メタボロミクスワークベンチデータベース

AlphaFoldの2億以上のAI予測タンパク質構造にアクセスできます。UniProt IDによって構造を取得し、PDB/mmCIFファイルをダウンロードし、薬剤発見および構造生物学のための信頼性指標（pLDDT、PAE）を分析します。

このスキルは、分類、回帰、クラスタリング、予測、異常検出、セグメンテーション、類似度検索を含む時系列機械学習タスクに使用されるものです。時間的データ、シーケンシャルパターン、または標準のMLアプローチを超えた専門的なアルゴリズムが必要な時間インデックス付きの観測データを扱う場合に使用します。特に、scikit-learn互換のAPIを使用した単変量および多変量の時系列分析に適しています。

公開されているagents.mdの規則に従ってAGENTS.mdファイルを生成および維持します。AIエージェントのワークフローのドキュメント作成、オンボーディングガイド、またはプロジェクト間でのエージェントの相互作用パターンの標準化を行う場合に使用します。

このスキルは、Pythonでアノテーション付きデータ行列を処理する場合、特に単一細胞ゲノミクス解析、メタデータとともに実験測定値を管理する場合、または大規模な生物学的データセットを処理する場合に使用されます。AnnDataオブジェクト、h5adファイル、単一細胞RNA-seqデータ、またはscanpy/scverseツールとの統合を含むタスクの場合に使用してください。