Boîte à outils de traitement d'images en pathologie numérique pour les images sur couche complète (WSI). Utilisez cette compétence lors du travail sur des coupes histopathologiques, du traitement d'images de tissus colorés H&E ou IHC, de l'extraction de tuiles d'images pathologiques gigapixels, de la détection des régions de tissu, de la segmentation des masques de tissu ou de la préparation de jeux de données pour les pipelines d'apprentissage profond en pathologie computationnelle. S'applique aux formats WSI (SVS, TIFF, NDPI), à l'analyse basée sur les tuiles et aux workflows de prétraitement d'images histologiques.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Configurez rapidement des tests unitaires, fonctionnels et d'acceptation pour les extensions TYPO3
Générer le code de test en suivant les bonnes pratiques du framework de test TYPO3
Configurer PHPUnit 11/12 avec compatibilité TYPO3 v12/v13 LTS
Automatiser les pipelines de test avec des outils de qualité comme PHPStan et Rector
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduire de 90 % le temps de configuration des tests d'extensions TYPO3
Réduisez les problèmes liés aux tests grâce à des modèles standardisés
Améliorez la fiabilité des extensions avec les outils de test automatisé
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.