Accès direct à l'API REST de KEGG (usage académique uniquement). Analyse de voies métaboliques, cartographie gène-voie, voies métaboliques, interactions médicamenteuses, conversion d'identifiants. Pour les flux de travail Python avec plusieurs bases de données, préférez bioservices. Utilisez ceci pour un travail HTTP/REST direct ou un contrôle spécifique à KEGG.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Documentez les modèles de microservices, sans serveur ou pilotés par les événements à l'aide de modèles réutilisables
Créer des guides normalisés de CI/CD, de surveillance ou de déploiement pour les équipes
Créer des guides d'intégration cohérents pour les pratiques de codage courantes
Générer la documentation de composants d'UI réutilisables avec des exemples en direct
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de création de guides de 2 heures à 25 minutes grâce à la recherche automatique
Améliorez l'adoption de modèles au sein des équipes grâce à des guides cohérents et minimalistes
Accélérez la mise en œuvre de nouveaux projets avec une documentation de modèles réutilisable
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
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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.
Expert sur l'API Anthropic Claude, les modèles, l'ingénierie de prompts, l'appel de fonctions, la vision et les meilleures pratiques. Déclenche sur anthropic, claude, api, prompt, appel de fonctions, vision, messages api, embeddings
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.