Kit de herramientas de quiminformática para control molecular detallado. Análisis de SMILES/SDF, descriptores (MW, LogP, TPSA), huellas digitales, búsqueda de subestructuras, generación 2D/3D, similitud, reacciones. Para flujos de trabajo estándar con interfaz más sencilla, use datamol (encapsulamiento de RDKit). Use rdkit para control avanzado, saneamiento personalizado y algoritmos especializados.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Buscar patrones de expresión génica para subtipos de cáncer o enfermedades raras en conjuntos de datos de GEO.
Combinar múltiples conjuntos de datos de RNA-seq para validar los hallazgos en experimentos independientes.
Comparar las respuestas transcriptómicas entre los grupos tratados y los de control en experimentos de GEO.
Recuperar conjuntos de datos de expresión para respaldar hipótesis sobre los mecanismos de regulación genética.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reduce el tiempo de búsqueda y descarga de conjuntos de datos en comparación con la exploración manual de la web de GEO.
Acceda rápidamente a los archivos SOFT/Matrix listos para las canalizaciones de análisis de expresión de bajada.
Elimina los pasos de formateo y conversión para la integración de datos GEO.
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
Plataforma de laboratorio en la nube para pruebas y validación automáticas de proteínas. Utilícelo al diseñar proteínas y necesitar validación experimental que incluya ensayos de unión, pruebas de expresión, mediciones de termostabilidad, ensayos de actividad enzimática o optimización de secuencias de proteínas. También úselo para enviar experimentos a través de API, rastrear el estado de los experimentos, descargar resultados, optimizar secuencias de proteínas para una mejor expresión utilizando herramientas computacionales (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) o gestionar flujos de trabajo de diseño de proteínas con validación en laboratorio húmedo.
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.
Procesa y genera contenido multimedia utilizando la API de Google Gemini. Las capacidades incluyen analizar archivos de audio (transcripción con marcas de tiempo, resumen, comprensión del habla, análisis de música/sonido hasta 9,5 horas), entender imágenes (descripción, detección de objetos, OCR, preguntas y respuestas visuales, segmentación), procesar videos (detección de escenas, preguntas y respuestas, análisis temporal, URLs de YouTube, hasta 6 horas), extraer de documentos (tablas PDF, formularios, gráficos, diagramas, varias páginas), generar imágenes (texto a imagen, edición, composición, refinamiento). Usar cuando se trabaje con archivos de audio/video, se analicen imágenes o capturas de pantalla, se procesen documentos PDF, se extraiga datos estructurados de medios, se creen imágenes a partir de indicaciones de texto o se implementen funciones de IA multimodal. Soporta múltiples modelos (Gemini 2.5/2.0) con ventanas de contexto de hasta 2 millones de tokens.