ML用の分子特徴化(100以上の特徴化器)。ECFP、MACCS、記述子、事前学習モデル(ChemBERTa)、SMILESから特徴への変換、QSARおよび分子ML用。
あなたが手に入れるもの
これらのシナリオに最適
生物学的シグナルを維持しつつ、データセット間の技術的変動を除去する
確率的深層学習を使用して細胞タイプを自動的に識別・ラベル付け
scRNA-seqをATACまたはCITE-seqデータと組み合わせて包括的な分析を行う
空間的文脈を維持しながら遺伝子発現パターンを分析する
測定された効果
実証済みのメリットと測定可能な影響
自動化確率モデルで前処理と分析の時間を短縮
より正確な細胞タイプの同定とバッチ補正を実現
GPUアクセラレーションを活用したディープラーニングで、数百万個の細胞を効率的に処理
装備内容
ファイル・タグ・3ステップのインストール
ヒント: 初回使用の前にドキュメントとコードを読み、機能と必要な権限を確認してください。
次のスクリプト
タグとカテゴリーに基づくおすすめ
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。