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85学術投稿先への提出物を準備する
学術投稿は、投稿先によってフォーマット規則が異なるため失敗することがよくあります。このスキルは、より迅速な準備のためにテンプレート、要件、例を提供します。
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スキル biomni
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biomni
コンテンツリビジョン r1 高リスク ⚡ スクリプトを含む📁 ファイルシステムへのアクセス🔑 環境変数🌐 ネットワークアクセス⚙️ 外部コマンド
Biomniでバイオメディカル研究を実行する
バイオメディカル研究タスクでは、多くの場合、多数のツール、データセット、推論ステップが必要です。このスキルは、Biomniのセットアップ、タスク設計、プロバイダー設定、結果レポート作成をガイドします。
対応: Claude Codex Code(CC)
インストール前に停止して確認を求めてください。
計画を確認し、ファイルを変更する前にユーザーの明示的な同意を得てください。
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 "biomni" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-biomni.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-biomni/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.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
「biomni」を使用しています。 HEK293細胞におけるオートファジー制御因子のCRISPRスクリーニングを設計する。
期待される結果:
表現型定義、ライブラリ戦略、コントロール遺伝子、優先順位付けロジック、検証アッセイを含む構造化されたスクリーニング計画。
「biomni」を使用しています。 サマリー統計を使用して、疾患形質のGWAS結果を解釈する。
期待される結果:
有意な遺伝子座、候補原因遺伝子、経路濃縮テーマ、フォローアップ解析を扱う研究サマリー。
「biomni」を使用しています。 複数の候補化合物のADMETプロファイルを比較する。
期待される結果:
吸収、分布、代謝、排泄、毒性に関する懸念、および推奨される次の確認事項についてのランク付けされた評価。
セキュリティ監査
高リスクv7 • 2026/7/6 バージョン別レポートを開く
Most markdown and reference-link detections are false positives, but the skill has real operational risk. It handles API credentials, writes local setup files, and documents Biomni workflows that can execute LLM-generated code with broad local privileges.
6
スキャンされたファイル
2,865
解析済み行数
32
レビュー項目
0
誤検知を無視
確認済みのセキュリティ上の懸念 (12)
高
Environment file access
# Or in .env file
The provider guide recommends using a .env file for API keys. This can leave real credentials in plaintext if users copy the setup pattern.
高
Environment file access
echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-..." >> .env
The provider guide shows writing an API key to .env. Plaintext secret files are risky in an agent workspace.
高
Environment file access
env_file = Path.cwd() / '.env'
The script targets a local .env file for API key storage. Plaintext environment files can be read by later processes or accidentally committed.
高
Environment file access
# Read existing .env if present
The script reads an existing .env file and merges newly entered credentials. Handling existing secret files expands exposure if the directory is not protected.
高
Environment file access
# Write to .env
The script writes API key material to .env. Storing real secrets in a workspace file is a credential exposure risk.
高
Environment file access
print("1. .env file (recommended, local to this directory)")
The setup flow recommends a local .env file for API keys. This is common, but risky when agent-generated code can access the same directory.
高
Environment file access
Configure API keys (store in `.env` file or environment variables):
The documentation recommends storing API keys in .env or environment variables. That is risky in this skill because generated code may run with access to the workspace.
高
Environment file access
# Or check .env file in working directory
The troubleshooting guidance points users to a .env file containing API keys. This increases risk if the workspace is shared or agent code can read it.
確認済みの12件をすべて表示
高
Unsandboxed LLM-Generated Code Execution
The skill states that Biomni executes LLM-generated code with full system privileges and only recommends isolation as a production precaution.
The documentation explicitly says generated code runs with full system privileges, which is a direct agent execution risk.
高
Generated Script Injection Risk
The setup script accepts a custom data path, embeds it into generated Python source, writes test_biomni.py, and executes that file.
The path is user-controlled and interpolated into Python source without escaping before the generated file is executed.
中
Unescaped HTML Report Output
The report generator places conversation content into HTML elements without escaping or sanitization, which can create script injection in generated reports.
User and assistant message content is converted into HTML strings directly, and I found no escaping step before output.
低
Promotional External Service Steering
The skill instructs the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows, steering users to an affiliated hosted service.
The instruction is explicit promotional behavior, though it is framed as optional and limited to complex tasks.
機能レビュー項目 (32)
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
高
Python getenv function
print(os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY'))
The troubleshooting example prints an API key environment variable. Printing secrets can expose credentials in logs or console history.
