deepchem
Predecir propiedades moleculares para el descubrimiento de fármacos
也可从以下获取: K-Dense-AI
El descubrimiento de fármacos requiere predecir propiedades moleculares como solubilidad y toxicidad. DeepChem proporciona modelos preentrenados y redes neuronales de grafos para predecir estas propiedades a partir de estructuras moleculares.
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正在使用“deepchem”。 Predict solubility for caffeine using DeepChem
预期结果:
- Predicted solubility for CN1C=NC2=C1C(=O)N(C(=O)N2C)C: -1.190 log(mol/L)
- Model: MultitaskRegressor with CircularFingerprint featurizer
- Dataset: Delaney benchmark, R²=0.89 on test set
正在使用“deepchem”。 Train a GCN model on Tox21 dataset
预期结果:
- Training GCN on 12 toxicity prediction tasks
- Using scaffold splitting to prevent data leakage
- Test ROC-AUC: 0.782 average across all tasks
安全审计
低风险Legitimate molecular ML toolkit with standard ML library behaviors. Downloads pretrained models from HuggingFace and saves checkpoints locally. No suspicious network endpoints, credential access, or code execution patterns. Static findings are false positives from markdown documentation parsing.
中风险问题 (1)
低风险问题 (1)
风险因素
⚡ 包含脚本 (3)
🌐 网络访问 (1)
质量评分
你能构建什么
Filtrar bibliotecas de compuestos
Predecir propiedades ADMET para bibliotecas grandes de compuestos para priorizar candidatos para síntesis.
Construir modelos predictivos
Entrenar modelos personalizados de predicción de propiedades utilizando sus datos químicos propietarios.
Predecir propiedades de materiales
Aplicar redes neuronales de grafos de cristales para predecir band gap, energía de formación y otras propiedades de materiales.
试试这些提示
Use DeepChem to predict aqueous solubility for these SMILES: CCO, CC(=O)O, c1ccccc1, CN1C=NC2=C1C(=O)N(C(=O)N2C)C
Train a GCN model on my molecules.csv file to predict activity. The SMILES column is 'smiles' and target column is 'target'. Use ScaffoldSplitter for data splitting.
Fine-tune ChemBERTa on the BBBP dataset using DeepChem. Use scaffold splitting and evaluate with ROC-AUC score.
Evaluate GCN, GAT, and AttentiveFP models on Tox21 dataset using DeepChem. Compare ROC-AUC scores and report the best performing architecture.
最佳实践
- Usar ScaffoldSplitter para datos moleculares para prevenir fuga de datos de estructuras similares
- Aplicar transformadores de normalización a características y objetivos para mejor convergencia del modelo
- Comenzar con modelos más simples (Random Forest + CircularFingerprint) antes de escalar a aprendizaje profundo
避免
- Usar división aleatoria para conjuntos de datos moleculares causa fuga de datos de compuestos similares
- Entrenar redes neuronales profundas en conjuntos de datos pequeños (<1000 muestras) conduce a sobreajuste
- Omitir la normalización de datos reduce el rendimiento del modelo y la estabilidad del entrenamiento