ICA components`	`artifact-classification` `quality-control` `preprocessing`	`Python` `MNE`	公式	repo	MNE-Python 上で ICA component を自動分類し、EEG/MEG の artifact 処理を補助するライブラリです。
`mne-nirs`	MNE-NIRS	`library`	`organ-system` `whole-person`	`neurophysiology` `neuroimaging` `statistics`	`fNIRS`	`preprocessing` `glm` `visualization` `analysis`	`Python` `MNE`	公式	repo	fNIRS データの前処理、GLM、可視化を MNE ecosystem 上で扱う Python ライブラリです。
`luna`	Luna	`tool`	`organ-system` `whole-person`	`sleep` `neurophysiology` `physiology`	`PSG` `EEG` `EDF`	`sleep-analysis` `spectral-analysis` `quality-control` `feature-extraction`	`C++` `R`	公式	repo	大規模 polysomnography や sleep EEG の EDF データを解析するためのコマンドライン中心の睡眠解析ツールです。
`systole`	Systole	`library`	`whole-person` `behavioral`	`physiology` `psychophysiology` `behavior`	`ECG` `PPG` `heart-rate`	`peak-detection` `hrv` `artifact-correction` `visualization`	`Python` `PsychoPy`	公式	repo	ECG/PPG から心拍ピークや HRV を推定し、心理生理実験の刺激同期にも使える Python ライブラリです。
`scikit-digital-health`	Scikit Digital Health	`library`	`whole-person` `behavioral`	`wearables` `physiology` `digital-health`	`accelerometer` `IMU` `wearable`	`ingest` `gait-analysis` `sleep-analysis` `activity-recognition` `feature-extraction`	`Python`	公式	repo	ウェアラブル IMU/加速度データの読み込み、gait、sleep、activity 解析を行う digital health 向け Python toolkit です。
`orthanc`	Orthanc	`platform`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `clinical-data` `infrastructure`	`DICOM` `PACS`	`storage` `server` `ingest` `workflow` `interoperability`	`C++` `REST`	公式	repo	研究・臨床ワークフローで DICOM 画像を保存、検索、連携する軽量 PACS / DICOM server です。
`dcmtk`	DCMTK	`toolkit`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `interoperability`	`DICOM`	`parsing` `format-conversion` `networking` `validation`	`C++`	公式	repo	DICOM の読み書き、変換、ネットワーク通信を C++ で扱う医用画像向け基礎 toolkit です。
`dcm4che`	dcm4che	`toolkit`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `clinical-data` `interoperability`	`DICOM` `PACS`	`parsing` `networking` `storage` `workflow` `interoperability`	`Java`	公式	repo	Java ecosystem で DICOM/PACS の読み書き、通信、臨床画像ワークフローを実装する toolkit です。
`itk-snap`	ITK-SNAP	`application`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging` `annotation`	`MRI` `CT` `3D image`	`segmentation` `annotation` `visualization` `quality-control`	`C++` `ITK`	公式	repo	MRI/CT などの 3D 医用画像を表示し、segmentation と annotation を行う GUI アプリケーションです。
`mitk`	MITK	`platform`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `visualization` `annotation`	`MRI` `CT` `PET` `DICOM`	`visualization` `segmentation` `registration` `application-framework`	`C++` `ITK` `VTK`	公式	repo	医用画像の可視化、segmentation、registration、研究用アプリケーション構築を支える C++ framework / workbench です。
`expyriment`	Expyriment	`library`	`behavioral` `whole-person`	`behavior` `psychology` `experimental-control`	`stimulus` `response` `behavioral-task`	`experiment-design` `stimulus-presentation` `response-collection` `timing-control`	`Python`	公式	repo	タイミング制御が必要な心理物理・行動実験の刺激提示と反応収集を Python で実装するライブラリです。
`jatos`	JATOS	`platform`	`behavioral` `whole-person`	`behavior` `psychology` `data-collection`	`online-study` `browser-task` `questionnaire`	`experiment-hosting` `data-collection` `study-management` `participant-flow`	`Java` `JavaScript`	公式	repo	jsPsych、lab.js、OpenSesame などのオンライン行動実験を self-host し、実行とデータ管理を行う platform です。
`psychojs`	PsychoJS	`library`	`behavioral` `whole-person`	`behavior` `psychology` `experimental-control`	`browser-task` `stimulus` `response`	`stimulus-presentation` `response-collection` `browser-runtime` `experiment-design`	`JavaScript` `PsychoPy`	公式	repo	PsychoPy から出力されるブラウザ実験などを JavaScript で実行する心理実験ランタイムです。
`psychtoolbox-3`	Psychtoolbox-3	`library`	`behavioral` `whole-person`	`behavior` `psychology` `experimental-control`	`stimulus` `response` `psychophysics`	`stimulus-presentation` `response-collection` `timing-control` `experiment-design`	`MATLAB` `Octave`	公式	repo	MATLAB/Octave で高精度な視覚・聴覚刺激提示と反応収集を行う心理物理実験 toolkit です。
`mirt`	mirt	`library`	`behavioral` `population`	`psychometrics` `statistics` `survey`	`questionnaire` `scale` `item-response`	`item-response-theory` `latent-variable-modeling` `differential-item-functioning` `model-fitting`	`R`	公式	repo	質問紙・尺度データの multidimensional item response theory、DIF、潜在特性モデルを扱う R package です。
`lead-dbs`	Lead-DBS	`platform`	`organ-system` `clinical`	`neuroimaging` `medical-imaging` `clinical-neuroscience`	`MRI` `CT` `DBS` `connectome`	`electrode-localization` `segmentation` `registration` `connectomics` `visualization`	`MATLAB`	公式	repo	DBS 電極位置推定、画像 registration、connectomic neuroimaging を扱う臨床神経画像向け toolkit です。
