Навыки pubchem-database
🧪

pubchem-database

Безопасно 🌐 Доступ к сети📁 Доступ к файловой системе

Запрос к химической базе данных PubChem

Также доступно от: davila7

Исследователям нужен быстрый доступ к молекулярным свойствам и химическим структурам. Этот навык подключается к базе данных PubChem с более чем 110 миллионами соединений для мгновенных запросов по хемоинформатике.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Бронза
1

Скачать ZIP навыка

2

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «pubchem-database». Найдите кофеин и покажите его ключевые свойства

Ожидаемый результат:

  • Соединение: Кофеин (CID: 2519)
  • Молекулярная формула: C8H10N4O2
  • Молекулярная масса: 194.19 г/моль
  • SMILES: CN1C=NC2=C1C(=O)N(C(=O)N2C)C
  • LogP: -0.07
  • TPSA: 58.44 Ų

Использование «pubchem-database». Найдите соединения, похожие на аспирин

Ожидаемый результат:

  • Найдено 12 похожих соединений с порогом 85%:
  • • CID 2244: Аспирин (эталон)
  • • CID 3312: Салициловая кислота (м.м.: 138.12, 89% сходства)
  • • CID 3037: Ацетилсалициловая кислота (91% сходства)
  • • CID 1983: 4-Аминосалициловая кислота (87% сходства)

Использование «pubchem-database». Получите данные биоактивности для аспирина

Ожидаемый результат:

  • Сводка биоактивности для CID 2244:
  • Всего анализов: 1567
  • Активных: 234 соединения дали положительный результат
  • Неактивных: 1189 соединений дали отрицательный результат
  • Неопределённых: 144 результата в ожидании

Аудит безопасности

Безопасно
v4 • 1/17/2026

This is a legitimate scientific tool for querying the PubChem chemical database. Static analysis findings are false positives: the 'external commands' are Python code examples in markdown documentation, 'network' calls go to official NIH/NCBI servers, and 'weak cryptographic algorithm' detections are keyword false positives in a non-cryptographic context. No actual cryptographic code, command injection risks, or malicious behavior exists.

5
Просканировано файлов
1,926
Проанализировано строк
2
находки
4
Всего аудитов

Факторы риска

🌐 Доступ к сети (2)
scripts/bioactivity_query.py:21-22 scripts/bioactivity_query.py:28-50
📁 Доступ к файловой системе (1)
SKILL.md:203-204
Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →

Оценка качества

64
Архитектура
100
Сопровождаемость
85
Контент
21
Сообщество
100
Безопасность
78
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Скрининг кандидатных препаратов

Скрининг соединений на предмет свойств, подобных лекарственным, с использованием правила пяти Липински

Анализ структурной активности

Поиск структурно похожих соединений и сравнение их биоактивностей

Преобразование химических идентификаторов

Преобразование между SMILES, InChI и названиями соединений для публикаций

Попробуйте эти промпты

Базовый поиск соединения 
Найдите аспирин в PubChem и покажите его молекулярную формулу, массу и SMILES
Сравнение свойств 
Получите молекулярные свойства аспирина, ибупрофена и напроксена. Сравните их значения LogP
Поиск по сходству 
Найдите соединения, похожие на иматиниб, с порогом сходства 85%, затем отфильтруйте по молекулярной массе 200-600
Скрининг подструктур 
Найдите все соединения, содержащие бензольное кольцо, и рассчитайте их среднюю молекулярную массу

Лучшие практики

  • Используйте CID вместо названий для повторных запросов для повышения производительности
  • Внедряйте задержку 0.2-0.3 секунды между запросами для соблюдения ограничений скорости
  • Кэшируйте результаты локально для часто запрашиваемых соединений

Избегать

  • Не делайте более 5 запросов в секунду, чтобы избежать ограничений скорости
  • Избегайте поиска по распространённым названиям без предварительной проверки синонимов
  • Не игнорируйте обработку ошибок для соединений, которых может не существовать

Часто задаваемые вопросы

Что такое PubChem?
PubChem — крупнейшая в мире бесплатная химическая база данных с более чем 110 миллионами соединений, поддерживаемая NCBI/NIH.
Как искать по химической структуре?
Используйте строки SMILES или нотацию InChI. Пример: 'CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O' для аспирина.
Какие свойства я могу получить?
Молекулярная масса, LogP, TPSA, количество водородных связей и более 50 других молекулярных дескрипторов.
Почему я получаю ошибки тайм-аута?
Поиск по сходству и подструктуре является асинхронным и может занимать 15-30 секунд. Уменьшите MaxRecords при необходимости.
Могу ли я загрузить молекулярные структуры?
Да, вы можете загрузить в формате PNG, SDF или JSON, используя функции загрузки.
Есть ли ограничение скорости?
Да, максимум 5 запросов в секунду и 400 запросов в минуту для обеспечения справедливого использования.

Сведения для разработчиков

Автор

K-Dense-AI

Лицензия

MIT

Репозиторий

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/pubchem-database

Ссылка

main

Структура файлов

📁 references/

📄 api_reference.md

📁 scripts/

📄 bioactivity_query.py

📄 compound_search.py

📄 SKILL.md