Interrogez l'API STRING pour les interactions protéine-protéine (59 millions de protéines, 20 milliards d'interactions). Analyse de réseau, enrichissement GO/KEGG, découverte d'interactions, plus de 5000 espèces, pour la biologie systémique.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Identifier les lacunes de conformité et corriger les risques avant les audits de certification externes.
Élaborer les plannings, périmètres et listes de vérification pour les évaluations continues du SMII.
Valider les contrôles tels que le chiffrement, l'accès et la réponse aux incidents conformément aux normes ISO.
Établir des constats détaillés, des évaluations des risques et des plans de remédiation pour les parties prenantes.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de préparation des audits externes en automatisant les vérifications de conformité et les rapports.
Accélérez les audits internes grâce aux outils de test et de documentation basés sur l'IA.
Réduisez les dépenses d'audit en minimisant les efforts manuels et les cycles de correction.
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
Inférer des réseaux de régulation génétique (GRN) à partir de données d'expression génétique à l'aide d'algorithmes évolutifs (GRNBoost2, GENIE3). Utiliser lors de l'analyse de données transcriptomiques (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) pour identifier les relations facteur de transcription-gène cible et les interactions régulatrices. Prend en charge le calcul distribué pour les ensembles de données à grande échelle.
Bibliothèque Python complète pour l'astronomie et l'astrophysique. Cette compétence doit être utilisée lors du travail avec des données astronomiques, notamment des coordonnées célestes, des unités physiques, des fichiers FITS, des calculs cosmologiques, des systèmes temporels, des tables, des systèmes de coordonnées mondiales (WCS) et l'analyse de données astronomiques. Utilisez-la pour les tâches impliquant des transformations de coordonnées, des conversions d'unités, la manipulation de fichiers FITS, des calculs de distances cosmologiques, des conversions d'échelles temporelles ou le traitement de données astronomiques.