用于分子生物学的主要Python工具包。是基于Python的PubMed/NCBI查询(Bio.Entrez)、序列操作、文件解析(FASTA、GenBank、FASTQ、PDB)、高级BLAST工作流程、结构和系统发育学的首选工具。快速BLAST请使用gget。直接使用REST API请使用pubmed-database。
你将成为
适用于以下场景
使用层次贝叶斯模型比较转化率,以获得稳健的洞察。
使用时间序列模型预测产品需求,并进行不确定性量化。
对小样本研究使用具有层次结构的模型来处理效应。
使用带不确定性边界的概率模型,识别传感器数据中的异常值。
装备后的数字
经过验证的优势和可衡量的影响
使用优化的 NUTS 和变分推理技术来减少推理时间。
使用层次结构和不确定性量化来增强预测。
自动化执行 LOO/WAIC 检查和后验预测分析。
装备内容
文件、标签与三步安装
提示: 首次使用前请阅读文档与代码,确认它的功能和所需权限。
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访问AlphaFold的2亿多个AI预测蛋白质结构。通过UniProt ID检索结构,下载PDB/mmCIF文件,分析置信度指标(pLDDT、PAE),用于药物发现和结构生物学研究。
AWS Cloud Development Kit (CDK)专家,擅长使用TypeScript/Python构建云基础设施。在创建CDK堆栈、定义CDK构件、实现基础设施即代码时,或当用户提到CDK、CloudFormation、IaC、cdk synth、cdk deploy,或希望以编程方式定义AWS基础设施时使用。涵盖CDK应用结构、构件模式、堆栈组成和部署工作流。