技能清单
韩涛 (Tao Han) · 完整技能索引 · 分子实验 / 微生物检测 / 生信 / AI 与软件工程
本页是完整技能索引，按领域分组并标注熟练度；三个投递版简历（实验 / 检测岗 · 生信 / AI 工程岗 · 通用版）是按岗位裁剪的摘要。熟练度为自评口径，尽量附上可查证的仓库、论文、专利与训练记录链接，口径以各证据页为准。
熟练 课题中反复独立完成
掌握 按 SOP 可独立完成
了解 有实践接触，正在扩展
在研 / 自学 原型验证或学习阶段
🧬 分子生物学实验
🦠 微生物培养 · 检测 · 植物组培
🧠 生物信息学 · 能力矩阵
🤖 AI 训练与部署
🌐 网站搭建与前端
💻 程序开发
🧩 Agent 与 AI 工程
🐧 系统 · 发行版 · 供应链
📊 数据分析与自动化
🏢 办公与证书
🧬 分子生物学实验
核酸分析
熟练植物组织总 RNA 提取与质检（分光光度计 / NanoDrop 浓度纯度测定、完整性检测）、反转录（cDNA 合成与模板质控）、qRT-PCR 上机操作、结果整理与表达量计算；毛细管电泳检测。
分子克隆与构建
掌握DWF4 基因鉴定与克隆；过表达载体与 RNAi 抑制表达载体的设计构建全流程亲手完成（含 350 bp RNAi 靶片段筛选、发卡表达盒与限制性酶切方案的 in-silico 设计）；遗传转化 / 转基因操作；mRNA 序列 in-silico 设计（合成与制备委托外部公司）；普通 PCR 扩增与引物设计（qRT-PCR / 克隆用）、琼脂糖凝胶电泳检测（DNA / RNA）与凝胶回收纯化、大肠杆菌感受态热激转化；常用克隆辅助软件与在线工具辅助序列分析、引物与酶切方案设计。
证据：荞麦矮化基因课题 · in-silico 克隆方案文档（已归档）
植物表型鉴定
熟练花期取样与表型观察记录，规范拍照与性状记载，衔接分子验证数据。
实验记录与规范
熟练实验记录按 SOP 留存、关键步骤可追溯；数据完整性意识；了解 GMP / GLP 对检验记录与数据完整性的基本要求。
常规仪器独立操作
熟练独立操作 PCR 仪、电泳系统、离心机、恒温培养箱、振荡器、高压灭菌锅等分子与微生物实验常规仪器，按规范做好使用记录与日常维护。
🦠 微生物培养 · 检测 · 植物组培
微生物培养
熟练四区划线分离单菌落、涂布接种（含稀释涂布）两种接种方式；恒温培养与每日生长观察；按规范记录培养条件与菌落出现情况，保证批次间可比、结果可追溯。
培养基制备与灭菌
熟练完成多种常规微生物培养基称量 → 溶解 → 调 pH → 分装全流程；高压蒸汽灭菌操作与验证、超净台内无菌倒平板；超净台火焰区无菌操作规范贯穿全程。
土壤微生物分离与菌种纯化
熟练土壤样品制备悬液并梯度稀释，稀释涂布分离；挑取形态有差异的单菌落，经多轮划线纯化直至菌落形态一致；完成纯度检查与编号记录；纯化后菌种低温保存与复苏（甘油管 / 斜面 / 穿刺）。
微生物形态学与生理生化鉴定
熟练菌落水平鉴定：逐项观察记录大小、形状、边缘、隆起、颜色、透明度，以及光泽、质地、生长速度等指标，统一判读口径、跨批次一致；革兰氏染色后显微镜个体形态观察（普通光学 / 油镜）；生理生化试验（糖发酵、IMViC、氧化酶、接触酶等）辅助鉴定；配合标准化平板成像（统一光照、角度与尺寸参照）建立影像记录，衔接下游 AI 数据集。
菌落总数检测（CFU）与抑菌圈测量
熟练稀释涂布 → 恒温培养 → 平板计数的菌落总数检测全流程，计数结果规范记录与复核；抑菌圈测量（K-B 纸片扩散法）：药敏平板制备与接种、抑菌直径测量与复测；Python 脚本辅助批量计数与统计，减少人工判读误差。
感受态细胞制备
掌握无菌、低温条件下进行感受态细胞制备与分装，配合后续转化实验使用；全程保持低温与无菌意识，操作按 SOP 执行。
植物组织培养（组培）
掌握种子表面灭菌与超净台内无菌播种；萌发与生长观察；组培苗继代转接与扩繁管理；生根培养与炼苗移栽；污染识别与排查，培养记录全程可追溯。
菌落图像标准化与数据集
掌握平板成像标准化（统一判读口径、跨批次一致）；建立标注数据集，覆盖黏连菌落、低像素难例，衔接 CNN 检测、分类与计数。
证据：发明专利 202510091154.4（第一发明人，实质审查中）
