por K-Dense-AI
torchdrug es un toolkit nativo de PyTorch para machine learning molecular y de proteínas. Usa la skill de torchdrug para elegir tareas, datasets y modelos modulares para redes neuronales de grafos, modelado de proteínas, razonamiento sobre grafos de conocimiento, generación molecular y retrosíntesis. Es la mejor opción para desarrollar modelos a medida y trabajar con configuraciones reproducibles, no solo para demos cerradas.
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La skill de rdkit ayuda a trabajar con flujos de quimioinformática de alta precisión: analizar SMILES, SDF, MOL, PDB e InChI; calcular descriptores; generar fingerprints; ejecutar búsquedas de subestructuras; manejar reacciones; y crear coordenadas 2D/3D. Usa esta guía de rdkit para control avanzado, sanitización personalizada y flujos de rdkit para análisis de datos.
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Rowan es una plataforma cloud-native para modelado molecular y flujos de trabajo de química medicinal con API de Python. La skill rowan es especialmente adecuada para predicción por lotes de pKa, generación de conjuntos de conformeros y tautómeros, docking, cofolding, dinámica molecular, permeabilidad y flujos de descriptores cuando necesitas ejecuciones reproducibles y programáticas sin gestionar infraestructura local de HPC o GPU.
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pytdc es una skill para Therapeutics Data Commons, que ofrece conjuntos de datos y benchmarks listos para IA para descubrimiento de fármacos en ADME, toxicidad, DTI, DDI, generación, divisiones scaffold y predicción farmacológica.
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primekg es una skill de grafo de conocimiento de PrimeKG para investigación académica, que conecta genes, fármacos, enfermedades, fenotipos y rutas para una exploración biomédica orientada a la evidencia y la reposición de fármacos.
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La skill molecular-dynamics te ayuda a preparar, ejecutar y analizar simulaciones de dinámica molecular con OpenMM y MDAnalysis para flujos de trabajo científicos. Úsala para estudiar la estabilidad de proteínas, la unión de ligandos, el muestreo conformacional y el análisis de trayectorias, como RMSD, RMSF, mapas de contacto y superficies de energía libre. Se centra en la configuración práctica, los campos de fuerzas y una ejecución reproducible.
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medchem es una skill de filtrado de química medicinal para flujos de trabajo científicos. Úsala para aplicar Lipinski, Veber, PAINS, alertas estructurales y métricas de complejidad para la priorización de compuestos, la limpieza de bibliotecas, la optimización de leads y la revisión de calidad de compuestos.
