Acceda a RCSB PDB para estructuras 3D de proteínas/ácidos nucleicos. Busque por texto/secuencia/estructura, descargue coordenadas (PDB/mmCIF), recupere metadatos, para biología estructural y descubrimiento de fármacos.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Realiza un seguimiento de la interacción, los seguidores y el rendimiento de las publicaciones con las analíticas personalizadas de Tumblr.
Programa publicaciones en masse con horarios optimizados por IA según la actividad de la audiencia.
Crea e implementa temas de Tumblr responsivos con personalización de arrastrar y soltar.
Comparte automáticamente las publicaciones de Tumblr en Twitter, Instagram y otras redes sociales.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reduce el tiempo de publicación manual con la programación y distribución automática de contenido.
Amplía tu alcance con la publicación programada por IA y la integración multiplataforma.
Lanza temas e integraciones personalizadas de Tumblr en minutos, no en horas.
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.