Accédez à RCSB PDB pour des structures 3D de protéines/acides nucléiques. Recherchez par texte/séquence/structure, téléchargez des coordonnées (PDB/mmCIF), récupérez des métadonnées, pour la biologie structurale et la découverte de médicaments.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Suivez l'engagement, les abonnés et les performances des publications avec les analyses personnalisées de Tumblr.
Programmez des publications en masse avec des horaires optimisés par l'IA en fonction de l'activité de l'audience.
Créez et déployez des thèmes Tumblr responsives avec une personnalisation par glisser-déposer.
Partagez automatiquement les publications Tumblr sur Twitter, Instagram et d'autres réseaux sociaux.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de publication manuel grâce à la planification et à la distribution automatisées du contenu.
Augmentez votre portée grâce au timing de publication assisté par l'IA et à l'intération multiplateforme.
Lancez des thèmes et intégrations Tumblr personnalisés en quelques minutes, et non en quelques heures.
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 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.
Générez et maintenez les fichiers AGENTS.md conformément à la convention publique agents.md. Utilisez-le lors de la création de documentation pour les flux de travail des agents IA, les guides d’intégration ou lors de la standardisation des modèles d’interaction des agents à travers les projets.
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.