🧠 生物信息学 · 能力矩阵
按 Linxira Bio SDK 的 27 个能力组归并（112 项版本化能力 · 35 个 agent skills · 中英双语文档）。绿色标签 = 课题中亲手完成；蓝色标签 = 在 Bio SDK 中实现并交付。
转录组与表达分析
熟练课题中完成 24 样本荞麦 RNA-seq 与油菜转录组：HISAT2 比对、featureCounts 定量、DESeq2 差异表达、WGCNA 共表达模块、GSEA / Mfuzz 表达模式聚类，可复现脚本交付；Bio SDK 中实现表达矩阵 QC、归一化、差异分析、PCA、聚类热图、火山图与 WGCNA 工作流。
同源 · 比较基因组 · 进化
熟练基因家族鉴定（油菜 YABBY 家族；荞麦矮化相关 BR / GA 激素通路多个候选基因，含 DWF4）：BLASTP / RBH 直系同源筛选、局部共线性、MAFFT 比对、IQ-TREE 系统发育；Bio SDK 中实现 BLAST / DIAMOND / HMMER / 互惠最佳匹配、MCScanX 共线性与 synteny 图、dotplot、Ka/Ks、距离树与树可视化、基因密度。
蛋白结构预测与互作分析
熟练AlphaFold3 单体、异源复合物与酶–底物三元复合物建模，多 seed 出图并按 pTM / ipTM 选模；pLDDT / PAE / ipTM 质量评估与互作判定；PyMOL cartoon / surface / stick 渲染、pLDDT 着色、突变体与野生型叠合、界面残基标注，.pml 脚本可复现；cealign 叠合与逐残基 RMSD、催化口袋氢键 / 盐桥与底物结合位点分析。应用于油菜 KCS 家族酶突变体及其互作蛋白的机制分析（论文撰写中）与荞麦候选蛋白结构解释。
蛋白序列特征分析
熟练Biopython 多版本基因组序列比对与突变位点检测、ProtParam 理化性质（分子量、pI、GRAVY、不稳定指数、氨基酸组成）；Kyte-Doolittle 滑窗疏水性与跨膜螺旋预测、七肽重复 coiled-coil 打分判定寡聚化倾向、催化结构域与催化三联体定位；Bio SDK 中实现蛋白性质、结构域解析与可视化、二级结构、RNA 二级结构与化学描述符。
基因组注释 · 启动子 · motif
掌握课题中完成启动子顺式元件扫描（JASPAR / motif）；Bio SDK 中实现 GFF / GTF 统计、归一化与转 BED、GO / eggNOG 注释归一化、基因位置与序列提取、基因结构可视化，以及 MEME / MAST motif 发现与 logo 绘制。
功能富集
掌握课题中完成 GSEA / Mfuzz 富集与模式分析；Bio SDK 中实现 GO、KEGG、GSEA、过表征（over-representation）分析及富集结果可视化。
序列处理 · 读段质控 · 比对
掌握Bio SDK 中实现 15 项序列操作（统计、k-mer、ORF、翻译、反向互补、共识、过滤 / 提取 / 拆分 / 合并、格式转换）、FASTQ 质控 / 修剪 / 去接头 / 去重 / 抽样、短读长与长读长比对、BAM / CRAM 质控、覆盖度与 bigWig、BED 区间交并差、MUSCLE / trimAl 多序列比对、e-PCR 引物评估。
变异分析
掌握Bio SDK 中实现 VCF 统计、过滤、归一化、注释、样本间比较与转表，以及队列级变异汇总。
临床与多组学扩展
了解Bio SDK 中实现单细胞 QC、空间转录组、生存分析、药物基因组、代谢组、微生物组多样性、队列表 QC、通路（RUO）与宏基因组分类等模块；个人正在系统自学 WGS 群体遗传工具链（BWA/GATK/BCFtools、Plink/ADMIXTURE、XP-CLR/XP-EHH、GEMMA），以拟南芥 1001 Genomes 子集实练，与本科毕业课题的荞麦群体数据实践同步推进；同时扩展 TCGA / GEO 公共数据挖掘、网络药理学与分子模拟，跟踪 Proto、PBCNet2.0 等 AI for Science 工具并形成接入评估笔记。
图表与报告产出
