von K-Dense-AI
torchdrug ist ein PyTorch-nahes Toolkit für maschinelles Lernen mit Molekülen und Proteinen. Nutzen Sie den torchdrug Skill, um Tasks, Datensätze und modulare Modelle für Graph Neural Networks, Proteinmodellierung, Knowledge-Graph-Reasoning, Molekülgenerierung und Retrosynthese auszuwählen. Am besten geeignet für die Entwicklung eigener Modelle und reproduzierbare Konfigurationen, nicht nur für vorgefertigte Demos.
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Die rdkit-Skill unterstützt präzise Cheminformatik-Workflows: SMILES, SDF, MOL, PDB und InChI parsen, Deskriptoren berechnen, Fingerprints erzeugen, Substruktursuche ausführen, Reaktionen handhaben und 2D-/3D-Koordinaten erstellen. Verwenden Sie diesen rdkit-Leitfaden für erweiterte Kontrolle, benutzerdefinierte Sanitization und rdkit für Data-Analysis-Workflows.
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Rowan ist eine cloud-native Plattform für molekulare Modellierung und Workflows in der medizinischen Chemie mit Python-API. Das rowan Skill eignet sich besonders für die Batch-pKa-Vorhersage, Konformer- und Tautomer-Ensembles, Docking, Cofolding, molekulare Dynamik, Permeabilität und Deskriptor-Workflows, wenn reproduzierbare, programmatische Abläufe gefragt sind, ohne lokale HPC- oder GPU-Infrastruktur selbst zu betreiben.
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pytdc ist eine Skill für Therapeutics Data Commons und stellt KI-taugliche Datensätze und Benchmarks für Drug Discovery bereit, darunter ADME, Toxizität, DTI, DDI, Generierung, Scaffold-Splits und pharmakologische Vorhersagen.
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primekg ist ein PrimeKG-Wissensgraph-Skill für die akademische Forschung, der Gene, Medikamente, Krankheiten, Phänotypen und Pfade verknüpft, um evidenzorientierte biomedizinische Analysen und Drug Repurposing zu unterstützen.
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Die molecular-dynamics-Skill hilft dir dabei, Molekulardynamik-Simulationen mit OpenMM und MDAnalysis für Scientific Workflows einzurichten, auszuführen und auszuwerten. Sie eignet sich für Proteinstabilität, Ligandenbindung, konformationelles Sampling und Trajektorienanalysen wie RMSD, RMSF, Kontaktkarten und freie-Energie-Flächen. Der Fokus liegt auf praxisnaher Einrichtung, Force Fields und reproduzierbarer Ausführung.
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medchem ist ein Skill für das Filtern nach medizinischer Chemie in Scientific-Workflows. Nutzen Sie ihn, um Lipinski, Veber, PAINS, strukturelle Warnhinweise und Komplexitätsmetriken für die Priorisierung von Verbindungen, die Bereinigung von Bibliotheken, Lead-Optimierung und die Qualitätsprüfung von Verbindungen anzuwenden.