`minfi`	minfi	`library`	`molecular` `population`	`epigenomics` `methylation-array`	`DNA-methylation-array` `IDAT` `Infinium`	`preprocessing` `quality-control` `normalization` `differential-methylation`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	Illumina Infinium DNA methylation array の読み込み、前処理、QC、メチル化解析を行う Bioconductor パッケージです。
`methylkit`	methylKit	`library`	`molecular` `population`	`epigenomics` `methylation`	`bisulfite-sequencing` `cytosine-methylation`	`differential-methylation` `annotation` `visualization` `statistics`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	Bisulfite sequencing 由来の cytosine methylation データを統計解析し、差次的メチル化を調べる R パッケージです。
`bsseq`	bsseq	`library`	`molecular` `population`	`epigenomics` `statistics`	`bisulfite-sequencing` `DNA-methylation`	`smoothing` `differential-methylation` `visualization` `statistics`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	Bisulfite sequencing のメチル化率を平滑化し、領域単位の差次的メチル化解析を支援する Bioconductor パッケージです。
`sesame`	SeSAMe	`library`	`molecular` `population`	`epigenomics` `methylation-array`	`DNA-methylation-array` `Infinium` `IDAT`	`preprocessing` `quality-control` `visualization` `inference`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	複数世代の Infinium DNA methylation BeadChip を前処理、QC、可視化、推論する Bioconductor パッケージです。
`slingshot`	slingshot	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `trajectory`	`single-cell RNA-seq` `reduced-dimensions`	`trajectory` `pseudotime` `lineage-inference` `visualization`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	低次元表現とクラスタから single-cell データの分岐 lineage と pseudotime を推定する Bioconductor パッケージです。
`tradeseq`	tradeSeq	`library`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `trajectory` `statistics`	`single-cell RNA-seq` `pseudotime`	`trajectory-differential-expression` `generalized-additive-model` `association-testing` `visualization`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	single-cell trajectory や pseudotime に沿った遺伝子発現変化を GAM で検定する Bioconductor パッケージです。
`cellbender`	CellBender	`tool`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `quality-control` `machine-learning`	`single-cell RNA-seq` `count-matrix`	`background-removal` `denoising` `quality-control` `preprocessing`	`Python` `PyTorch` `command-line`	公式	repo	single-cell RNA-seq count matrix から ambient RNA などの技術的 background を推定・除去するツールです。
`cell2location`	cell2location	`library`	`cellular` `tissue`	`spatial-omics` `single-cell` `machine-learning`	`spatial transcriptomics` `single-cell RNA-seq`	`cell-type-mapping` `deconvolution` `spatial-analysis` `modeling`	`Python` `PyTorch` `scverse`	公式	repo	single-cell 参照から spatial transcriptomics spot 上の細胞型構成を推定する確率モデル系ライブラリです。
`vsearch`	VSEARCH	`tool`	`molecular`	`microbiome` `metagenomics`	`amplicon` `FASTA` `FASTQ`	`clustering` `chimera-detection` `dereplication` `taxonomic-classification`	`C++` `command-line`	公式	repo	アンプリコンやメタゲノム配列のクラスタリング、chimera 検出、dereplication、検索を行う OSS ツールです。
`tiatoolbox`	TIAToolbox	`library`	`tissue` `clinical`	`digital-pathology` `bioimaging` `machine-learning`	`whole-slide-imaging` `histopathology`	`io` `preprocessing` `segmentation` `feature-extraction` `visualization`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	whole-slide pathology 画像の読み込み、前処理、モデル適用、特徴抽出を行う computational pathology toolkit です。
`neo`	Neo	`library`	`organ-system` `infrastructure`	`neurophysiology` `data-model`	`electrophysiology` `spike-trains` `LFP`	`io` `data-model` `format-conversion` `metadata`	`Python` `NeuralEnsemble`	公式	repo	多数の神経電気生理ファイル形式を Python の共通オブジェクトモデルへ読み書きする基盤ライブラリです。
`odml`	odML	`standard`	`organ-system` `infrastructure`	`neurophysiology` `data-standard`	`metadata` `electrophysiology`	`metadata` `data-standard` `annotation` `interoperability`	`Python`	公式	repo	神経科学実験などの階層的メタデータを odML 形式で作成、読み書き、検証する Python 実装です。
`braindecode`	Braindecode	`library`	`organ-system` `whole-person`	`neurophysiology` `machine-learning`	`EEG` `ECoG` `MEG` `ECG`	`deep-learning` `classification` `decoding` `modeling`	`Python` `PyTorch` `MNE`	公式	repo	EEG、ECoG、MEG などの脳信号を深層学習で分類・回帰・デコードする PyTorch ベースのライブラリです。
`inferno-framework`	Inferno Framework	`framework`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability` `testing`	`FHIR` `API`	`conformance-testing` `validation` `test-harness` `reporting`	`Ruby` `FHIR` `web`	公式	repo	FHIR API の実装ガイド適合性テストを作成、実行、共有するための conformance testing framework です。
`archie`	Archie	`library`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability` `data-model`	`openEHR` `archetypes` `EHR`	`data-model` `validation` `serialization` `template-processing`	`Java` `openEHR`	公式	repo	openEHR の archetype、reference model、template 処理を Java で実装する公式系ライブラリです。