熟练课题与论文级图：pLDDT / PAE 图、RMSD 柱图、突变 lollipop 图、疏水性与 coiled-coil 曲线、氨基酸组成、蛋白“条形码”、3D 结构与叠合图、机制链路图；Bio SDK 中实现 PCA 散点、聚类热图、火山图、系统发育树、共线性 / dotplot、Ka/Ks、motif logo、Venn / UpSet、基因密度、覆盖度轨道、结构域图、接触图、RNA 二级结构、3D 结构（骨架 / 球棍 / 空间填充）；导出 SVG / PNG、HTML / PDF 报告、CSV / TSV / JSON / JSONL / XLSX。
数据格式与分析契约
掌握导入 FASTA / FASTQ / SAM / BAM / CRAM / VCF / BED / GFF / GTF / PDB / mmCIF / Newick 及 gzip 压缩；能力目录 + JSON Schema 版本化契约（
*.v1）、数据集探查、表格操作与导出、运行环境审计与规划（7 种运行模式，dry-run 事务边界）。🤖 AI 训练与部署
目标检测训练与微调
掌握围绕 PP-YOLOE+、PP-YOLO、YOLOv5/v8 开展训练与微调；比较余弦退火、Restart、分段式学习率策略，结合训练曲线做小样本调参。
边缘部署与推理优化
掌握ONNX 导出与跨端推理；树莓派 5 实测 NCNN 307ms vs ONNX Runtime 561ms（1.83× 提速）；菌落检测 CPU 延迟 2539 → 1884 ms（↓26%）；Android 端推理实践；模型量化。
开源 LLM 训练（昇腾 NPU）
掌握基于华为昇腾 NPU + MindSpore 栈完成开源 LLM 训练 / 微调任务跑通；训练任务、代码与模型记录公开于 OpenI 启智社区（可查验），完整评测报告整理中。
异构算力迁移脚手架
在研搭建 Ascend / OpenI / MindSpore 数据准备、参数解析与 dry-run 调度脚手架，围绕微生物小目标检测持续比较训练策略；完整训练与评测结果待补齐。
🌐 网站搭建与前端交付
个人博客与静态站工程
熟练bohuyeshan.top：Hexo 8 + Butterfly 主题深度定制，GitHub Actions 自动构建并部署到 GitHub Pages，自定义域名；4 个自研 Hexo 脚本（RSS 元数据、CJK 强调修正、KaTeX 服务端渲染、HTML 扫描）；集成 KaTeX、Mermaid、本地搜索；npm overrides 做依赖版本收敛与供应链修补。
证据：博客仓库 ↗
产品官网与前端页面
熟练Linxira 官网群（Astro）：OS / Zeta / Bio SDK 三个产品站，中 / 英 / 繁多语文档、博客、下载 / 路线图 / 发布 / 图库 / 安全页；纯 HTML / CSS / JS 交付自适应 A4 简历页（矢量打印、横竖屏自动缩放）、项目演示页与互动页；响应式布局、打印 CSS、内联 SVG 图表。
💻 程序开发
语言矩阵
掌握Rust：开发 Bio SDK 原生引擎 / CLI / worker / 无 WebView 原生 GUI（Cargo workspace + deny.toml 依赖审计）与 Zeta 原生加速层（文本 / 正则 / grep / diff），AI 辅助编程。TypeScript / Bun：Zeta、OpenCode 插件、自定义命令（arktype / typebox / zod 校验）。Python：训练推理脚本、检测工具化、workflow 与 CI 校验脚本。R：DESeq2 / WGCNA 工作流包。Shell：打包与 systemd。Kotlin / Java：Android 推理端、Java 插件层。
生信软件工程 · Linxira Bio SDK
