用于机器学习的分子特征化(100+ 种特征化器)。ECFP、MACCS、描述符、预训练模型(ChemBERTa),将SMILES转换为特征,用于QSAR和分子机器学习。
你将成为
适用于以下场景
在保留生物学信号的同时,消除数据集之间的技术差异性
使用概率深度学习自动识别和标记细胞类型
将 scRNA-seq 与 ATAC 或 CITE-seq 数据相结合,进行综合分析
在保留空间背景的同时分析基因表达模式
装备后的数字
经过验证的优势和可衡量的影响
通过自动化概率模型,减少预处理和分析所需的时间
实现更精确的细胞类型鉴定和批次校正
利用 GPU 加速的深度学习,高效处理数百万个细胞
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。
接着演下去
基于标签和分类的推荐
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。