Chemistry

rdkit skill は、SMILES、SDF、MOL、PDB、InChI の解析、記述子の計算、フィンガープリント生成、部分構造検索、反応処理、2D/3D 座標の生成など、精密な化学情報ワークフローを支援します。高度な制御、カスタムサニタイズ、Data Analysis ワークフローでの rdkit 活用を確認したい場合に使えるガイドです。

hugging-scienceスキルは、Hugging Scienceカタログと `hugging-science` の Hugging Face org から、科学分野のAIリソースを見つけて活用するのに役立ちます。生物学、化学、気候、ゲノム、材料、天文学など、実際に実行・引用できるデータセット、モデル、Space、ブログ記事が必要な場面に向いています。一般的な検索の代わりに、hugging-science の使い方や hugging-science ガイドのワークフローに使ってください。

pymatgen は、結晶構造、相図、電子構造、ファイル変換を扱う Python の材料科学向けツールキットです。この pymatgen スキルは、CIF、POSCAR、VASP、Materials Project のデータを使う科学ワークフローを支援します。

molfeat は、ML とデータ分析向けの分子特徴量化スキルです。SMILES や RDKit 分子を、QSAR、仮想スクリーニング、類似検索、化学空間解析に使えるフィンガープリント、記述子、事前学習済み埋め込みへ変換するのに役立ちます。この molfeat ガイドを使えば、実務で使いやすい表現を選び、再利用しやすい特徴量化パイプラインを構築できます。

medchemは、Scientificワークフロー向けの医薬化学フィルタリングスキルです。Lipinski、Veber、PAINS、構造アラート、複雑性指標を適用して、化合物の優先順位付け、ライブラリのクレンジング、リード最適化、化合物品質レビューに活用できます。

database-lookupは、調査クエリを適切な公開データベースAPIへ振り分け、出典データベース名を添えた生のJSONを返します。化合物、遺伝子、タンパク質、変異、臨床試験、特許、環境データ、経済指標などで、一般的なWeb要約ではなくデータベース参照の道筋が必要なときに使ってください。