Outil Python principal pour plus de 40 services de bioinformatique. Préféré pour les flux de travail multi-bases de données : UniProt, KEGG, ChEMBL, PubChem, Reactome, QuickGO. API unifiée pour les requêtes, le mappage des ID, l'analyse des voies métaboliques. Pour un contrôle REST direct, utilisez les compétences de base de données individuelles (uniprot-database, kegg-database).
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Construisez des applications React évolutives avec Next.js SSR/SSG et des pipelines Turborepo optimisés
Gérez les projets multi-paquets avec le cache et l'exécution de tâches parallèles de Turborepo
Ajoutez plus de 3100 icônes SVG RemixIcon en styles contenu/plein aux composants React
Optimisez les builds avec PPR, ISR et des stratégies de mise en cache pour des temps de chargement plus rapides
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de compilation grâce à l'exécution parallèle et au cache distant de Turborepo
Accélérez la livraison de fonctionnalités avec un outillage Next.js et TypeScript préconfiguré
Minimisez les payloads JS avec RSC et les importations d'icônes dynamiques
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.
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.
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