📊 데이터 & AI

이 스킬은 Python에서 주석이 달린 데이터 행렬을 작업할 때 사용해야 합니다. 특히 단일 세포 유전체 분석, 메타데이터가 포함된 실험 측정 관리, 또는 대규모 생물학적 데이터 세트 처리에 사용합니다. AnnData 객체, h5ad 파일, 단일 세포 RNA-seq 데이터, 또는 scanpy/scverse 도구와의 통합이 포함된 작업에서 사용하세요.

Pythonic wrapper around RDKit with simplified interface and sensible defaults. Preferred for standard drug discovery: SMILES parsing, standardization, descriptors, fingerprints, clustering, 3D conformers, parallel processing. Returns native rdkit.Chem.Mol objects. For advanced control or custom parameters, use rdkit directly. 한국어 번역: RDKit 주변에 단순화된 인터페이스와 합리적인 기본값을 가진 파이썬스러운 래퍼입니다. 표준 약물 발견에 선호되는 기능: SMILES 파싱, 표준화, 기술자, 지문, 클러스터링, 3D 구조체, 병렬 처리입니다. 기본 rdkit.Chem.Mol 객체를 반환합니다. 고급 제어나 사용자 정의 매개변수가 필요한 경우에는 직접 rdkit을 사용하세요.

질량 분석 데이터 분석용 OpenMS에 대한 Python 인터페이스. 파일 처리(mzML, mzXML, mzTab, FASTA, pepXML, protXML, mzIdentML), 신호 처리, 특징 검출, 펩티드 식별 및 정량 분석을 포함한 LC-MS/MS 단백질체학 및 대사체학 워크플로우에 사용하세요. 질량 분석 데이터 작업, 단백질체학 실험 분석 또는 대사체학 데이터셋 처리 시 적용하세요.

그래프 신경망 (PyG). 기하학적 딥러닝을 위한 노드/그래프 분류, 링크 예측, GCN, GAT, GraphSAGE, 이종 그래프, 분자 속성 예측.