药物研发 Skill技能列表
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。
靶向配体设计师Skill targeting-ligand-designer
“靶向配体设计师”是一个用于纳米颗粒药物递送系统的AI技能工具，专注于主动靶向策略的设计与验证。它能够根据目标受体和细胞类型，系统性地筛选和评估抗体、多肽、适配体等靶向配体，优化偶联化学与配体密度，并预测其结合亲和力、特异性及细胞摄取效率。该技能整合了分子建模与结合动力学分析，为纳米药物、纳米传感器的精准靶向开发提供关键支持。关键词：纳米颗粒靶向，药物递送系统，配体设计，结合亲和力，偶联化学，体外验证，生物分布预测。
RDKit化学信息学技能Skill rdkit-chemoinformatics
RDKit化学信息学技能是一个专门用于分子性质计算和化合物库管理的工具。它能够进行分子描述符计算、SMILES/InChI处理、子结构搜索、指纹生成、ADMET性质预测以及化合物库筛选。该技能广泛应用于药物研发、化学信息学、生物信息学等领域，帮助研究人员高效处理和分析化学分子数据。关键词：RDKit，化学信息学，分子性质计算，化合物库管理，药物研发，分子描述符，ADMET预测，指纹生成，虚拟筛选。
Rowan量子化学平台Skill rowan
Rowan是一个云基的量子化学平台，通过Python API提供自动化计算化学工作流，支持分子性质预测（如pKa、溶解度）、几何优化、构象搜索、蛋白质-配体对接和AI驱动的蛋白质共折叠。它利用DFT、半经验和神经网络势方法，适用于药物研发、化学研究、量子化学计算和自动化化学分析。关键词：量子化学、云平台、Python API、药物发现、AI模型、计算化学、分子模拟、蛋白质对接、共折叠。
药物化学过滤器Skill medchem
Medchem是一个Python库，用于药物发现工作流程中的分子过滤和优先级排序。它应用药物相似性规则（如Lipinski规则）、结构警报、PAINS过滤器等，帮助高效筛选和优先处理化合物库，提升药物研发效率。关键词：药物化学、分子过滤、Python库、药物发现、Lipinski规则、结构警报、化合物筛选。
结合表征实验指南Skill binding-characterization
本指南提供SPR（表面等离子体共振）和BLI（生物层干涉技术）在生物分子结合表征实验中的全面指导。内容涵盖平台选择决策矩阵、常见故障排查、非特异性结合缓解、质量传输考量、再生条件优化、数据伪影解释以及动力学数据质量评估。适用于药物研发、抗体筛选、蛋白互作研究等领域的科研人员和实验技术人员。关键词：SPR， BLI， 结合动力学， 亲和力， 非特异性结合， 质量传输， 实验故障排查， 生物分子互作， 药物发现， 抗体工程。
开放靶点数据库Skill opentargets-database
这个技能用于查询开放靶点平台，系统识别和优先化治疗药物靶点，通过整合遗传学、组学、文献等数据，支持药物靶点发现、疾病关联分析、证据检索和药物信息查询。关键词：药物靶点发现、疾病关联、遗传证据、药物研发、生物信息学、靶点评估、药物重定位。
药物化学过滤库Skill medchem
Medchem 是一个用于药物发现中分子过滤和优先化的 Python 库，提供多种规则和过滤器，如 Lipinski 规则、PAINS 过滤器、结构警报和复杂度指标，以高效筛选化合物。关键词：药物化学，分子过滤，规则应用，化合物筛选，药物研发
Datamol化学信息学技能Skill datamol
Datamol 是一个用于化学信息学的Python库，专注于标准药物发现。它提供对RDKit的轻量级、Pythonic包装，简化分子操作如SMILES解析、标准化、描述符计算、指纹生成、3D构象分析、聚类和支架提取。支持并行处理和云存储，返回原生的RDKit分子对象，与RDKit生态系统完全兼容。关键词：Python, RDKit, 化学信息学, 药物发现, 分子描述符, 3D构象, 聚类分析, 支架提取, 并行处理, 云存储。
ClinPGx数据库Skill clinpgx-database
ClinPGx数据库是一个全面的临床药物基因组学资源，提供基因-药物相互作用、CPIC指南、等位基因功能等信息，支持精准医学和基因型指导的剂量决策。关键词：临床药物基因组学，基因-药物相互作用，CPIC指南，精准医学，剂量决策，数据库API，药物研发。
ChEMBL数据库技能Skill chembl-database
这个技能用于通过Python客户端查询ChEMBL数据库，实现生物活性分子和药物发现数据的检索与分析，包括化合物搜索、靶点信息查询、生物活性数据（如IC50、Ki）获取、抑制剂识别和SAR研究，适用于药物研发、化学信息学和生物医药研究，关键词：ChEMBL、数据库查询、药物发现、生物活性、化学信息学、药物研发、靶点分析。