Acceda a ZINC (más de 230 millones de compuestos adquirables). Busque por ID de ZINC/SMILES, búsquedas por similitud, estructuras listas para 3D para acoplamiento, descubrimiento de análogos, para cribado virtual y descubrimiento de fármacos.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Crea rápidamente historias de usuario compatibles con INVEST con criterios de aceptación claros.
Organizar y priorizar de manera eficiente los elementos del pendiente para los próximos sprints.
Monitorea el progreso y la velocidad del sprint para mejorar la precisión de la planificación futura.
Preparar actualizaciones claras para las partes interesadas utilizando métricas e informes ágiles.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reduce el tiempo dedicado a redactar historias de usuario manteniendo la calidad
Logra previsiones de sprint más fiables con un mejor seguimiento de la velocidad.
Optimiza la gestión de la lista de pendientes y reduce el tiempo desperdiciado en reuniones.
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.
Biblioteca Python comprensiva para astronomía y astrofísica. Esta habilidad debe usarse al trabajar con datos astronómicos que incluyen coordenadas celestes, unidades físicas, archivos FITS, cálculos cosmológicos, sistemas de tiempo, tablas, sistemas de coordenadas mundiales (WCS) y análisis de datos astronómicos. Usar cuando las tareas impliquen transformaciones de coordenadas, conversiones de unidades, manipulación de archivos FITS, cálculos de distancias cosmológicas, conversiones de escalas de tiempo o procesamiento de datos astronómicos.
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.
Especialista en AWS Cloud Development Kit (CDK) para construir infraestructura en la nube con TypeScript/Python. Usar cuando se creen pilas CDK, se definan construcciones CDK, se implemente infraestructura como código, o cuando el usuario mencione CDK, CloudFormation, IaC, cdk synth, cdk deploy, o quiera definir infraestructura AWS de forma programática. Cubre la estructura de aplicaciones CDK, patrones de construcción, composición de pilas y flujos de trabajo de implementación.