`simulist`	simulist	`library`	`population`	`epidemiology` `public-health`	`line-list` `contact-data`	`simulation` `synthetic-data` `data-generation` `training`	`R` `Epiverse-TRACE`	公式	repo	感染症アウトブレイクの line list と接触データをシミュレーションして解析訓練や検証に使う R パッケージです。
`outbreaker2`	outbreaker2	`library`	`population`	`epidemiology` `public-health` `genomic-epidemiology`	`line-list` `contact-data` `sequence`	`outbreak-reconstruction` `transmission-inference` `simulation` `statistics`	`R` `RECON`	公式	repo	疫学データと遺伝データを組み合わせて感染症アウトブレイクの伝播経路を推定する R パッケージです。
`trackintel`	trackintel	`library`	`behavioral` `population` `environmental`	`mobility` `geospatial` `behavior`	`GPS` `trajectory` `spatiotemporal-data`	`preprocessing` `mobility-analysis` `trajectory-mining` `visualization`	`Python` `GeoPandas` `PostGIS`	公式	repo	人間の移動軌跡データを品質改善、文脈付与、移動指標抽出、可視化まで処理する Python ライブラリです。
`plastimatch`	Plastimatch	`tool`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging` `radiotherapy`	`CT` `MRI` `PET` `DICOM`	`registration` `segmentation` `format-conversion` `dose-analysis`	`C++` `command-line`	公式	repo	CT、MRI、PET などの volumetric medical image に registration、segmentation、変換、放射線治療向け解析を行うツールです。
`connectome-workbench`	Connectome Workbench	`tool`	`organ-system` `whole-person`	`neuroimaging` `connectomics` `visualization`	`MRI` `fMRI` `dMRI` `CIFTI` `surface`	`visualization` `connectome-analysis` `surface-analysis` `format-conversion`	`C++` `desktop` `command-line`	公式	repo	Human Connectome Project 系の CIFTI、surface、volume neuroimaging data を可視化・解析するツールです。
`hts-specs`	HTS Specifications	`standard`	`molecular` `infrastructure`	`genomics` `variant-analysis` `data-standard`	`SAM` `BAM` `CRAM` `VCF` `BCF`	`data-standard` `interoperability` `format-specification`	`HTSlib` `specification`	公式	repo	SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF など高スループットシーケンス形式の公式仕様を管理する公開リポジトリです。
`vcftools`	VCFtools	`tool`	`molecular` `population`	`genomics` `variant-analysis` `population-genetics`	`VCF` `genotypes` `variants`	`filtering` `statistics` `format-conversion` `quality-control`	`C++` `Perl` `command-line`	公式	repo	VCF 形式の変異データを抽出、フィルタリング、集計、形式変換するためのコマンドラインツール群です。
`glnexus`	GLnexus	`tool`	`molecular` `population`	`genomics` `variant-analysis` `population-genetics`	`gVCF` `VCF` `whole-genome-sequencing`	`joint-genotyping` `variant-calling` `aggregation` `scaling`	`C++` `command-line`	公式	repo	多数サンプルの gVCF を統合し、集団規模の joint genotyping を行うためのツールです。
`glimpse2`	GLIMPSE2	`tool`	`molecular` `population`	`genomics` `population-genetics` `genetic-statistics`	`low-coverage-WGS` `VCF` `genotypes`	`imputation` `phasing` `genotype-calling`	`C++` `command-line`	公式	repo	低カバレッジ全ゲノムシーケンスの genotype likelihood から imputation と phasing を行うツールです。
`nf-core-rnaseq`	nf-core/rnaseq	`workflow`	`molecular`	`RNA-seq` `transcriptomics` `genomics`	`FASTQ` `BAM` `count-matrix` `RNA-seq`	`quality-control` `alignment` `quantification` `reporting`	`Nextflow` `nf-core` `Docker`	公式	repo	RNA-seq の QC、アラインメント、発現定量、レポート生成を Nextflow で実行する nf-core 公式ワークフローです。
`nf-core-sarek`	nf-core/sarek	`workflow`	`molecular` `clinical`	`genomics` `variant-analysis` `clinical-genomics`	`WGS` `WES` `targeted-sequencing` `VCF`	`preprocessing` `variant-calling` `annotation` `quality-control`	`Nextflow` `nf-core` `Docker`	公式	repo	WGS、WES、targeted sequencing から germline / somatic variant 検出と注釈までを扱う nf-core ワークフローです。
`nf-core-scrnaseq`	nf-core/scrnaseq	`workflow`	`molecular` `cellular`	`single-cell` `transcriptomics` `RNA-seq`	`single-cell RNA-seq` `FASTQ` `count-matrix`	`preprocessing` `quality-control` `quantification` `workflow`	`Nextflow` `nf-core` `Docker`	公式	repo	10x、Drop-seq、Smart-seq などの single-cell RNA-seq データを処理する nf-core 公式ワークフローです。
`nf-core-methylseq`	nf-core/methylseq	`workflow`	`molecular`	`epigenomics` `genomics`	`bisulfite-sequencing` `methylation` `FASTQ`	`alignment` `methylation-calling` `quality-control` `reporting`	`Nextflow` `nf-core` `Docker`	公式	repo	bisulfite sequencing や関連 methylation sequencing の前処理、メチル化 calling、QC を行う nf-core ワークフローです。
`nf-core-atacseq`	nf-core/atacseq	`workflow`	`molecular`	`epigenomics` `genomics`	`ATAC-seq` `FASTQ` `peaks`	`quality-control` `alignment` `peak-calling` `reporting`	`Nextflow` `nf-core` `Docker`	公式	repo	ATAC-seq の QC、アラインメント、peak calling、レポート生成をまとめる nf-core ワークフローです。
`nf-core-differentialabundance`	nf-core/differentialabundance	`workflow`	`molecular` `cellular`	`RNA-seq` `statistics` `transcriptomics`	`count-matrix` `feature-table` `metadata`	`differential-expression` `differential-abundance` `enrichment` `reporting`	`Nextflow` `nf-core` `R`	公式	repo	RNA-seq や feature abundance matrix から差次的発現・差次的 abundance と enrichment 解析を行う nf-core ワークフローです。
