ML용 분자 특징화 (100개 이상의 특징화 도구). ECFP, MACCS, 설명자, 사전학습된 모델 (ChemBERTa), SMILES를 특징으로 변환, QSAR 및 분자 ML용.
당신이 되다
다음 시나리오에 적합
생물학적 신호는 유지하면서 데이터 세트 간의 기술적 변동성을 제거합니다
확률적 딥러닝을 사용하여 세포 유형을 자동으로 식별 및 레이블링
scRNA-seq를 ATAC 또는 CITE-seq 데이터와 결합하여 종합적으로 분석
공간적 맥락을 유지하면서 유전자 발현 패턴 분석
측정된 효과
검증된 이점과 측정 가능한 영향
자동화된 확률 모델로 전처리 및 분석 시간 단축
더 정확한 세포 유형 식별 및 배치 보정 구현
GPU 가속 딥러닝으로 수백만 개의 세포를 효율적으로 처리
장착 내용
파일 · 태그 · 3단계 설치
팁: 처음 사용하기 전에 문서와 코드를 읽고 기능과 필요한 권한을 확인하세요.
다음 시나리오
태그 및 카테고리 기반 추천
AlphaFold의 2억개 이상의 AI 예측 단백질 구조에 접근하세요. UniProt ID로 구조를 검색하고, PDB/mmCIF 파일을 다운로드하며, 약물 발견 및 구조 생물학을 위해 신뢰성 지표(pLDDT, PAE)를 분석하세요.