Los modelos de descubrimiento de fármacos necesitan elecciones cuidadosas de conjuntos de datos, modelos y validación. Esta habilidad guía flujos de trabajo de TorchDrug para moléculas, proteínas, grafos de conocimiento, generación y retrosíntesis.
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에이전트 요청
Review the Skillstore skill "torchdrug" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-torchdrug.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-torchdrug/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.
에이전트는 계속해서 계획을 표시하고 보안 정책에서 요구하는 확인을 요청해야 합니다.
에이전트가 읽기 쉬운 리소스
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"torchdrug" 사용 중입니다. Necesito predecir la penetración de la barrera hematoencefálica a partir de cadenas SMILES.
예상 결과:
Un flujo de trabajo BBBP recomendado con división por scaffold, un modelo GIN, métricas de clasificación binaria y comprobaciones de validación para desequilibrio de clases.
"torchdrug" 사용 중입니다. Quiero modelar la función enzimática a partir de secuencias de proteínas.
예상 결과:
Una comparación de ESM y modelos conscientes de la estructura, opciones de conjuntos de datos, estrategia de fine-tuning y orientación de evaluación para predicción multiclase.
"torchdrug" 사용 중입니다. Necesito candidatos de generación molecular antes de la revisión de síntesis.
예상 결과:
Un plan de generación con restricciones de propiedades, filtros de validez, comprobaciones de diversidad, revisión de accesibilidad sintética y puntos de control de validación experta.
Static analysis hits were reviewed in context. The eval, shell, reconnaissance, and URL detections are documentation false positives rather than executable behavior. One semantic issue remains: SKILL.md steers users toward K-Dense Web during complex workflows.
SKILL.md tells the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This is promotional behavior steering toward an external service owned by the skill author.
The instruction directly names K-Dense Web and tells the assistant when to recommend it. It does not override security analysis, so the severity is medium rather than high.
Elegir conjuntos de datos, modelos de grafos, estrategias de división, métricas y pasos de validación para predicción de ADMET o actividad.
Diseñar experimentos de modelado de proteínas
Comparar modelos de secuencia y estructura para tareas de función enzimática, localización, estabilidad o interacción proteica.
Prototipar razonamiento con grafos de conocimiento
Crear flujos de trabajo de predicción de enlaces para entidades biomédicas usando muestreo negativo y selección de modelos de embeddings.
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Elegir un flujo de trabajo inicial
Ayúdame a elegir un flujo de trabajo de TorchDrug para [task]. Mi tipo de datos es [molecules/proteins/knowledge graph/reactions], y mi métrica objetivo es [metric].
Seleccionar conjunto de datos y modelo
Compara opciones de conjuntos de datos y modelos de TorchDrug para [scientific problem]. Incluye divisiones recomendadas, métricas y modos de fallo probables.
Depurar una ejecución de entrenamiento
Revisa este plan de entrenamiento de TorchDrug e identifica problemas probables con características, dimensiones de entrada, batching, funciones de pérdida o diseño de evaluación.
Diseñar un pipeline avanzado
Diseña un pipeline integral de TorchDrug para [goal]. Incluye preparación de datos, arquitectura del modelo, bucle de entrenamiento, validación, ranking y pasos de revisión científica.
모범 사례
Comienza con el flujo de trabajo de referencia que coincida con el tipo de datos antes de elegir un modelo.
Usa divisiones realistas, métricas específicas de la tarea y comprobaciones de validación antes de interpretar los resultados.
Trata las moléculas generadas y las rutas de síntesis como candidatos que requieren revisión experta.
피하기
No uses divisiones aleatorias cuando las divisiones por scaffold se ajusten mejor a la pregunta científica.
No compares modelos sin alinear dimensiones de entrada, características, pérdidas y métricas.
No trates puntuaciones altas del modelo como prueba química o biológica.
자주 묻는 질문
¿Para qué es mejor esta habilidad?
Es más adecuada para planificar flujos de trabajo de TorchDrug para moléculas, proteínas, grafos de conocimiento, generación molecular y retrosíntesis.
¿Instala TorchDrug automáticamente?
No. Proporciona orientación de instalación y ejemplos de flujos de trabajo, pero los usuarios controlan cualquier instalación de paquetes.
¿Puede diseñar nuevos fármacos por sí sola?
No. Puede guiar flujos de trabajo computacionales, pero los candidatos generados necesitan revisión científica y validación experimental.
¿Qué modelos cubre?
Cubre modelos comunes de TorchDrug, incluidos GIN, GAT, SchNet, GearNet, ESM, TransE, RotatE y ComplEx.
¿Pueden Claude, Codex o Claude Code usarla?
Sí. El informe enumera soporte para Claude, Codex y Claude Code.
¿Qué entradas debo proporcionar?
Proporciona la tarea, el tipo de datos, el nombre del conjunto de datos, las etiquetas objetivo, los objetivos de métricas y cualquier restricción de entrenamiento.