`nf-core-ampliseq`	nf-core/ampliseq	`workflow`	`molecular` `population`	`microbiome` `metagenomics`	`amplicon` `FASTQ` `taxonomy`	`quality-control` `taxonomy` `diversity` `reporting`	`Nextflow` `nf-core` `QIIME2` `DADA2`	公式	repo	16S/ITS などの amplicon sequencing データを分類、diversity 解析、レポートまで処理する nf-core ワークフローです。
`nf-core-mag`	nf-core/mag	`workflow`	`molecular` `population`	`microbiome` `metagenomics`	`shotgun-metagenomics` `FASTQ` `MAG`	`assembly` `binning` `taxonomy` `quality-control`	`Nextflow` `nf-core` `Docker`	公式	repo	shotgun metagenomics から metagenome-assembled genomes の assembly、binning、QC を行う nf-core ワークフローです。
`nf-core-modules`	nf-core/modules	`ecosystem`	`molecular` `infrastructure`	`workflow` `bioinformatics` `reproducibility`	`workflow` `software-packaging`	`pipeline-composition` `module-reuse` `standardization`	`Nextflow` `nf-core`	公式	repo	Nextflow DSL2 で再利用する bioinformatics tool module を共有する nf-core の公式モジュールレジストリです。
`bioconda-recipes`	Bioconda recipes	`ecosystem`	`molecular` `infrastructure`	`bioinformatics` `software-packaging` `reproducibility`	`software-packaging` `conda-recipes`	`packaging` `distribution` `environment-management`	`Conda` `Bioconda`	公式	repo	バイオインフォマティクス系ソフトウェアを Conda パッケージとして配布するための recipe 集合です。
`biocontainers`	BioContainers	`ecosystem`	`molecular` `infrastructure`	`bioinformatics` `software-packaging` `workflow`	`containers` `bioinformatics-tools`	`containerization` `distribution` `reproducibility`	`Docker` `Conda` `BioContainers`	公式	repo	バイオインフォマティクスツールを再現可能な container image として共有するための公開エコシステムです。
`cellxgene`	CELLxGENE	`platform`	`cellular` `tissue`	`single-cell` `transcriptomics` `visualization`	`single-cell RNA-seq` `AnnData` `metadata`	`visualization` `data-exploration` `sharing` `annotation`	`Python` `JavaScript` `CELLxGENE`	公式	repo	single-cell transcriptomics データをブラウザで探索、注釈、共有するための CELLxGENE interactive explorer です。
`azimuth`	Azimuth	`platform`	`cellular` `tissue`	`single-cell` `transcriptomics` `annotation`	`single-cell RNA-seq` `scATAC-seq` `reference-atlas`	`reference-mapping` `annotation` `visualization`	`R` `Seurat` `Shiny`	公式	repo	Seurat reference atlas に新規 single-cell データを投影し、細胞型注釈と可視化を行う Shiny ベースのプラットフォームです。
`milor`	miloR	`library`	`cellular`	`single-cell` `statistics`	`single-cell RNA-seq` `KNN-graph` `metadata`	`differential-abundance` `statistics` `visualization`	`R` `Bioconductor`	公式	repo	single-cell KNN graph 上で細胞状態や細胞集団の differential abundance を検定する R/Bioconductor パッケージです。
`harmony-r`	Harmony	`library`	`cellular`	`single-cell` `statistics` `integration`	`single-cell RNA-seq` `embedding` `batch-metadata`	`batch-correction` `integration` `dimensionality-reduction`	`R` `Seurat` `SingleCellExperiment`	公式	repo	single-cell embedding を batch や donor などの共変量に沿って補正し、統合解析に使う R 実装です。
`mcmicro`	MCMICRO	`workflow`	`cellular` `tissue`	`digital-pathology` `bioimaging` `cytometry`	`multiplexed-tissue-imaging` `OME-TIFF` `cell-features`	`registration` `segmentation` `feature-extraction` `workflow`	`Nextflow` `Galaxy` `Python`	公式	repo	multiplexed tissue imaging データを registration、segmentation、single-cell feature 抽出まで処理するワークフローです。
`ashlar`	ASHLAR	`tool`	`cellular` `tissue`	`bioimaging` `digital-pathology` `spatial-omics`	`multiplex-microscopy` `whole-slide-imaging` `OME-TIFF`	`stitching` `registration` `format-conversion`	`Python` `command-line`	公式	repo	CyCIF や CODEX などの multiplex microscopy 画像を stitching と registration で整列させるツールです。
`starfish`	starfish	`library`	`cellular` `tissue`	`spatial-omics` `bioimaging` `transcriptomics`	`image-based-transcriptomics` `FISH` `MERFISH`	`spot-calling` `decoding` `pipeline` `io`	`Python`	公式	repo	FISH や MERFISH などの画像ベース spatial transcriptomics データを spot calling と decoding で処理する Python ライブラリです。
`pathml`	PathML	`library`	`tissue` `clinical`	`digital-pathology` `bioimaging` `machine-learning`	`whole-slide-imaging` `CODEX` `MERFISH` `Visium`	`io` `preprocessing` `tiling` `machine-learning`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	whole-slide pathology、CODEX、MERFISH、Visium などの画像・空間データを Python で読み込み前処理する toolkit です。
`slideflow`	Slideflow	`library`	`tissue` `clinical`	`digital-pathology` `bioimaging` `machine-learning`	`whole-slide-imaging` `histopathology`	`tiling` `deep-learning` `multiple-instance-learning` `visualization`	`Python` `PyTorch` `TensorFlow`	公式	repo	whole-slide pathology 画像のタイル化、深層学習、MIL、heatmap 可視化を扱う Python framework です。
`ucsc-cell-browser`	UCSC Cell Browser	`platform`	`cellular` `tissue`	`single-cell` `visualization` `transcriptomics`	`single-cell RNA-seq` `scATAC-seq` `metadata`	`visualization` `publishing` `data-exploration`	`Python` `JavaScript` `web`	公式	repo	single-cell dataset を静的または Web で公開し、遺伝子発現やメタデータを探索できる UCSC 系ブラウザ基盤です。
