Consulta las moléculas bioactivas y los datos de descubrimiento de fármacos de ChEMBL. Busca compuestos por estructura/propiedades, recupera datos de bioactividad (IC50, Ki), encuentra inhibidores, realiza estudios SAR, para química medicinal.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Evalúa rápidamente si tu idea de MVP es viable y vale la pena perseguirla.
Identifique las brechas técnicas o de recursos en su plan de implementación de la MVP.
Descubre los posibles obstáculos y fortalezas en el diseño de tu MVP.
Evalúa si tu MVP puede adaptarse a los cambios del mercado o a los comentarios.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reducir el tiempo de validación de la MVP de semanas a horas con feedback instantáneo.
Evita errores costosos detectando fallos en la fase inicial de planificación.
Aumenta las probabilidades de éxito del MVP centrándote en características realistas e impactantes.
QUÉ INCLUYE
Archivos, etiquetas y la instalación en tres pasos
Consejo: Lee la documentación y el código antes del primer uso para saber qué hace y qué permisos necesita.
SIGUIENTES GUIONES
Recomendado según etiquetas y categoría
Acceda a más de 200 millones de estructuras de proteínas predichas por IA de AlphaFold. Recupere estructuras por ID de UniProt, descargue archivos PDB/mmCIF, analice métricas de confianza (pLDDT, PAE) para la descubrimiento de fármacos y la biología estructural.
Esta habilidad se debe usar cuando se trabaja con matrices de datos anotados en Python, especialmente para análisis de genómica de células individuales, gestión de mediciones experimentales con metadatos o manejo de conjuntos de datos biológicos a gran escala. Usarla cuando las tareas involucren objetos AnnData, archivos h5ad, datos de RNA-seq de células individuales o integración con herramientas scanpy/scverse.
Esta habilidad debería usarse para tareas de aprendizaje automático de series temporales que incluyen clasificación, regresión, agrupamiento, pronóstico, detección de anomalías, segmentación y búsqueda de similitud. Usarla al trabajar con datos temporales, patrones secuenciales o observaciones indexadas en el tiempo que requieren algoritmos especializados más allá de los enfoques de ML estándar. Especialmente adecuada para análisis de series temporales univariadas y multivariadas con APIs compatibles con scikit-learn.
Sistema de generación de agentes de código Claude que crea agentes personalizados y subagentes con frontmatter YAML mejorado, patrones de acceso a herramientas y soporte para integración MCP siguiendo patrones de producción probados