Chemistry

rdkit 技能适用于需要精细控制的化学信息学工作流：解析 SMILES、SDF、MOL、PDB 和 InChI；计算描述符；生成指纹；执行子结构检索；处理反应；以及构建 2D/3D 坐标。将这份 rdkit 指南用于高级控制、自定义 sanitize，以及面向数据分析的 rdkit 工作流。

hugging-science 技能可帮助你从 Hugging Science 目录和 `hugging-science` 这个 Hugging Face 组织中查找并使用科学 AI 资源。它适用于生物学、化学、气候、基因组学、材料、天文学以及类似场景，尤其是在你需要一个可以真正运行或引用的数据集、模型、Space 或博客文章时。请在 hugging-science 的使用与 hugging-science 指南工作流中使用它，而不是只靠通用搜索。

pymatgen 是一个面向 Python 的材料科学工具包，支持晶体结构、相图、电子结构和文件转换。这个 pymatgen 技能可帮助处理涉及 CIF、POSCAR、VASP 和 Materials Project 数据的科研工作流。

molfeat 是一款面向 ML 和数据分析的分子特征化技能。它可以将 SMILES 或 RDKit 分子转换为 fingerprints、descriptors 和预训练 embeddings，适用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和化学空间分析。使用这份 molfeat 指南，选择实用的表示方式并构建可复用的特征化流水线。

medchem 是面向 Scientific 工作流的药物化学过滤技能。可用于应用 Lipinski、Veber、PAINS、结构警示和复杂度指标，帮助进行化合物优先级排序、库清理、先导优化和化合物质量审查。

database-lookup 可将研究问题分流到合适的公共数据库 API，并返回带来源数据库名称的原始 JSON。适用于化合物、基因、蛋白质、变体、临床试验、专利、环境数据或经济指标等场景，尤其是在你需要的是 database-lookup 指南，而不是泛泛的网页摘要时。