Molekulare Featurisierung für ML (über 100 Featurizer). ECFP, MACCS, Deskriptoren, vortrainierte Modelle (ChemBERTa), SMILES in Merkmale umwandeln, für QSAR und molekulares ML.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Technische Variabilität zwischen Datensätzen entfernen und gleichzeitig biologische Signale erhalten
Automatische Identifizierung und Kennzeichnung von Zelltypen mithilfe von probabilistischem Deep Learning
Kombinieren Sie scRNA-seq mit ATAC- oder CITE-seq-Daten für eine umfassende Analyse
Genexpressionsmuster unter Beibehaltung des räumlichen Kontexts analysieren
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Verkürzen Sie die Vorverarbeitungs- und Analysezeit mit automatisierten, probabilistischen Modellen
Erreichen Sie eine genauere Zelltyp-Identifizierung und Batch-Korrektur
Effiziente Verarbeitung von Millionen von Zellen mit GPU-beschleunigtem Deep Learning
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 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.
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 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.