Interroger l'API REST de la base de données Ensembl Genome pour plus de 250 espèces. Recherches sur les gènes, récupération de séquences, analyse des variants, génomique comparative, orthologues, prédictions VEP, pour la recherche génomique.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Vérifiez si les adresses e-mail ont été compromises dans des fuites de données connues.
Identifier si les mots de passe ont été exposés lors de violations de données antérieures.
Avant l'intégration, vérifiez si les comptes e-mail de l'entreprise ont été exposés à des fuites de données.
Évaluez rapidement le risque de compromission de vos propres comptes.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Identifiez 5 fois plus vite une fuite de données qu'avec une vérification manuelle.
Réduisez le risque de prise de contrôle de compte en vérifiant proactivement les fuites.
Réduisez de 30 minutes le temps d'audit des violations par compte.
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 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.
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.