LIGNE DE SCRIPT
Des notebooks que vous seul pouvez lancer, des résultats irreproductibles.
Des pipelines qui repartent proprement, des réponses traçables.
4 compétences sur cette ligne
Cette compétence doit être utilisée lors du travail avec des matrices de données annotées en Python, en particulier pour l'analyse génomique à cellule unique, la gestion des mesures expérimentales avec des métadonnées, ou le traitement de jeux de données biologiques à grande échelle. Utilisez-la lors de tâches impliquant des objets AnnData, des fichiers h5ad, des données de RNA-seq à cellule unique ou une intégration avec les outils scanpy/scverse.
Wrapper Pythonique autour de RDKit avec une interface simplifiée et des valeurs par défaut judicieuses. Préféré pour la découverte de médicaments standard : analyse SMILES, normalisation, descripteurs, empreintes digitales, regroupement, conformères 3D, traitement parallèle. Retourne des objets rdkit.Chem.Mol natifs. Pour un contrôle avancé ou des paramètres personnalisés, utilisez directement rdkit.
Interface Python pour OpenMS destinée à l'analyse de données de spectrométrie de masse. Utilisez-la pour les flux de travail en protéomique et métabolomique LC-MS/MS, y compris la gestion des fichiers (mzML, mzXML, mzTab, FASTA, pepXML, protXML, mzIdentML), le traitement du signal, la détection de caractéristiques, l'identification des peptides et l'analyse quantitative. Appliquez-la lors du travail avec des données de spectrométrie de masse, de l'analyse d'expériences en protéomique ou du traitement de jeux de données en métabolomique.
Réseaux de neurones graphiques (PyG). Classification de nœuds/graphes, prédiction de liens, GCN, GAT, GraphSAGE, graphes hétérogènes, prédiction des propriétés moléculaires, pour l'apprentissage profond géométrique.