Féaturisation moléculaire pour ML (plus de 100 featurizers). ECFP, MACCS, descripteurs, modèles pré-entraînés (ChemBERTa), conversion des SMILES en caractéristiques, pour QSAR et ML moléculaire.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Réduire la variabilité technique entre les jeux de données tout en préservant les signaux biologiques
Identifier et étiqueter automatiquement les types de cellules à l'aide de l'apprentissage profond probabiliste
Combiner les données scRNA-seq avec ATAC ou CITE-seq pour une analyse complète
Analyser les patrons d'expression génique tout en préservant le contexte spatial
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de prétraitement et d'analyse avec des modèles probabilistes automatisés
Obtenez une identification plus précise des types de cellules et une correction de lot
Traitez efficacement des millions de cellules avec l'apprentissage profond accéléré par GPU
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.
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.
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.