Greifen Sie auf ZINC zu (über 230 Millionen käuflicher Verbindungen). Suchen Sie nach ZINC-ID/SMILES, Ähnlichkeitssuchen, 3D-fähigen Strukturen für Docking, Analogonentdeckung für virtuelle Screening und Arzneimittelforschung.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Erstellen Sie schnell INVEST-konforme User Stories mit klaren Akzeptanzkriterien.
Backlog-Effizient für die nächsten Sprints organisieren und priorisieren.
Überwachen Sie den Sprint-Fortschritt und die Velocity, um die Genauigkeit der zukünftigen Planung zu verbessern.
Klare Aktualisierungen für Stakeholder mit agilen Metriken und Berichten vorbereiten.
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Reduzieren Sie den Zeitaufwand für das Verfassen von User Stories, ohne die Qualität zu beeinträchtigen
Erzielen Sie zuverlässigere Sprint-Prognosen durch ein besseres Velocity-Tracking.
Backlog-Management optimieren und Zeitverschwendung in Besprechungen reduzieren.
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.
Umfassende Python-Bibliothek für Astronomie und Astrophysik. Diese Fähigkeit sollte verwendet werden, wenn mit astronomischen Daten gearbeitet wird, einschließlich HIMMELSKOORDINATEN, PHYSIKALISCHEN EINHEITEN, FITS-Dateien, KOSMOLOGISCHEN BERECHNUNGEN, ZEITSYSTEMEN, TABELLEN, WELTKOORDINATENSYSTEMEN (WCS) und ASTRONOMISCHER DATENANALYSE. Verwenden Sie sie bei Aufgaben, die KOORDINATUMWANDLUNGEN, EINHEITENKONVERSIONS, FITS-DATEI-MANIPULATION, KOSMOLOGISCHE ABSTANDSBERECHNUNGEN, ZEITSKALENKONVERSIONS oder ASTRONOMISCHE DATENVERARBEITUNG umfassen.
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.
AWS Cloud Development Kit (CDK)-Experte für den Aufbau von Cloud-Infrastrukturen mit TypeScript/Python. Verwenden Sie ihn, wenn Sie CDK-Stacks erstellen, CDK-Konstrukte definieren, Infrastruktur als Code implementieren oder wenn der Nutzer CDK, CloudFormation, IaC, cdk synth, cdk deploy erwähnt oder AWS-Infrastruktur programmgesteuert definieren möchte. Deckt die CDK-App-Struktur, Konstruktmuster, Stack-Zusammensetzung und Bereitstellungsprozesse ab.