Accédez à NCBI GEO pour des données d'expression génique/omique. Recherchez/téléchargez des jeux de données de puces à ADN et de RNA-seq (GSE, GSM, GPL), récupérez des fichiers SOFT/Matrix, pour l'analyse transcriptomique et l'expression.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Analyser les modèles de feedback, identifier les problèmes fondamentaux et prioriser les corrections de manière systématique.
Évaluer les arbitrages entre les suggestions, en rejetant ou modifiant les commentaires de manière constructive.
Classer les commentaires de la révision en trois catégories : actionnables, non actionnables ou nécessitant une discussion.
Traduire les retours de la revue de code en une documentation ou des commentaires plus clairs pour référence future.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de retour en vous concentrant uniquement sur le mérite technique.
Identifiez et corrigez plus de bugs tôt en examinant rigoureusement tous les commentaires.
Construisez un consensus plus rapidement en clarifiant l'intention derrière chaque suggestion de révision.
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
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Accédez aux plus de 200 millions de structures de protéines prédites par l'IA d'AlphaFold. Récupérez les structures par ID UniProt, téléchargez les fichiers PDB/mmCIF, analysez les indicateurs de confiance (pLDDT, PAE), pour la découverte de médicaments et la biologie structurale.
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.
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.