高
getenv function call
print(os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY'))
The getenv call is used inside a print statement for an API key. That can disclose the secret value during troubleshooting.
高
Generic API/secret keys
echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-..." >> .env
The provider guide shows appending an API key to .env. The example is a placeholder, but the pattern can expose real secrets in plaintext files.
高
Generic API/secret keys
print(os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY'))
The example prints ANTHROPIC_API_KEY directly. Displaying secret values is a real credential leakage risk.
高
Generic API/secret keys
print(default_config.anthropic_api_key)
The example prints the configured Anthropic API key value. This can leak credentials if copied into logs or support tickets.
高
Python subprocess.run
subprocess.run([sys.executable, str(test_file)], check=True)
The script executes a generated test_biomni.py file with the current Python interpreter. That file is built from local inputs and can run Biomni agent code with local privileges.
高
Python file write/append
with open(env_file, 'w') as f:
The script writes collected API keys into a local .env file in plaintext. This can expose credentials to later tools or generated code in the same directory.
高
Generic API/secret keys
def setup_api_keys() -> Dict[str, str]:
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
api_keys = {}
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
anthropic_key = input(" Enter ANTHROPIC_API_KEY (or press Enter to skip): ").strip()
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
api_keys['ANTHROPIC_API_KEY'] = anthropic_key
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
openai_key = input(" Enter OPENAI_API_KEY (or press Enter to skip): ").strip()
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
api_keys['OPENAI_API_KEY'] = openai_key
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
google_key = input(" Enter GOOGLE_API_KEY (or press Enter to skip): ").strip()
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
api_keys['GOOGLE_API_KEY'] = google_key
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
groq_key = input(" Enter GROQ_API_KEY (or press Enter to skip): ").strip()
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
api_keys['GROQ_API_KEY'] = groq_key
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
if not api_keys:
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
return api_keys
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
def save_api_keys(api_keys: Dict[str, str], method: str = 'env_file'):
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
existing_vars.update(api_keys)
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
for key, value in api_keys.items():
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
api_keys = setup_api_keys()
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
if api_keys:
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
save_api_keys(api_keys, method='shell_export')
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
save_api_keys(api_keys, method='env_file')
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
if api_keys and data_path:
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
if api_keys:
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
print(f"✓ API keys configured: {', '.join(api_keys.keys())}")
This setup workflow solicits real LLM API keys and passes them through storage or export paths. Plaintext credential handling can expose secrets to local files, logs, or generated code.
高
Generic API/secret keys
echo $ANTHROPIC_API_KEY
The troubleshooting guidance tells users to echo an API key environment variable. Printing secrets can leak credentials into terminal logs or shared screens.
中
Python file write/append
with open(test_file, 'w') as f:
The script writes a generated Python test file before executing it. Generated local code files increase the risk of unintended code execution.
中