`omero`	OMERO	`platform`	`cellular` `tissue` `infrastructure`	`bioimaging` `data-management` `digital-pathology`	`microscopy` `bioimaging` `metadata`	`storage` `annotation` `sharing` `provenance`	`OME` `Java` `Python` `web`	公式	repo	microscopy 画像とメタデータを保存、注釈、共有、管理するための OME 系サーバープラットフォームです。
`ome-ngff`	OME-NGFF	`standard`	`cellular` `tissue` `infrastructure`	`bioimaging` `data-standard` `interoperability`	`microscopy` `OME-Zarr` `zarr` `bioimaging`	`image-format` `cloud-storage` `interoperability` `metadata`	`OME` `Zarr`	公式	repo	クラウドや大規模解析で bioimaging データを扱うための OME next-generation file format 仕様です。
`snirf`	SNIRF	`standard`	`organ-system` `infrastructure`	`neurophysiology` `data-standard`	`fNIRS` `SNIRF` `HDF5`	`data-standard` `io` `interoperability`	`HDF5` `fNIRS`	公式	repo	functional near-infrared spectroscopy データを HDF5 ベースで交換するための公開標準仕様です。
`neurodot-py`	NeuroDOT_py	`library`	`organ-system`	`neurophysiology` `neuroimaging`	`fNIRS` `diffuse-optical-tomography` `NIfTI`	`preprocessing` `reconstruction` `visualization`	`Python`	公式	repo	fNIRS と diffuse optical tomography データの前処理、再構成、可視化を Python で行う toolkit です。
`neuroconv`	NeuroConv	`workflow`	`organ-system` `behavioral` `infrastructure`	`neurophysiology` `data-standard` `bioimaging`	`NWB` `electrophysiology` `behavior` `imaging`	`format-conversion` `metadata` `io` `interoperability`	`Python` `NWB`	公式	repo	多様な神経生理・行動・画像データを NWB へ変換し、メタデータを付与する Python workflow toolkit です。
`moabb`	MOABB	`library`	`organ-system` `whole-person`	`neurophysiology` `machine-learning`	`EEG` `BCI` `benchmark-data`	`benchmarking` `classification` `evaluation` `data-access`	`Python` `MNE` `scikit-learn`	公式	repo	BCI 向け EEG データセットと分類 pipeline を共通 API で比較評価する Python ベンチマーク基盤です。
`pyriemann`	pyRiemann	`library`	`organ-system`	`neurophysiology` `machine-learning` `statistics`	`EEG` `MEG` `covariance-matrix`	`classification` `feature-extraction` `riemannian-geometry`	`Python` `scikit-learn`	公式	repo	EEG/MEG などの covariance matrix を Riemannian geometry に基づいて特徴抽出・分類する Python ライブラリです。
`tedana`	tedana	`tool`	`organ-system` `whole-person`	`neuroimaging` `medical-imaging`	`multi-echo-fMRI` `BOLD` `NIfTI`	`denoising` `preprocessing` `component-analysis`	`Python` `command-line`	公式	repo	multi-echo fMRI データから TE 依存性に基づいてノイズ成分を分離・除去する Python ツールです。
`dcm2bids`	Dcm2Bids	`tool`	`organ-system` `infrastructure`	`neuroimaging` `medical-imaging` `data-standard`	`DICOM` `NIfTI` `BIDS`	`format-conversion` `metadata` `bids-conversion`	`Python` `BIDS` `dcm2niix`	公式	repo	dcm2niix の出力を設定ファイルに基づいて BIDS 構造へ整理する neuroimaging 変換ツールです。
`deid`	deid	`library`	`clinical` `organ-system` `infrastructure`	`medical-imaging` `privacy` `clinical-data`	`DICOM` `medical-imaging` `metadata`	`de-identification` `metadata` `filtering` `validation`	`Python` `pydicom`	公式	repo	DICOM 画像とメタデータを best-effort で匿名化・de-identification する pydicom 系 Python ライブラリです。
`mne-lsl`	MNE-LSL	`library`	`organ-system` `whole-person`	`neurophysiology` `wearables` `real-time`	`EEG` `MEG` `LSL` `streaming`	`real-time-streaming` `data-acquisition` `decoding`	`Python` `MNE` `LSL`	公式	repo	Lab Streaming Layer のリアルタイム信号を MNE-Python と接続して取得・処理するためのライブラリです。
`mne-cpp`	MNE-CPP	`framework`	`organ-system`	`neurophysiology` `neuroimaging` `real-time`	`MEG` `EEG` `FIFF`	`data-acquisition` `visualization` `real-time-analysis`	`C++` `Qt` `MNE`	公式	repo	MEG/EEG データの取得、可視化、リアルタイム処理を C++/Qt で行う MNE 系 framework です。
`pycrostates`	Pycrostates	`library`	`organ-system`	`neurophysiology` `statistics`	`EEG` `microstates`	`segmentation` `clustering` `visualization`	`Python` `MNE`	公式	repo	EEG microstate の clustering、segmentation、可視化を MNE と連携して行う Python ライブラリです。
`physionet-cardiovascular-signal-toolbox`	PhysioNet Cardiovascular Signal Toolbox	`tool`	`organ-system` `clinical`	`physiology` `cardiology` `signal-processing`	`ECG` `PPG` `ABP` `RR-interval`	`feature-extraction` `HRV` `signal-quality` `preprocessing`	`MATLAB` `PhysioNet`	公式	repo	ECG、PPG、血圧波形、RR 間隔から心血管特徴量と信号品質指標を抽出する PhysioNet 系 MATLAB toolbox です。
`pyvhr`	pyVHR	`library`	`organ-system` `whole-person`	`physiology` `wearables` `computer-vision`	`video` `remote-PPG` `heart-rate`	`heart-rate-estimation` `benchmarking` `signal-processing`	`Python`	公式	repo	顔動画などから remote photoplethysmography により心拍推定と手法評価を行う Python framework です。
`elastix`	elastix	`tool`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging` `image-registration`	`CT` `MRI` `medical-volume`	`registration` `segmentation` `image-processing`	`C++` `ITK` `command-line`	公式	repo	CT や MRI などの医用 volume 画像を registration するための ITK ベースのツールです。
