Docking moléculaire basé sur la diffusion. Prédiction des conformations de liaison protéine-ligand à partir de PDB/SMILES, scores de confiance, criblage virtuel, pour la conception de médicaments basée sur la structure. Non pour la prédiction d'affinité.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Développer des composants React/TypeScript réutilisables en appliquant les meilleures pratiques pour la scalabilité.
Implémentez le chargement différé (lazy loading), Suspense et la mise en cache pour améliorer la vitesse de l'application.
Structurez les bases de code en utilisant un répertoire de fonctionnalités pour une architecture maintenable.
Appliquez des modèles de conception cohérents en utilisant le theming de Material-UI v7.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de configuration avec des modèles React/TypeScript préconfigurés.
Détectez les erreurs tôt grâce au mode strict de TypeScript et aux règles de linting.
Accélérez la montée en compétence des nouveaux arrivants avec des normes de codage claires.
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 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.
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.
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
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.