Caracterización molecular para ML (más de 100 caracterizadores). ECFP, MACCS, descriptores, modelos preentrenados (ChemBERTa), convertir SMILES a características, para QSAR y ML molecular.
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Eliminar la variabilidad técnica entre conjuntos de datos preservando las señales biológicas
Identificar y etiquetar automáticamente tipos de células utilizando aprendizaje profundo probabilístico
Combine scRNA-seq con datos de ATAC o CITE-seq para un análisis integral
Analizar patrones de expresión génica preservando el contexto espacial
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Reduzca el tiempo de preprocesamiento y análisis con modelos probabilísticos automatizados
Logre una identificación de tipo de célula y una corrección de lotes más precisas
Procese millones de células de manera eficiente con el aprendizaje profundo acelerado por GPU
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.
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 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.