`monai-label`	MONAI Label	`platform`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging` `annotation` `machine-learning`	`DICOM` `NIfTI` `pathology`	`annotation` `active-learning` `segmentation` `model-serving`	`Python` `MONAI` `PyTorch`	公式	repo	医用画像 annotation と active learning を MONAI モデルと連携して行うサーバー型 platform です。
`kaapana`	Kaapana	`platform`	`organ-system` `clinical` `infrastructure`	`medical-imaging` `federated-learning` `workflow`	`DICOM` `radiology` `radiotherapy`	`workflow` `federated-learning` `deployment` `data-management`	`Kubernetes` `Python` `Docker`	公式	repo	放射線・医用画像解析 workflow と federated learning を Kubernetes 上で運用する platform です。
`torchxrayvision`	TorchXRayVision	`library`	`organ-system` `clinical`	`medical-imaging` `machine-learning` `radiology`	`chest-X-ray` `DICOM` `image`	`classification` `segmentation` `modeling` `data-access`	`Python` `PyTorch`	公式	repo	胸部 X 線画像の公開データセット、事前学習モデル、分類・セグメンテーション処理を PyTorch で扱うライブラリです。
`openbci-gui`	OpenBCI GUI	`platform`	`organ-system` `whole-person`	`neurophysiology` `wearables` `data-acquisition`	`EEG` `ECG` `EMG` `biosensors`	`data-acquisition` `visualization` `streaming`	`Processing` `BrainFlow` `desktop`	公式	repo	OpenBCI デバイスから EEG、ECG、EMG などの信号を取得・可視化・ストリーミングする公式 GUI です。
`medplum`	Medplum	`platform`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `FHIR` `interoperability`	`FHIR` `EHR` `clinical-data`	`FHIR-server` `app-development` `workflow` `data-management`	`TypeScript` `SMART-on-FHIR` `web`	公式	repo	FHIR server、認証、アプリ構築、臨床 workflow をまとめて提供する healthcare application platform です。
`linuxforhealth-fhir`	LinuxForHealth FHIR Server	`platform`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `FHIR` `interoperability`	`FHIR` `EHR`	`FHIR-server` `validation` `bulk-data` `persistence`	`Java` `FHIR` `LinuxForHealth`	公式	repo	FHIR resource の永続化、検索、validation、bulk data 処理を提供する Java 実装の FHIR server です。
`blaze-fhir`	Blaze	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `FHIR` `population-health`	`FHIR` `EHR` `terminology`	`FHIR-server` `CQL-evaluation` `aggregate-query` `analytics`	`Clojure` `FHIR`	公式	repo	FHIR データを高速に保存・検索し、CQL evaluation や集計 query に対応する FHIR server です。
`openhim-core`	OpenHIM Core	`platform`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `interoperability` `health-information-exchange`	`FHIR` `HL7` `clinical-data`	`routing` `audit` `interoperability` `mediator`	`OpenHIE` `Node.js` `web`	公式	repo	医療情報交換で複数システム間の routing、監査、mediator 連携を担う OpenHIE 系 platform です。
`openconceptlab`	Open Concept Lab Terminology Service	`platform`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `terminology` `interoperability`	`terminology` `concepts` `FHIR` `mappings`	`terminology-management` `mapping` `value-set-management` `api`	`Python` `Django` `FHIR` `OpenMRS`	公式	repo	臨床用語、concept、value set、mapping を管理し FHIR などから利用できる terminology service です。
`vantage6`	vantage6	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`federated-learning` `privacy` `clinical-data`	`sensitive-data` `tabular` `medical-data`	`federated-analysis` `privacy-preserving-computation` `governance`	`Python` `Docker`	公式	repo	データを各機関に残したまま distributed / federated analysis を実行する privacy-preserving analysis platform です。
`featurecloud`	FeatureCloud	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`federated-learning` `privacy` `clinical-data`	`biomedical-data` `sensitive-data` `tabular`	`federated-learning` `SMPC` `differential-privacy` `app-store`	`Python` `Docker` `FeatureCloud`	公式	repo	生物医学データ向けの federated learning app を Docker ベースで開発・実行する platform です。
`ohdsi-broadsea`	OHDSI Broadsea	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`observational-health` `clinical-data` `OMOP`	`OMOP` `EHR` `claims`	`deployment` `evidence-generation` `data-quality` `ETL-support`	`OHDSI` `Docker` `HADES` `ATLAS`	公式	repo	ATLAS や HADES などの OHDSI 技術スタックを Docker でまとめて展開するための公式 platform です。
`smart-app-launch`	SMART App Launch	`standard`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `FHIR` `interoperability`	`FHIR` `OAuth2` `EHR`	`authorization` `app-launch` `interoperability`	`HL7` `SMART-on-FHIR` `FHIR`	公式	repo	FHIR アプリを EHR や standalone context から安全に起動・認可するための SMART on FHIR 標準仕様です。
`fhirpath`	FHIRPath	`standard`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `FHIR` `data-standard`	`FHIR` `hierarchical-data`	`query-language` `expression-language` `validation`	`HL7` `FHIR`	公式	repo	FHIR などの階層的データから値を選択・評価するための HL7 expression language 仕様です。
