Modélisation bayésienne avec PyMC. Créer des modèles hiérarchiques, MCMC (NUTS), inférence variationnelle, comparaison LOO/WAIC, vérifications postérieures, pour la programmation probabiliste et l’inférence.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Générer automatiquement des mises à jour d'avancement avec un format et des métriques cohérents.
Rédigez des mises à jour sur la direction et des nouvelles importantes dans le style de votre entreprise.
Documentez et analysez rapidement les problèmes opérationnels grâce à des rapports structurés.
Créez des newsletters engageantes qui correspondent à l'image de marque et au ton de votre entreprise.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Rédigez des brouillons de communications internes en quelques minutes au lieu de quelques heures, tout en maintenant la qualité.
Créez des communications cohérentes et conformes à la marque, nécessitant moins de révisions
Accélérez le traitement des mises à jour critiques grâce à des modèles et formats structurés.
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.