药物研发 Skill技能列表
药物发现搜索Skill drug-discovery-search
该技能是一个端到端药物发现平台，通过Valyu语义搜索API，使用自然语言查询，同时搜索ChEMBL、DrugBank、FDA药物标签和Open Targets等主要药物发现数据库。适用于药物研发、目标验证、化合物筛选、安全性和有效性研究等领域。关键词包括：药物发现、语义搜索、ChEMBL、DrugBank、药物开发、目标验证、化合物筛选。
ZINC化合物数据库Skill zinc-database
该技能用于访问ZINC数据库，这是一个包含230M+可购买化合物的免费存储库，主要用于虚拟筛选和药物发现。支持通过ZINC ID、SMILES进行精确或相似性搜索，获取3D就绪结构用于分子对接，并发现类似物。关键词：ZINC数据库，化合物搜索，药物发现，虚拟筛选，化学信息学，分子对接，先导物发现。
PyTDC治疗数据共享平台Skill pytdc
PyTDC是一个开源的AI就绪药物发现数据集平台，提供标准化的数据集、基准测试和数据分割，用于治疗机器学习和药理学预测。包含ADME、毒性、药物-靶点相互作用等数据集，支持机器学习模型训练和评估。关键词：AI药物发现、治疗数据共享、数据集、基准测试、机器学习、药物研发。
AutoDock分子对接引擎Skill autodock-docking-engine
AutoDock分子对接引擎是一款用于小分子药物发现的生物信息学工具，主要功能包括：受体配体结构准备、网格生成、分子对接计算、结合亲和力预测、构象聚类排序以及批量虚拟筛选。该技能支持AutoDock Vina、GOLD、Glide、rDock等多种对接软件，适用于药物研发、结构生物学研究、化合物库筛选等场景。关键词：分子对接、虚拟筛选、药物发现、结构生物学、AutoDock、结合预测、计算机辅助药物设计。
蛋白质结合剂设计工具选择指南Skill binder-design
本技能提供关于如何选择和使用蛋白质结合剂设计工具的全面指南。它通过决策树和对比表格，帮助用户在 BoltzGen、BindCraft、RFdiffusion 等主流工具之间做出明智选择，并规划高效的设计流程。内容涵盖靶标准备、热点选择、设计生成、验证过滤等关键步骤，旨在优化蛋白质工程和药物发现项目。关键词：蛋白质设计，结合剂设计，AI蛋白质工程，BoltzGen，RFdiffusion，BindCraft，AlphaFold2，药物发现，生物信息学，计算生物学。
药物包封优化器Skill drug-encapsulation-optimizer
药物包封优化器是一款专注于纳米药物递送制剂优化的专业工具，通过系统化方法提升药物载药量、包封效率和释放动力学性能。该技能支持脂质体、聚合物、胶束等多种载体类型的配方优化，提供零级、Higuchi、Korsmeyer-Peppas等释放动力学模型拟合，并集成稳定性测试协议，确保制剂在静脉注射、口服、局部、吸入等多种给药途径下的有效性和稳定性。适用于药物研发、纳米技术、生物医药领域的科研人员和制剂工程师。
扩散对接Skill diffdock
DiffDock是一种基于扩散模型的AI分子对接工具，用于准确预测蛋白质-配体结合姿态，支持虚拟筛选、药物发现和结构基药物设计，提供置信度评分和批量处理功能，适用于生物医药研究、深度学习应用和化学信息学。
细胞毒性检测分析器Skill cytotoxicity-assay-analyzer
细胞毒性检测分析器是一款专业的纳米毒理学分析工具，专注于体外细胞毒性评估和细胞活力分析。该技能能够处理MTT、MTS、WST等多种细胞活力检测数据，自动计算IC50/EC50值，拟合剂量-反应曲线，并进行细胞形态分析和毒性机制识别。主要应用于纳米材料安全性评估、药物递送系统开发和生物相容性研究等领域。关键词：细胞毒性检测、纳米毒理学、细胞活力分析、IC50计算、剂量反应曲线、纳米材料安全评估、体外毒性测试、生物相容性、药物递送、毒理机制分析。
临床决策支持Skill clinical-decision-support
本技能专为制药和临床研究环境设计，用于生成专业的临床决策支持文档。包括患者队列分析（生物标志物分层与结果统计）和治疗建议报告（证据基于指南与决策算法）。支持GRADE证据评级、统计分析（如风险比、生存曲线、瀑布图）、生物标志物集成和法规合规。输出为出版就绪的LaTeX/PDF格式，适用于药物开发、临床研究、指南开发和证据合成。关键词：临床决策支持、患者队列分析、治疗建议、生物标志物、GRADE评级、统计分析、LaTeX文档、制药研究、临床指南。
BindCraft结合剂设计Skill bindcraft
BindCraft 是一个用于端到端蛋白质结合剂设计的AI工具。它利用AlphaFold2幻觉技术，联合优化蛋白质骨架和序列，生成能够特异性结合目标蛋白的高质量候选分子。该工具内置AF2验证，提供多种设计协议（快速、默认、慢速），旨在提高实验成功率，适用于药物发现、生物传感器开发等生物医药研发场景。 关键词：蛋白质设计，结合剂设计，AlphaFold2，AI药物发现，生物分子工程，结构预测，序列优化，计算生物学，生物医药AI
ZINC数据库Skill zinc-database
ZINC数据库技能用于访问包含230M+可购买化合物的ZINC数据库，支持通过ZINC ID、SMILES、供应商代码等进行搜索，用于虚拟筛选、药物发现、结构相似性搜索、化合物检索和化学空间探索。关键词：ZINC数据库，虚拟筛选，药物发现，SMILES搜索，化合物检索，化学信息学。
化学信息学数据处理技能Skill datamol
Datamol 是一个用于化学信息学的 Python 库，提供分子格式转换、标准化、描述符计算、指纹生成、聚类、3D 构象生成等功能，适用于药物发现和分子分析。关键词：化学信息学、药物研发、分子处理、Python、RDKit、SMILES、指纹、聚类、数据分析。