Framework pour les simulations de dynamique des fluides computationnels en utilisant Python. Utilisez-le lors de l'exécution de simulations de dynamique des fluides incluant les équations de Navier-Stokes (2D/3D), les équations d'eau peu profonde, les écoulements stratifiés, ou lors de l'analyse de la turbulence, de la dynamique des vortex ou des écoulements géophysiques. Il fournit des méthodes pseudospectrales avec FFT, un support HPC et une analyse complète des sorties.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Mapper les gènes aux voies KEGG pour l'analyse d'enrichissement fonctionnel
Explorer les relations médicament-cible et les voies métaboliques
Convertissez sans effort entre les identifiants de gènes, de protéines et de composés
Visualiser et analyser les réseaux métaboliques spécifiques à un organisme
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Accédez directement aux données KEGG sans grattage manuel du web
Contournez les bibliothèques d'encapsulation avec des appels directs à l'API REST
Testez rapidement vos hypothèses avec des requêtes de pathway à la demande
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
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.
Système de génération d'agents de code Claude qui crée des agents et sous-agents personnalisés avec un en-tête YAML amélioré, des modèles d'accès aux outils et un support d'intégration MCP conformément à des modèles de production éprouvés
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.