スキル torchdrug
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torchdrug
コンテンツリビジョン r2 安全 ⚡ スクリプトを含む⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス
TorchDrugで創薬モデルを構築
創薬チームには、分子データセット、グラフモデル、評価ワークフローを選択するための明確な指針が必要です。このスキルは、分子、タンパク質、知識グラフ、生成、逆合成に関するTorchDrugのパターンを提供します。
対応: Claude Codex Code(CC)
自分のエージェントでインストール
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "torchdrug" from https://skillstore.io/skills/davila7-torchdrug.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-torchdrug/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「torchdrug」を使用しています。 血液脳関門透過性を予測するためのワークフローを選択してください。
期待される結果:
- 構造的な汎化性能を測定するため、BBBPをスキャフォールド分割で使用します。
- GINと二値特性予測から始めます。
- AUROCとAUPRCを報告し、その後、スキャフォールド固有の誤差を調査します。
「torchdrug」を使用しています。 酵素機能予測についてESMとGearNetを比較してください。
期待される結果:
ESMは配列のみのデータに適しており、事前学習の恩恵を受けます。GearNetは構造的関係を利用し、信頼性の高い三次元構造を利用できる場合に優れています。
「torchdrug」を使用しています。 生成された分子の検証計画を作成してください。
期待される結果:
- 化学的妥当性、一意性、新規性、内部多様性を確認します。
- 医薬品らしさ、合成可能性、望ましくない部分構造に基づいてフィルタリングします。
- 合成または生物学的試験の前に、メディシナルケミストリーの専門家によるレビューを必須とします。
セキュリティ監査
安全v9 • 2026/7/23 バージョン別レポートを開く
All 85 static findings were adjudicated as false positives. The alerts represent a PyTorch evaluation-mode call, scientific prose, Markdown formatting, fixed examples, and official resource links.
9
スキャンされたファイル
3,488
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視
リスク要因
⚡ スクリプトを含む (1)
⚙️ 外部コマンド (50)
SKILL.md:42-46 SKILL.md:46-50 SKILL.md:50-85 SKILL.md:85-104 SKILL.md:104-127 SKILL.md:127-148 SKILL.md:148-170 SKILL.md:170-192 SKILL.md:192-209 SKILL.md:209-225 SKILL.md:225-238 SKILL.md:238-240 SKILL.md:240-244 SKILL.md:244-251 SKILL.md:251-253 SKILL.md:253-257 SKILL.md:257-264 SKILL.md:264-266 SKILL.md:266-271 SKILL.md:271-285 SKILL.md:285-292 SKILL.md:292-299 SKILL.md:299-306 SKILL.md:306-320 SKILL.md:320-325 SKILL.md:325-337 SKILL.md:337-342 SKILL.md:342-360 SKILL.md:360-366 SKILL.md:366-378 SKILL.md:378-379 SKILL.md:379-380 SKILL.md:380-383 SKILL.md:383-384 SKILL.md:384-385 SKILL.md:385-386 SKILL.md:386-389 SKILL.md:389 SKILL.md:390-391 SKILL.md:391-392 SKILL.md:392-395 SKILL.md:395-396 SKILL.md:396-397 SKILL.md:397-402 SKILL.md:402 SKILL.md:403-408 SKILL.md:408-413 SKILL.md:413-418 SKILL.md:418-423 SKILL.md:423-435
🌐 ネットワークアクセス (2)
最新の完了済み静的・セマンティック監査では、確認済みのセキュリティ検出事項は見つかりませんでした。これは、スキルに副作用がないことを証明するものではありません。
監査者: codex 監査履歴を表示 →
このレポートを共有・引用
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
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https://skillstore.io/skills/davila7-torchdrug/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/davila7-torchdrug?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-torchdrug?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-torchdrug/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-torchdrug.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
davila7. (2026). torchdrug security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-torchdrug/audits/9BibTeX形式の引用
@techreport{davila7-davila7-torchdrug-2026,
author = {davila7},
title = {torchdrug security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-torchdrug/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "torchdrug security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-torchdrug/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-torchdrug:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
バリアントを比較
インストール可能なバリアント 2 件各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。
このバリアントが首位の理由
Skillstore スコアが最高
作者 / ソース Skillstore スコア 証拠の信頼度 Skillstore 利用状況 更新済み
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 45
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
74
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
分子特性をスクリーニング
ADMET予測実験向けに、データセット、グラフモデル、分割戦略、評価指標を選択します。
タンパク質機能をモデル化
酵素機能、安定性、局在、相互作用の予測に用いる配列モデルと構造モデルを比較します。
生成化学ワークフローを計画
制約、ランキング、専門家レビューを含む、検証済みの分子生成または逆合成ワークフローを設計します。
これらのプロンプトを試す
TorchDrugの基礎を理解する
初心者向けにTorchDrugのデータ構造とタスクインターフェースを説明してください。分子、タンパク質、モデル、予測タスクがどのようにつながるかを示してください。
特性予測研究を計画する
[dataset]から[property]を予測するためのTorchDrugワークフローを推奨してください。データ分割、モデル選択、タスク設定、評価指標、データ漏洩チェックを含めてください。
タンパク質モデルを比較する
[protein task]についてESM、GearNet、SchNetを比較してください。利用可能な配列データ、構造、計算資源の制限、事前学習、評価指標を考慮してください。
検証済みの創薬パイプラインを設計する
[goal]向けのエンドツーエンドのTorchDrugパイプラインを設計してください。データキュレーション、アーキテクチャ、学習、不確実性、化学的検証、ランキング、専門家レビューを網羅してください。
ベストプラクティス
- モデルを選択する前に、タスク、データモダリティ、予測対象、利用可能な計算資源を明確にします。
- ランダム分割によって性能が過大評価される可能性がある場合は、スキャフォールドまたは構造を考慮した分割を使用します。
- 生成された分子と合成経路を、化学ツールと分野の専門家によって検証します。
回避
- 予測された活性を、実験的または臨床的な証拠として扱わないでください。
- スキャフォールドに対する汎化が真の目的である場合、ランダム分割を使用しないでください。
- 妥当性、選択性、合成可能性を無視して、単一のスコアだけを最適化しないでください。
よくある質問
このスキルはTorchDrugの実験を実行しますか？
いいえ。ご自身の環境で実行する実験の計画、実装ガイダンス、例、トラブルシューティングを提供します。
どのような科学的タスクが対象ですか？
分子特性、タンパク質モデリング、知識グラフ、分子生成、逆合成、グラフニューラルネットワークの選択を扱います。
データセットとモデルを推奨できますか？
はい。一般的なタスクをTorchDrugのデータセット、アーキテクチャ、損失関数、評価指標、分割戦略に対応付けます。
化学的に妥当な結果を保証しますか？
いいえ。生成された構造と経路には、RDKitによるチェック、実現可能性のフィルタリング、化学分野の専門家によるレビューが必要です。
GPUは必要ですか？
小規模な例はCPUで実行できる場合がありますが、タンパク質モデルや大規模なグラフ処理には、多くの場合、大容量のメモリとGPU計算資源が必要です。
予測を臨床判断に使用できますか？
いいえ。TorchDrugの予測には実験的検証が必要であり、臨床的、毒性学的、または規制上の評価に代わるものではありません。
開発者情報
作成者
davila7ライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
メンテナンスの新しさ
2026/7/25
利用状況
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