작성자 K-Dense-AI
RDKit 스킬은 정밀한 화학정보학 워크플로를 지원합니다. SMILES, SDF, MOL, PDB, InChI 파싱부터 descriptor 계산, fingerprint 생성, substructure search, 반응 처리, 2D/3D 좌표 생성까지 다룹니다. 이 RDKit 가이드는 고급 제어, 사용자 정의 sanitization, 그리고 Data Analysis 워크플로에서의 RDKit 활용에 적합합니다.
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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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pymatgen은 결정 구조, 상평형도, 전자 구조, 파일 변환을 다루는 Python 재료과학 툴킷입니다. 이 pymatgen 스킬은 CIF, POSCAR, VASP, Materials Project 데이터를 활용하는 과학 워크플로를 지원합니다.
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molfeat은 ML과 데이터 분석을 위한 분자 피처화 스킬입니다. SMILES나 RDKit 분자를 fingerprint, descriptor, pretrained embedding으로 변환해 QSAR, virtual screening, similarity search, chemical space analysis에 활용할 수 있습니다. 이 molfeat 가이드는 실무에 맞는 표현 방식을 고르고 재사용 가능한 피처화 파이프라인을 만드는 데 도움을 줍니다.
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medchem은 Scientific 워크플로를 위한 의약화학 필터링 스킬입니다. Lipinski, Veber, PAINS, 구조적 경고, 복잡도 지표를 적용해 화합물 우선순위 지정, 라이브러리 정리, 리드 최적화, 화합물 품질 검토에 활용할 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.