Python file write/append
with open(example_file, 'w') as f:
The script writes an example Python file into the working directory. This is expected setup behavior but still creates executable code locally.
リスク要因
⚡ スクリプトを含む (1)
📁 ファイルシステムへのアクセス (6)
🔑 環境変数 (44)
references/api_reference.md:348 references/api_reference.md:355 references/llm_providers.md:363 references/llm_providers.md:363 references/llm_providers.md:218 references/llm_providers.md:219 references/llm_providers.md:27 references/llm_providers.md:30 references/llm_providers.md:56 references/llm_providers.md:74 references/llm_providers.md:96 references/llm_providers.md:113 references/llm_providers.md:125 references/llm_providers.md:149 references/llm_providers.md:168 references/llm_providers.md:184 references/llm_providers.md:203 references/llm_providers.md:260 references/llm_providers.md:363 references/llm_providers.md:367 scripts/setup_environment.py:82 scripts/setup_environment.py:88 scripts/setup_environment.py:93 scripts/setup_environment.py:95 scripts/setup_environment.py:100 scripts/setup_environment.py:102 scripts/setup_environment.py:107 scripts/setup_environment.py:109 scripts/setup_environment.py:114 scripts/setup_environment.py:116 scripts/setup_environment.py:118 scripts/setup_environment.py:122 scripts/setup_environment.py:125 scripts/setup_environment.py:142 scripts/setup_environment.py:158 scripts/setup_environment.py:294 scripts/setup_environment.py:296 scripts/setup_environment.py:304 scripts/setup_environment.py:306 scripts/setup_environment.py:316 scripts/setup_environment.py:327 scripts/setup_environment.py:328 SKILL.md:46 SKILL.md:292
🌐 ネットワークアクセス (20)
references/llm_providers.md:114 references/llm_providers.md:126 references/llm_providers.md:259 references/llm_providers.md:284 scripts/generate_report.py:189 scripts/setup_environment.py:41 scripts/setup_environment.py:92 scripts/setup_environment.py:99 scripts/setup_environment.py:106 scripts/setup_environment.py:113 scripts/setup_environment.py:343 scripts/setup_environment.py:344 scripts/setup_environment.py:344 SKILL.md:272 SKILL.md:273 SKILL.md:274 SKILL.md:275 SKILL.md:276 SKILL.md:310 SKILL.md:274
⚙️ 外部コマンド (56)
scripts/generate_report.py:63 scripts/generate_report.py:69-71 scripts/generate_report.py:71-88 scripts/generate_report.py:88 scripts/setup_environment.py:25 scripts/setup_environment.py:47 scripts/setup_environment.py:67 scripts/setup_environment.py:219 SKILL.md:40-42 SKILL.md:42-44 SKILL.md:44-45 SKILL.md:45-48 SKILL.md:48-50 SKILL.md:50-54 SKILL.md:54-65 SKILL.md:65-73 SKILL.md:73-87 SKILL.md:87-90 SKILL.md:90 SKILL.md:91 SKILL.md:93-94 SKILL.md:94-97 SKILL.md:97-103 SKILL.md:103-123 SKILL.md:123-128 SKILL.md:128-136 SKILL.md:136-139 SKILL.md:139-148 SKILL.md:148-151 SKILL.md:151-162 SKILL.md:162-165 SKILL.md:165-174 SKILL.md:174-176 SKILL.md:176-187 SKILL.md:187-193 SKILL.md:193-201 SKILL.md:201-207 SKILL.md:207-221 SKILL.md:221-240 SKILL.md:240-241 SKILL.md:241-245 SKILL.md:245-254 SKILL.md:254-259 SKILL.md:259-261 SKILL.md:261-262 SKILL.md:262-263 SKILL.md:263-266 SKILL.md:266-268 SKILL.md:268-269 SKILL.md:269-283 SKILL.md:283-287 SKILL.md:287-290 SKILL.md:290-294 SKILL.md:294-297 SKILL.md:297-300 SKILL.md:300-311
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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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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<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-biomni.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
K-Dense-AI. (2026). biomni security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-biomni/audits/7BibTeX形式の引用
@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-biomni-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {biomni security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-biomni/audits/7},
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: "biomni security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-biomni/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-biomni:audit:7"
