Interrogez les molécules bioactives et les données de découverte de médicaments de ChEMBL. Recherchez des composés par structure/propriétés, récupérez des données de bioactivité (IC50, Ki), trouvez des inhibiteurs, effectuez des études SAR, pour la chimie médicinale.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Évaluez rapidement si votre idée de MVP est viable et mérite d'être poursuivie.
Identifiez les lacunes techniques ou de ressources dans votre plan de mise en œuvre du MVP.
Identifiez les obstacles potentiels et les forces de votre conception de MVP.
Évaluez si votre MVP peut s'adapter aux changements du marché ou aux retours d'information.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de validation du MVP de semaines à heures grâce à un retour immédiat.
Évitez les erreurs coûteuses en détectant les failles dès la phase de planification.
Augmentez les chances de succès du MVP en vous concentrant sur des fonctionnalités réalistes et percutantes.
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
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.
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