작성자 K-Dense-AI
hugging-science 스킬은 Hugging Science 카탈로그와 `hugging-science` Hugging Face org에서 과학 AI 리소스를 찾고 활용하는 데 도움을 줍니다. 생물학, 화학, 기후, 유전체학, 소재, 천문학 등에서 실제로 실행하거나 인용할 수 있는 데이터셋, 모델, Space, 블로그 글이 필요할 때 잘 맞습니다. 일반 검색보다 hugging-science 사용법과 hugging-science 가이드 워크플로를 따라갈 때 활용하세요.
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DiffDock는 PDB 구조 또는 단백질 서열과 SMILES, SDF, MOL2 형식의 리간드를 바탕으로 단백질-리간드 결합 포즈를 예측하는 도킹 기술입니다. 구조 기반 신약 설계, 가상 스크리닝, 신뢰도 점수가 포함된 포즈 분석에 DiffDock 기술을 활용할 수 있습니다. 결합 친화도 예측 용도는 아닙니다.
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primekg는 학술 연구를 위한 PrimeKG 지식 그래프 스킬로, 유전자, 약물, 질병, 표현형, 경로를 연결해 근거 중심의 생의학 탐색과 약물 재창출을 지원합니다.
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lamindb 스킬은 오픈소스 생물학 데이터 프레임워크인 LaminDB를 활용해 데이터를 질의 가능하고, 추적 가능하며, 재현 가능하고, FAIR 원칙에 맞게 다루도록 도와줍니다. Data Analysis용 lamindb, 메타데이터 큐레이션, 온톨로지 기반 주석, 스키마 검증, 그리고 노트북과 파이프라인 전반에서 계보 추적을 고려한 워크플로에 사용할 수 있습니다.
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ESM3 생성과 ESM C 임베딩을 포함한 단백질 언어 모델용 esm 스킬입니다. 이 esm 가이드는 로컬 추론이나 Forge API를 활용한 단백질 서열 설계, 역접힘, 기능 예측, 코드 생성 워크플로에 사용할 수 있습니다.
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depmap은 암 의존성 지도(Cancer Dependency Map)를 분석해 암 세포주 유전자 의존성 점수, 약물 민감도, 유전자 효과 프로필을 파악하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 암 특이적 취약점과 합성 치사 상호작용을 식별하고, 재현 가능한 depmap 가이드를 바탕으로 종양학 약물 타깃을 검증할 수 있습니다.
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database-lookup는 연구 질문을 적절한 공개 데이터베이스 API로 라우팅하고, 출처 데이터베이스 이름을 포함한 raw JSON을 반환하도록 돕습니다. 화합물, 유전자, 단백질, 변이, 임상시험, 특허, 환경 데이터, 경제 지표처럼 일반적인 웹 요약이 아니라 데이터베이스 조회 가이드가 필요할 때 사용하세요.