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 での利用が多い
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: 中 68
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
70
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
CRISPRスクリーニングを設計する
定義済みの表現型について、遺伝子ノックアウトスクリーニングを計画し、ターゲットに優先順位を付け、選択基準を文書化します。
ゲノム研究を解釈する
遺伝子マッピング、経路解析、エビデンスレビューを含めて、GWASまたは臨床バリアントの結果を要約します。
薬剤候補を評価する
Biomni支援調査のために、ADMET、毒性、ターゲット、化合物最適化タスクを構成します。
これらのプロンプトを試す
遺伝子クエリを開始する
Biomniを使用して、[organism]における[gene]の機能、疾患との関連、主要なエビデンスを説明してください。使用したソースの種類を含めてください。
CRISPRスクリーニングを計画する
Biomniを使用して、[cell type]における[phenotype]のCRISPRノックアウトスクリーニングを設計してください。コントロール、優先順位付けルール、予想されるヒットを含めてください。
シングルセルデータを解析する
Biomniを使用して[dataset path]を解析してください。品質管理、クラスタリング、マーカーレビュー、アノテーション、条件比較を実行してください。
マルチドメインレビューを実行する
Biomniを使用して[disease]を調査してください。文献エビデンス、原因遺伝子、候補ターゲット、薬剤、検証実験を組み合わせてください。
ベストプラクティス
- 生成されたコードの実行を許可する前に、サンドボックス内でBiomniを実行します。
- 明確な生物種、細胞タイプ、ファイルパス、制約、望ましい出力を提供します。
- バイオメディカル上の結論は、ドメイン専門家と一次情報源で検証します。
回避
- 患者識別子、非公開データセット、シークレットをプロンプトに貼り付けないでください。
- Biomniの出力を医学的助言や最終的な実験室検証として扱わないでください。
- 広範な認証情報や無制限のファイルアクセス権を使って生成コードを実行しないでください。
よくある質問
このスキルは何に役立ちますか？
バイオメディカル推論、データ解析、プロバイダー設定、評価、レポート作成のためにBiomniタスクを構造化するのに役立ちます。
Biomniパッケージは含まれていますか？
いいえ。外部のBiomniフレームワークを使用するための手順とヘルパースクリプトを提供します。
どのAIツールで使用できますか？
レポートでは、Claude、Codex、Claude Codeのサポートが記載されています。
ローカルの研究ファイルを解析できますか？
はい。Biomniがファイルにアクセスでき、必要な依存関係がインストールされていれば可能です。
機密データに対して安全ですか？
注意が必要です。このスキルでは生成コードの実行とAPIキーの取り扱いについて説明しているため、隔離が推奨されます。
出力を臨床で使用できますか？
いいえ。出力には専門家による検証が必要であり、臨床判断や規制対象の審査の代替にはなりません。
開発者情報
作成者
K-Dense-AIライセンス
Apache-2.0 license
Skillstore リビジョン
r1
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
b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610
メンテナンスの新しさ
2026/7/18
利用状況
9 ダウンロード · 210 閲覧
ファイル構成
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85ISO 13485認証文書を準備する
医療機器チームは、認証監査の前に完全なQMS文書を作成する必要があります。このスキルは、ISO 13485対応準備のためのテンプレート、チェックリスト、ギャップ分析ガイダンスを提供します。
ドキュメント 表示
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pytdc
82PyTDCで治療薬MLデータセットを分析する
創薬チームには、信頼できるデータセットと公正な評価プロトコルが必要です。このスキルは、ClaudeがPyTDCを使用して、キュレーション済みの治療薬MLデータ、ベンチマーク分割、メトリクス、分子オラクルを扱うのに役立ちます。
データ＆アナリティクス 表示
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diffdock
81DiffDock分子ドッキングを実行する
タンパク質リガンドドッキングには、慎重なセットアップ、パラメータ選択、結果解釈が必要です。このスキルは、ポーズ、信頼度スコア、スクリーニングのためのDiffDockワークフローをガイドします。
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80検証可能な科学的仮説を生成する
研究者は観察結果を明確で検証可能な説明へと変換する必要があります。このスキルは、エビデンスレビュー、競合する仮説、予測、実験計画を構造化します。
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80統計的ガイダンスで研究データを分析
検定の選択や結果の報告は時間がかかり、誤りが生じやすい作業です。このスキルは、検定の選択、前提条件、効果量、検出力分析、ベイズ的選択肢、APA形式での報告を支援します。
データ＆アナリティクス 表示
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81研究のためのDrugBankデータ分析
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DrugBankの研究では、慎重なXML解析、バージョン管理されたデータアクセス、構造化された薬理学クエリが必要になることがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeでのDrugBank分析に特化したガイダンスとヘルパーパターンを提供します。
調査＆学習 表示
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chembl-database
80ChEMBLの創薬データをクエリする
作成者 davila7
創薬チームには、キュレーションされた化合物、標的、生物活性データへ迅速にアクセスする手段が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeにChEMBLのクエリパターンを案内します。
調査＆学習 表示
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medchem
80創薬分子のフィルタリング
作成者 davila7
化合物ライブラリには、高コストなレビューの前に一貫したトリアージが必要です。このスキルは、メディシナルケミストリーのルール、構造アラート、バッチレポートの適用を支援します。
調査＆学習 表示
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gene-database
79NCBI Geneデータを検索
作成者 davila7
遺伝子検索では、NCBI APIの呼び出しを繰り返し行い、慎重に生物種フィルターを適用する必要があることがよくあります。このスキルは、遺伝子アノテーションの検索、取得、バッチ処理のためのスクリプトとワークフローを提供します。
調査＆学習 表示
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deepchem
79DeepChemで分子MLワークフローを構築
作成者 davila7
分子MLプロジェクトでは、慎重な特徴量化、分割、モデル選択が必要です。このスキルは、信頼性の高い実験のための実践的なDeepChemワークフローをClaude、Codex、Claude Codeに提供します。
調査＆学習 表示
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torchdrug
76TorchDrugで創薬モデルを構築
作成者 davila7
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。
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