Bibliothèque de tracé fondamentale. Créer des diagrammes en courbes, des nuages de points, des barres, des histogrammes, des cartes thermiques, des visualisations en 3D, des sous-tracés, exporter en PNG/PDF/SVG, pour la visualisation scientifique et les figures de publication.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Révisez efficacement les contrats en conservant les modifications et les commentaires
Créer des rapports professionnels avec un formatage et une une structure cohérents
Fusionnez les commentaires de plusieurs réviseurs tout en suivant toutes les modifications
Extrayez rapidement les informations clés et le texte de volumineux documents Word
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez considérablement le temps consacré à la mise en forme et aux cycles de révision
Préservez l'intégrité du document lors des modifications sans aucune perte de formatage
Traitez les commentaires sur le document 5 fois plus vite avec l'aide de l'IA
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.