chembl-database
Interroger les molécules bioactives et les données de découverte de médicaments ChEMBL
Également disponible depuis: davila7
Accéder à la base de données ChEMBL pour rechercher des composés par structure et propriétés. Récupérer les mesures de bioactivité, trouver des inhibiteurs et effectuer des études de relations structure-activité pour la recherche en découverte de médicaments.
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Utilisation de "chembl-database". Get information about aspirin from ChEMBL
Résultat attendu:
- ChEMBL ID: CHEMBL25
- Preferred Name: ASPIRIN
- Molecular Weight: 180.16 g/mol
- LogP: 1.19
- Drug Type: Small molecule
- First Approved: 1930
Utilisation de "chembl-database". Find kinase inhibitors with IC50 below 100 nM
Résultat attendu:
- Retrieved 247 kinase inhibitors with IC50 < 100 nM
- Top hits include approved drugs like Imatinib, Gefitinib, and Erlotinib
- Results sorted by potency (lowest IC50 first)
Utilisation de "chembl-database". Find compounds similar to caffeine
Résultat attendu:
- Found 156 compounds similar to caffeine (>80% similarity)
- Most similar: Theobromine (96%), Theophylline (94%)
- Includes natural xanthine derivatives and synthetic analogs
Audit de sécurité
SûrAll 198 static findings are FALSE POSITIVES. The analyzer misidentified markdown code formatting (backticks) as shell command execution, SMILES chemical notation as shell operators, and documentation URLs as network endpoints. This is a legitimate scientific database integration skill containing only documentation for the ChEMBL Web Resource Client library. The Python example file contains only wrapper functions that call the official chembl_webresource_client library. No executable malicious code or dangerous functionality exists.
Facteurs de risque
⚙️ Commandes externes (155)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Trouver des inhibiteurs pour les cibles médicamenteuses
Rechercher des inhibiteurs puissants de cibles spécifiques comme les EGFR ou les kinases en interrogeant les mesures de bioactivité.
Analyser les interactions médicaments-cibles
Récupérer les mécanismes d'action, les indications et les profils d'activité des médicaments pour comprendre les relations composé-cible.
Études des relations structure-activité
Trouver des composés similaires et analyser les propriétés moléculaires pour identifier les modèles de relations structure-activité.
Essayez ces prompts
Obtenir des informations sur la molécule CHEMBL25 (aspirine) à partir de ChEMBL
Trouver toutes les molécules avec un poids moléculaire inférieur à 500, un LogP inférieur à 5 et au maximum 10 accepteurs de liaisons hydrogène
Trouver tous les inhibiteurs de l'EGFR avec des valeurs d'IC50 inférieures à 100 nM
Trouver des composés similaires à l'aspirine (CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O) avec 85 pour cent de similarité
Bonnes pratiques
- Utiliser la mise en cache pour respecter les limites de débit lors de requêtes répétées
- Appliquer les filtres de poids moléculaire et LogP tôt pour réduire les ensembles de résultats
- Toujours vérifier le champ data_validity_comment pour détecter les problèmes potentiels
Éviter
- Faire des requêtes consécutives rapides sans respecter les limites de débit
- Ignorer la normalisation de pchembl_value lors de la comparaison des activités
- Supposer que tous les composés dans ChEMBL sont expérimentalement vérifiés
Foire aux questions
What is ChEMBL?
Does this skill require API keys?
What activity values are available?
Can I search by chemical structure?
How are results returned?
What are good property filters for drug-likeness?
Détails du développeur
Auteur
K-Dense-AILicence
MIT
Dépôt
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/chembl-databaseRéf
main
Structure de fichiers