Analyse RNA-seq à une cellule. Chargement des données .h5ad/10X, contrôle qualité, normalisation, PCA/UMAP/t-SNE, clustering Leiden, gènes marqueurs, annotation de type cellulaire, trajectoire, pour l'analyse RNA-seq à une cellule.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Surveillez les flux de données en temps réel avec des graphiques interactifs pour obtenir des informations commerciales.
Visualisez des données géolocalisées avec des cartes choroplèthes pour identifier les tendances régionales.
Tracez les résultats expérimentaux avec des visualisations 3D et des graphiques statistiques.
Suivez les cours des actions et les tendances du marché avec des graphiques en chandeliers et en lignes.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Créez des graphiques interactifs en quelques minutes au lieu de quelques heures avec Plotly Express.
Découvrez facilement les tendances avec des graphiques zoomables, filtrables et partageables.
Ajustez les couleurs, les axes et les mises en page sans écrire de code supplémentaire.
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.
Plateforme de laboratoire en nuage pour les tests et la validation automatisés des protéines. Utilisez-la lors de la conception de protéines et lorsque vous avez besoin de validation expérimentale incluant des tests de liaison, des tests d'expression, des mesures de thermostabilité, des tests d'activité enzymatique ou l'optimisation des séquences protéiques. Utilisez-la également pour soumettre des expériences via API, suivre l'état des expériences, télécharger les résultats, optimiser les séquences protéiques pour une meilleure expression à l'aide d'outils informatiques (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) ou gérer les flux de travail de conception de protéines avec validation en laboratoire humide.
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.