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多重比较 P 值校正（Bonferroni / Holm / BH-FDR）Multiple Comparison P-value Adjustment (Bonferroni, Holm, BH FDR)
粘贴一组 P 值（可带名称，如基因名），一键计算 Bonferroni、Holm、Hochberg、Šidák、Holm–Šidák、Benjamini–Hochberg（FDR）和 Benjamini–Yekutieli 校正后的 P 值，标出在给定 α 或 FDR 下仍显著的项目，结果与 R 的 p.adjust() 和 statsmodels 完全一致，可导出 CSV。Paste p-values (optionally with labels such as gene names) to get Bonferroni, Holm, Hochberg, Šidák, Holm–Šidák, Benjamini–Hochberg (FDR) and Benjamini–Yekutieli adjusted p-values, with the items still significant at your α or FDR flagged.
误差线图（柱状图 / 均值散点，SD / SEM / 95% CI）Error Bar Chart Maker (Bar or Dot Plot with SD / SEM / 95% CI)
从 Excel 粘贴原始数据（每列一组）或汇总数据（均值、SD、n），生成论文用的柱状图加误差线、柱状图加数据点或均值加散点图，误差线可选 SD、SEM 或基于 t 分布的 95% 置信区间；使用色盲友好配色，按厘米设置尺寸和字号，导出可编辑的 SVG 或带 DPI 信息的高分辨率 PNG，同时给出各组统计表。Paste raw data from Excel (one column per group) or summaries (mean, SD, n) to draw publication bar charts with error bars, bars with data points, or mean-and-points plots.
混淆矩阵与 ROC / PR 曲线（Precision、Recall、F1、AUC）Confusion Matrix & ROC / PR Curve Calculator (Precision, Recall, F1, AUC)
输入混淆矩阵、真实与预测标签，或真实标签与预测分数，计算各类别的 Precision、Recall、F1 和支持数，宏平均、加权平均、准确率、平衡准确率、Cohen κ 和 MCC；二分类还给出灵敏度、特异度、PPV、NPV，并绘制 ROC 和 PR 曲线、计算 AUC 与 AP，拖动阈值查看混淆矩阵变化，一键求 Youden 最佳阈值；结果与 scikit-learn 一致。Enter a confusion matrix, true and predicted labels, or true labels with scores to get per-class precision, recall, F1 and support, macro and weighted averages, accuracy, balanced accuracy, Cohen’s κ and MCC.