Consultar la API REST de la base de datos de genomas Ensembl para más de 250 especies. Búsquedas de genes, recuperación de secuencias, análisis de variantes, genómica comparativa, ortólogos, predicciones VEP, para investigación genómica.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Comprueba si las direcciones de correo electrónico han aparecido en filtraciones de datos conocidas.
Identificar si las contraseñas han sido expuestas en filtraciones anteriores.
Antes de incorporar, revise las cuentas de correo electrónico de la empresa para detectar posibles filtraciones.
Evalúa rápidamente el riesgo de compromiso de tus propias cuentas.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Identifique la exposición a filtraciones 5 veces más rápido que las revisiones manuales.
Reduce el riesgo de apropiación de cuenta comprobando proactivamente las filtraciones.
Reduce el tiempo de auditoría de filtraciones en 30 minutos por cuenta.
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 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.
Generar y mantener archivos AGENTS.md siguiendo la convención pública agents.md. Usar cuando se cree documentación para flujos de trabajo de agentes AI, guías de incorporación o cuando se estandaricen patrones de interacción de agentes en proyectos.
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.