`cds-hooks`	CDS Hooks	`standard`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `clinical-decision-support` `interoperability`	`EHR` `FHIR` `CDS`	`clinical-decision-support` `workflow-integration` `api`	`HL7` `FHIR` `web`	公式	repo	EHR workflow の特定時点で外部 clinical decision support service を呼び出すための HL7 API 仕様です。
`clinical-quality-language`	Clinical Quality Language	`standard`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `clinical-decision-support` `quality-measurement`	`FHIR` `clinical-quality` `CDS`	`expression-language` `quality-measurement` `clinical-reasoning`	`HL7` `CQL` `FHIR`	公式	repo	clinical decision support と quality measurement のロジックを表現するための HL7 Clinical Quality Language 仕様・実装支援リポジトリです。
`dhis2-core`	DHIS2 Core	`platform`	`population` `clinical` `infrastructure`	`public-health` `clinical-data` `population-health`	`HMIS` `aggregate-data` `tracker-data`	`data-capture` `reporting` `analytics` `visualization`	`DHIS2` `Java` `web`	公式	repo	公衆衛生・保健情報システム向けに集計データ、tracker data、可視化、分析を提供する platform です。
`gnu-health-his`	GNU Health HIS	`platform`	`clinical` `population` `infrastructure`	`clinical-data` `public-health` `hospital-information-system`	`EHR` `hospital-data` `public-health`	`patient-record` `hospital-management` `reporting`	`GNU Health` `Tryton` `Python`	公式	repo	診療録、病院運用、公衆衛生機能を扱う GNU Health の hospital information system 実装です。
`bahmni`	Bahmni	`platform`	`clinical` `infrastructure`	`clinical-data` `hospital-information-system` `interoperability`	`EMR` `laboratory-data` `hospital-data`	`clinical-workflow` `patient-record` `hospital-management`	`OpenMRS` `OpenELIS` `Odoo` `web`	公式	repo	OpenMRS、OpenELIS、Odoo などを統合し、病院向け clinical workflow を提供する HIS platform です。
`openimis`	openIMIS	`platform`	`population` `clinical` `infrastructure`	`public-health` `health-financing` `clinical-data`	`claims` `insurance` `beneficiary-data`	`claims-management` `enrollment` `reporting` `social-protection`	`Python` `web` `openIMIS`	公式	repo	医療保険、受益者登録、claims 管理などを扱う health financing / social protection platform です。
`ga4gh-drs`	GA4GH Data Repository Service	`standard`	`molecular` `clinical` `infrastructure`	`genomics` `clinical-data` `data-access`	`genomic-data` `cloud-data` `API`	`data-access` `interoperability` `api`	`GA4GH` `JSON Schema`	公式	repo	分散した genomics data object を共通 API で参照・取得するための GA4GH Data Repository Service 仕様です。
`ga4gh-tes`	GA4GH Task Execution Service	`standard`	`molecular` `infrastructure`	`workflow` `bioinformatics` `cloud-compute`	`workflow` `task` `container`	`task-execution` `workflow-execution` `interoperability`	`GA4GH` `JSON Schema`	公式	repo	containerized task をクラウドや分散環境で実行するための GA4GH Task Execution Service API 仕様です。
`ga4gh-trs`	GA4GH Tool Registry Service	`standard`	`molecular` `infrastructure`	`workflow` `bioinformatics` `data-standard`	`workflow` `containers` `tool-metadata`	`workflow-discovery` `registry` `metadata` `interoperability`	`GA4GH` `Dockstore`	公式	repo	genomics workflow や tool のメタデータ、container、descriptor を registry から取得する GA4GH API 仕様です。
`ga4gh-phenopackets`	GA4GH Phenopackets	`standard`	`clinical` `whole-person` `molecular`	`clinical-data` `genomics` `phenotyping`	`phenotype` `genomics` `clinical-metadata`	`clinical-phenotyping` `interoperability` `data-model`	`GA4GH` `FHIR` `JSON Schema`	公式	repo	患者や参加者の phenotype、疾患、検査、genomic findings を交換するための GA4GH データモデルです。
`ga4gh-service-registry`	GA4GH Service Registry	`standard`	`infrastructure`	`data-standard` `interoperability` `workflow`	`web-service` `API` `metadata`	`service-discovery` `interoperability` `metadata`	`GA4GH` `OpenAPI`	公式	repo	GA4GH 準拠サービスの種類、URL、メタデータを発見するための Service Registry 仕様です。
`cwltool`	cwltool	`workflow-engine`	`molecular` `infrastructure`	`workflow` `bioinformatics` `reproducibility`	`CWL` `workflow` `containers`	`workflow-execution` `validation` `reproducibility`	`Python` `CWL`	公式	repo	Common Workflow Language の reference implementation として workflow 実行・検証を行う Python ツールです。
`sapporo-service`	Sapporo Service	`platform`	`molecular` `infrastructure`	`workflow` `bioinformatics` `interoperability`	`WES` `workflow` `API`	`workflow-execution` `api` `interoperability`	`GA4GH` `WES` `Python`	公式	repo	GA4GH WES API に沿って複数の workflow engine を実行できる Web service 実装です。
`ro-crate`	RO-Crate	`standard`	`infrastructure`	`data-standard` `reproducibility` `provenance`	`research-object` `metadata` `JSON-LD`	`packaging` `provenance` `metadata` `reproducibility`	`JSON-LD` `ResearchObject`	公式	repo	データ、コード、workflow、メタデータを research object として包装し再利用可能にするための JSON-LD ベースの標準です。
`biocompute-object`	BioCompute Object	`standard`	`molecular` `clinical` `infrastructure`	`bioinformatics` `clinical-data` `provenance`	`HTS` `workflow-metadata` `JSON`	`provenance` `regulatory-reporting` `reproducibility`	`IEEE` `JSON`	公式	repo	HTS 解析 workflow の入出力、実行環境、provenance を規制・再現性文脈で記録する BioCompute Object 仕様です。
