SKRIPTLINIE
Notebooks, die nur du starten kannst, Ergebnisse, die keiner reproduziert.
Pipelines laufen sauber erneut, Antworten bis zur Quelle nachvollziehbar.
4 Skills auf dieser Linie
Diese Fähigkeit sollte verwendet werden, wenn mit annotierten Datamatrizen in Python gearbeitet wird, insbesondere für Einzelzellgenomikanalysen, die Verwaltung von experimentellen Messungen mit Metadaten oder die Verarbeitung von groß angelegten biologischen Datensätzen. Verwenden Sie sie, wenn Aufgaben AnnData-Objekte, h5ad-Dateien, Einzelzell-RNA-seq-Daten oder die Integration mit Scanpy/Scverse-Tools betreffen.
Pythonischer Wrapper um RDKit mit vereinfachter Schnittstelle und sinnvollen Standardwerten. Bevorzugt für Standard-Drug-Discovery: SMILES-Parse, Standardisierung, Deskriptoren, Fingerprints, Clustering, 3D-Konformere, parallele Verarbeitung. Gibt native rdkit.Chem.Mol-Objekte zurück. Für erweiterte Kontrolle oder benutzerdefinierte Parameter verwenden Sie RDKit direkt.
Python-Schnittstelle zu OpenMS für die Analyse von Massenspektrometrie-Daten. Nutzen Sie sie für LC-MS/MS-Proteomik- und Metabolomik-Workflows, einschließlich Dateiverwaltung (mzML, mzXML, mzTab, FASTA, pepXML, protXML, mzIdentML), Signalverarbeitung, Featureerkennung, Peptididentifizierung und quantitative Analyse. Anwenden, wenn Sie mit Massenspektrometrie-Daten arbeiten, Proteomik-Experimente analysieren oder Metabolomik-Datensätze verarbeiten.
Graph Neural Networks (PyG). Knoten-/Graphklassifikation, Linkvorhersage, GCN, GAT, GraphSAGE, heterogene Graphen, Moleküleigenschaftsvorhersage für geometrisches Tiefenlernen.