ZINCデータベースには薬物創薬研究用の230M以上の購入可能な化学化合物が含まれています。このスキルは、ZINC ID、SMILES、またはサプライヤーコードによる検索、3D構造の取得、仮想スクリーニングや分子ドッキング研究のための類似性検索をプログラム的にアクセスできます。
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オンにして利用開始
テストする
「zinc-database」を使用しています。 ZINC000000000001を検索し、距離3で類似化合物を見つける
期待される結果:
- ZINC ID: ZINC000000000001
- SMILES: [displayed structure]
- Available from: [catalogs]
- Similar compounds found: 142
- Top matches: ZINC000000000002, ZINC000000000003, ...
「zinc-database」を使用しています。 MW 250-350のリード様化合物を100個ランダムに取得
期待される結果:
- Retrieved 100 compounds from ZINC22
- Property range: MW 250-350, lead-like subset
- Tranche codes: H##P###M### format
- Each entry includes ZINC ID, SMILES, and supplier information
セキュリティ監査
安全All 389 static findings are false positives. The skill is legitimate scientific documentation for accessing the public ZINC database maintained by UCSF. subprocess.run calls use array syntax with hardcoded ZINC API endpoints. C2 keyword flags are common programming terms (command, control, execute) used in legitimate documentation context. The scanner misinterpreted cheminformatics terminology (MD5/SHA checksums) and DOCK database format files (.db2) as security concerns. No malicious behavior patterns detected.
リスク要因
🌐 ネットワークアクセス (2)
⚙️ 外部コマンド (1)
品質スコア
作れるもの
ドッキングライブラリの構築
ZINCから薬物様化合物を取得し、3D構造をダウンロードしてDOCK6またはAutoDock Vinaスクリーニング用のライブラリを準備します。
類似化合物の発見
SMILES類似性で既知の活性化合物の購入可能な類似体を検索して、構造-活性相関研究を行います。
仮想スクリーニングの設定
分子量、LogP、または水素結合供与体でフィルタリングされたランダム化合物セットを初期仮想スクリーニングキャンペーン用に生成します。
これらのプロンプトを試す
Search the ZINC database for compound ZINC000000000001 and show its SMILES, supplier codes, and catalogs.
Find compounds similar to Ibuprofen (CC(C)Cc1ccc(cc1)C(C)C(=O)O) using a Tanimoto distance of 3. Return ZINC IDs, SMILES, and available catalogs.
Generate a list of 1000 random drug-like compounds from ZINC22 with MW 350-500. Show ZINC IDs, SMILES, and tranche codes.
Find 50 lead-like analogs (MW 250-350) of a hit compound with SMILES CCCc1ccc(cc1)C(C)N. Return purchasable options with supplier codes.
ベストプラクティス
- まず正確なSMILES一致を使用し、次に距離パラメータで類似性検索に展開する
- 必要なデータのみに出力フィールドを制限して、応答サイズを削減しパフォーマンスを向上させる
- 頻繁にアクセスされる化合物データをローカルにキャッシュして、繰り返しAPI呼び出しを減らす
回避
- 遅延なしで連続した急速なリクエストを行う - サーバーのレート制限を尊重する
- 必要な数だけ出力フィールドをリクエストする
- トランチ特性の解析をスキップする - これらはMW、LogP、水素結合供与体数をエンコードしており、フィルタリングに有用
よくある質問
ZINCデータベースとは何ですか？
APIキーは必要ですか？
どのようなファイルフォーマットが利用可能ですか？
3D構造をどのようにダウンロードできますか？
トランチとは何ですか？
商用研究に使用できますか？
開発者の詳細
作成者
K-Dense-AIライセンス
MIT
リポジトリ
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/zinc-database参照
main
ファイル構成