Abfrage der Ensembl-Genomedatenbank REST-API für über 250 Arten. Gen-Suchen, Sequenzabfrage, Variantenanalyse, vergleichende Genomik, Orthologe, VEP-Vorhersagen für die Genomforschung.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Überprüfen Sie, ob E-Mail-Adressen in bekannten Datenlecks aufgetaucht sind.
Überprüfen, ob Passwörter bei früheren Datenlecks offengelegt wurden.
Prüfen Sie die Firmen-E-Mail-Konten vor der Integration auf Datenlecks.
Bewerten Sie schnell das Kompromittierungsrisiko für Ihre eigenen Konten.
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Datenpannen-Exposition 5x schneller erkennen als bei manuellen Prüfungen.
Reduzieren Sie das Risiko einer Kontoübernahme durch die proaktive Überprüfung von Datenlecks.
Verkürzen Sie die Überwachungszeit von Datenlecks um 30 Minuten pro Konto.
DEIN EQUIPMENT
Dateien, Tags und die Installation in drei Schritten
Tipp: Lies Dokumentation und Code vor der ersten Nutzung, damit du Funktion und benötigte Berechtigungen kennst.
NÄCHSTE SKRIPTE
Empfohlen basierend auf Tags und Kategorie
Greifen Sie auf über 200 Millionen durch KI vorhergesagte Proteinstrukturen von AlphaFold zu. Abrufen von Strukturen per UniProt-ID, Herunterladen von PDB/mmCIF-Dateien, Analyse von Zuverlässigkeitsmetriken (pLDDT, PAE) für die Arzneimittelforschung und Strukturbiologie.
Diese Fähigkeit sollte für Zeitreihenmaschinelles Lernen einschließlich Klassifikation, Regression, Clustering, Prognose, Anomalieerkennung, Segmentierung und Ähnlichkeitssuche verwendet werden. Verwenden Sie sie bei der Arbeit mit zeitlichen Daten, sequentiellen Mustern oder zeitindexierten Beobachtungen, die spezialisierte Algorithmen über standardisierte ML-Ansätze hinaus erfordern. Besonders geeignet für die Analyse univariate und multivariate Zeitreihen mit scikit-learn-kompatiblen APIs.
Generieren und pflegen Sie AGENTS.md-Dateien entsprechend der öffentlichen agents.md-Konvention. Verwenden Sie dies bei der Erstellung von Dokumentation für KI-Agenten-Workflows, Onboarding-Anleitungen oder bei der Standardisierung von Agenten-Interaktionsmustern zwischen Projekten.
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.