Accédez à la NIH Metabolomics Workbench via API REST (plus de 4 200 études). Interrogez des métabolites, la nomenclature RefMet, des données MS/NMR, des recherches m/z, des métadonnées d'étude, pour la métabolomique et la découverte de biomarqueurs.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Traitez des milliards de lignes de données CSV/HDF5 sans contraintes de mémoire.
Calculez instantanément des statistiques et des opérations de groupement sur d'immenses jeux de données.
Créez des graphiques et des histogrammes interactifs pour des ensembles de données plus volumineux que la RAM.
Entraînez des modèles de machine learning sur des jeux de données qui ne tiennent pas en mémoire.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Traitez de grands ensembles de données jusqu'à 10 fois plus rapidement que les solutions en mémoire.
Manipulez des ensembles de données 100 fois plus volumineux que votre RAM disponible grâce à l'évaluation paresseuse.
Réduire le temps de lecture du disque de 50 % grâce aux fichiers à mémoire映射 et au streaming.
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.