掌握本地优先生信平台：Rust 引擎 + 原生 GUI / CLI / worker，112 项版本化能力、27 个能力组、35 个 agent skills、中英双语文档；Python / R / Rust 三套 SDK 与 workflow packs（DESeq2 / WGCNA / Biopython / MCScanX / KaKs Calculator）；Windows / Debian / Arch 三平台（msi / winget · deb / apt · pacman / AUR）；AGPL-3.0 开源。
🧩 Agent 与 AI 工程
Linxira Zeta · 终端编码代理
掌握OMP 兼容发行版，Rust 原生层 + Bun 运行时：子代理、计划模式、LSP / DAP、事后记忆、hashline 编辑、时间旅行规则、项目追踪、Autoresearch 实验指标（SQLite）、命令市场（Bun 包分发）、Web 工作台（43 主题）；4 种运行模式（TUI / Print-JSON / RPC / SDK）；15+ 模型提供商；微信 / 飞书 / Telegram 统一 bot 接口；HMAC 网关令牌、目标白名单、工作区约束、cache-first 执行等安全与性能设计。
科研 Agent 编排与 agent-native 设计
掌握OpenCode 科研编排插件：权限分层、计划执行、续跑 / 审查、会话检查点、MCP，按需索引 617 个技能指令包与 19 个 Agent 定义；Bio SDK agent-native：35 个 skills 绑定版本化能力，skill-pack 导入边界，能力目录驱动的分析路由与执行选择；AI API 聚合网关原型（Rust / Go，OpenAI / Claude / Gemini 协议互转）；Linxira AI CLI 一键安装器（npm 镜像加速 + 5 个 agent CLI）。
🐧 系统 · 发行版 · 供应链
Linxira OS 发行版工程
掌握直接基于 Arch 官方仓库构建 KDE Plasma 科研工作站：双内核（linux + linux-lts）兜底滚动更新；Timeshift + grub-btrfs 快照回滚（每日 3 份 / 启动 3 份 / 内核更新前自动）；[linxira] 签名仓库（pacman 签名强制、发布密钥轮换、PKGBUILD CI 门控）发布 17 个自研工具（linxira-config、linxira-update、Welcome、Config Hub 等）；目录 v2/v3 单一元数据源驱动安装器、Welcome 与软件管理器（93 款审核软件 / 14 类 / 804 离线包）；无头模式 systemd 目标切换；Fcitx5 中文开箱即用；2026.08.14 实验稳定版通过完整安装测试。
CI · 发布与开源治理
掌握GitHub Actions 流水线；JSON Schema 校验门禁（Draft 2020-12）、仓库结构校验、发布预检；第三方许可证自动审计（自动生成依赖声明，许可证缺失 / 过期 / 被改即构建失败）；release bundle manifest 打包，多平台发布（msi / winget · deb / apt · pacman / AUR）；AGPL-3.0 合规、文档政策与执行策略文件、中英双语文档体系。
容器化与协作
掌握Podman / Distrobox / Apptainer 容器化科研复现，无头模式一键释放算力；Git / Docker 日常交付，多仓库组织协作（Linxira-OS 26 个仓库）。
📊 数据分析与自动化
统计与可视化
熟练R / Python 统计作图：差异表达分析、菌落计数统计、可视化与可复现脚本整理。
检测环节自动化
熟练把重复检测环节沉淀为工具：批量菌落计数、抑菌圈测量脚本化；实验数据自动汇总与自动化报告生成，结果可直接提交的检测记录与统计图表。
🏢 办公与证书
传统办公 · 古法办公
熟练全国计算机等级考试二级 MS Office + WPS Office 双科目合格；可在完全无 AI 辅助状态下独立完成 Word 文档、Excel 数据处理与 PPT 汇报的全流程办公交付。
技术写作与文档
掌握Linxira 组织 108 篇中英双语文档；in-silico 克隆方案、实验记录与专利申请书（第一发明人）撰写经验；熟悉 Markdown / LaTeX 文档与论文排版。