創薬では、大きな化合物ライブラリからDrug-likeness特性を持つ化合物をフィルタリングする必要があります。このスキルは、Rule of Five、Veber、PAINSフィルターなど確立された医薬化学ルールを適用し、化合物を効率的に優先化し、構造的アラートを特定します。
スキルZIPをダウンロード
Claudeでアップロード
設定 → 機能 → スキル → スキルをアップロードへ移動
オンにして利用開始
テストする
「medchem」を使用しています。 Filter this SMILES list for drug-likeness: CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O, c1ccccc1, CCN
期待される結果:
- Aspirin: Passes Rule of Five
- Benzene: Passes Ro5 but fails H-bond donor/acceptor requirements
- Ethylamine: Passes Rule of Five
- Summary: 2 of 3 molecules pass drug-likeness criteria
「medchem」を使用しています。 Check for PAINS patterns in these molecules
期待される結果:
- No PAINS patterns detected in the first molecule
- Second molecule contains rhodanine substructure (PAINS alert)
- Third molecule flagged for catechol pattern
セキュリティ監査
安全All 288 static findings are false positives. The static analyzer misidentified markdown code fences (backticks) as shell execution, Python file operations as Node.js fs, medicinal chemistry terminology (MD5, DES) as cryptographic weaknesses, and molecule validation as reconnaissance. This is a legitimate drug discovery library with no malicious code.
リスク要因
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
🌐 ネットワークアクセス (1)
品質スコア
作れるもの
リード化合物の優先順位付け
仮想スクリーニングのヒットをフィルタリングして、合成に適したDrug-likeness候補を特定する。
化合物品質の評価
確立された医薬化学ルールに従って合成化合物を評価する。
ライブラリ設計
最適な物理化学特性を持つフォーカス化合物ライブラリを設計する。
これらのプロンプトを試す
Filter this list of SMILES using the Rule of Five and identify compounds that pass.
Check these molecules for PAINS patterns and common structural alerts. Report any alerts found.
Apply lead-like criteria and Lilly demerits filter to prioritize compounds for optimization.
Apply multiple filters including Rule of Five, NIBR filters, and complexity metrics to my compound library.
ベストプラクティス
- 包括的な評価のために複数のフィルタータイプを組み合わせる
- 大きな化合物ライブラリには並列処理を使用する
- 再現性のためにフィルタリング決定を文書化する
回避
- ルールの合格/不合格のみに基づいて化合物を盲目的に受け入れまたは拒否する
- プロパティベースのルールのみを優先して構造的アラートを無視する
- 発見パイプラインの早期に厳格なフィルターを適用する