`cwlprov`	CWLProv	`standard`	`molecular` `infrastructure`	`workflow` `provenance` `reproducibility`	`CWL` `workflow-run` `provenance`	`provenance` `workflow-run-packaging` `reproducibility`	`CWL` `PROV` `ResearchObject`	公式	repo	CWL workflow 実行の provenance を Research Object として記録・交換するためのプロファイルです。
`datalad`	DataLad	`tool`	`organ-system` `infrastructure`	`data-management` `provenance` `neuroimaging`	`dataset` `metadata` `large-files`	`data-versioning` `provenance` `packaging` `reproducibility`	`Python` `Git` `git-annex`	公式	repo	Git と git-annex を使って研究データ、コード、メタデータの取得・履歴・再現性を管理するツールです。
`tskit`	tskit	`library`	`population` `molecular`	`population-genetics` `genomics`	`tree-sequence` `genotypes` `ancestry`	`data-model` `simulation` `statistics` `io`	`Python` `C`	公式	repo	ancestral recombination graph と tree sequence を保存・解析する population genetics 向け Python/C ライブラリです。
`msprime`	msprime	`library`	`population` `molecular`	`population-genetics` `genomics` `simulation`	`tree-sequence` `genotypes` `simulation`	`simulation` `coalescent` `statistics`	`Python` `tskit`	公式	repo	coalescent や ancestry model に基づく population genetics simulation を tree sequence 形式で生成する Python ライブラリです。
`stdpopsim`	stdpopsim	`library`	`population` `molecular`	`population-genetics` `simulation` `genomics`	`tree-sequence` `population-model` `genotypes`	`simulation` `model-catalog` `benchmarking`	`Python` `msprime` `tskit`	公式	repo	標準化された種・人口史モデルを使って population genetics simulation を再現可能に行う Python ライブラリです。
`sgkit`	sgkit	`library`	`population` `molecular`	`population-genetics` `genomics` `statistics`	`genotypes` `Zarr` `xarray`	`statistics` `scaling` `io` `association-testing`	`Python` `xarray` `Zarr` `Dask`	公式	repo	genotype array を xarray/Zarr/Dask ベースで扱い、集団遺伝統計をスケールさせる Python ライブラリです。
`kobotoolbox`	KoboToolbox	`platform`	`whole-person` `population` `infrastructure`	`survey` `public-health` `humanitarian-data`	`questionnaire` `survey` `field-data`	`data-capture` `form-management` `reporting` `export`	`Python` `Django` `web`	公式	repo	公衆衛生・人道支援・調査研究で質問紙フォーム、現地データ収集、集計を管理する platform です。
`activitysim`	ActivitySim	`platform`	`population` `environmental` `behavioral`	`mobility` `transportation` `urban-modeling`	`travel-demand` `household-data` `activity-patterns`	`simulation` `travel-demand-modeling` `scenario-analysis`	`Python`	公式	repo	個人・世帯の活動と移動需要を agent/activity based にモデル化する都市交通 simulation platform です。
`urbansim`	UrbanSim	`platform`	`population` `environmental`	`built-environment` `geospatial` `urban-modeling`	`land-use` `census` `urban-data`	`simulation` `scenario-analysis` `modeling`	`Python`	公式	repo	都市・地域の土地利用、居住、雇用、開発シナリオを統計モデルでシミュレーションする platform です。
`urbanaccess`	UrbanAccess	`library`	`environmental` `population`	`mobility` `geospatial` `built-environment`	`GTFS` `OpenStreetMap` `network`	`accessibility` `network-analysis` `routing` `aggregation`	`Python` `UrbanSim`	公式	repo	GTFS と OpenStreetMap を組み合わせ、公共交通・歩行ネットワークの accessibility 指標を計算する Python ライブラリです。
`pandana`	Pandana	`library`	`environmental` `population`	`geospatial` `mobility` `built-environment`	`network` `POI` `geospatial-data`	`accessibility` `network-analysis` `shortest-path`	`Python` `pandas`	公式	repo	都市ネットワーク上の shortest path と accessibility 指標を高速に計算する pandas 系 Python ライブラリです。
`pythermalcomfort`	pythermalcomfort	`library`	`environmental` `whole-person`	`environmental-data` `built-environment` `physiology`	`thermal-comfort` `weather` `indoor-environment`	`exposure-modeling` `index-calculation` `statistics`	`Python`	公式	repo	PMV、PPD、SET、adaptive comfort などの温熱快適性・曝露指標を計算する Python ライブラリです。
`ladybug-tools`	Ladybug Tools	`toolkit`	`environmental`	`built-environment` `environmental-data` `climate`	`weather` `EPW` `building-environment`	`climate-analysis` `exposure-modeling` `visualization`	`Python` `Ladybug Tools`	公式	repo	建築・都市環境の気象データ、日射、温熱環境を解析・可視化する Ladybug Tools の中核ライブラリです。
`epidemics-r`	epidemics	`library`	`population`	`epidemiology` `public-health` `statistics`	`incidence` `compartmental-model` `demography`	`simulation` `modeling` `scenario-analysis`	`R` `Epiverse-TRACE`	公式	repo	感染症の compartmental model、人口構造、介入、ワクチン接種シナリオを構成してシミュレーションする R パッケージです。
`ggsurveillance`	ggsurveillance	`library`	`population`	`epidemiology` `public-health` `visualization`	`surveillance-data` `time-series` `line-list`	`visualization` `surveillance` `reporting`	`R` `ggplot2`	公式	repo	感染症 surveillance やアウトブレイク調査データを ggplot2 で可視化・報告するための R パッケージです。

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