Kit d’outils de découverte de médicaments basé sur les graphes. Prédiction de propriétés moléculaires (ADMET), modélisation de protéines, raisonnement sur les graphes de connaissances, génération moléculaire, rétrosynthèse, GNN (GIN, GAT, SchNet), plus de 40 jeux de données, pour l’apprentissage machine basé sur PyTorch sur des molécules, des protéines et des graphes biomédicaux.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Identifiez et corrigez rapidement les erreurs de syntaxe dans les fichiers YAML cassés
Assurez-vous que les configurations du pipeline sont correctement analysées avant le déploiement
Vérifiez comment vos outils gèrent les cas limites de YAML mal formé
Empêchez les configurations non analysables de faire planter vos systèmes
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduire considérablement le temps passé à identifier les problèmes de syntaxe YAML
Réduit de moitié les erreurs de déploiement dues à des configurations YAML invalides
Confiance absolue que vos fichiers YAML se chargeront toujours
CE QUE VOUS OBTENEZ
Fichiers, tags et installation en trois étapes
Conseil : Lisez la documentation et le code avant la première utilisation pour connaître son rôle et les permissions requises.
SCRIPTS SUIVANTS
Recommandé selon les tags et la catégorie
Cette compétence doit être utilisée pour les tâches d'apprentissage automatique sur séries temporelles, y compris la classification, la régression, le clustering, la prévision, la détection d'anomalies, la segmentation et la recherche de similarité. Utilisez-la lors du travail avec des données temporelles, des motifs séquentiels ou des observations indexées dans le temps nécessitant des algorithmes spécialisés au-delà des approches ML standard. Particulièrement adaptée à l'analyse de séries temporelles univariées et multivariées avec des APIs compatibles scikit-learn.
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.
Système de génération d'agents de code Claude qui crée des agents et sous-agents personnalisés avec un en-tête YAML amélioré, des modèles d'accès aux outils et un support d'intégration MCP conformément à des modèles de production éprouvés
Générez et maintenez les fichiers AGENTS.md conformément à la convention publique agents.md. Utilisez-le lors de la création de documentation pour les flux de travail des agents IA, les guides d’intégration ou lors de la standardisation des modèles d’interaction des agents à travers les projets.