技能 medchem
⚗️
藥物發現需要過濾大型化合物庫以獲得類藥特性。此技能應用成熟的藥物化學規則，包括類藥五規則、Veber規則和PAINS篩選器，以有效優先處理化合物並識別結構警示。
支援: Claude Codex Code(CC)
1
下載技能 ZIP
2
在 Claude 中上傳
前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能
3
開啟並開始使用
測試它
正在使用「medchem」。 過濾此SMILES列表以獲得藥物類性質：CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O, c1ccccc1, CCN
預期結果:
- Aspirin：通過類藥五規則
- Benzene：通過Ro5但失敗氫鍵供體/受體要求
- Ethylamine：通過類藥五規則
- 摘要：3個分子中有2個通過藥物類標準
正在使用「medchem」。 檢查這些分子的PAINS模式
預期結果:
- 第一個分子未偵測到PAINS模式
- 第二個分子含有rhodanine亞結構（PAINS警示）
- 第三個分子因兒茶酚模式而被標記
安全審計
安全v4 • 1/17/2026
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.
5
已掃描檔案
3,480
分析行數
3
發現項
4
審計總數
風險因素
📁 檔案系統存取 (1)
🌐 網路存取 (1)
審計者: claude 查看審計歷史 →
品質評分
64
架構
100
可維護性
85
內容
20
社群
100
安全
83
規範符合性
你能建構什麼
優先處理先導化合物
過濾虛擬篩選命中結果，以識別適合合成的類藥候選物。
評估化合物品質
根據成熟的藥物化學規則評估合成化合物。
化合物庫設計
設計具有最佳物理化學性質的聚焦化合物庫。
試試這些提示
基本過濾
使用類藥五規則過濾此SMILES列表，並識別通過的化合物。
結構警示
檢查這些分子是否有PAINS模式和常見結構警示。報告發現的任何警示。
先導化合物優化
應用先導化合物類標準和Lilly demerits濾器來優先處理待優化的化合物。
全面分析
對我的化合物庫應用多個濾器，包括類藥五規則、NIBR濾器和複雜度指標。
最佳實務
- 結合多種濾器類型進行全面評估
- 對大型化合物庫使用平行處理
- 記錄過濾決策以確保可重現性
避免
- 僅根據規則通過/失敗盲目接受或拒絕化合物
- 忽視結構警示而只依賴基於性質的規則
- 在發現流程的早期階段應用過於嚴格的濾器
常見問題
什麼是類藥五規則？
Lipinski的類藥五規則根據MW ≤ 500、LogP ≤ 5、HBD ≤ 5、HBA ≤ 10預測口服生物利用度。
什麼是PAINS濾器？
Pan Assay干擾化合物是通過非特異性機制顯示活性的分子。
這可以用於共價抑制劑設計嗎？
是的，此技能可以識別Michael受體和其他用於共價抑制劑設計的反應性基團。
支援哪些檔案格式？
支援的輸入格式包括CSV、TSV、SDF和包含SMILES的純文字檔案。
這需要RDKit嗎？
是的，medchem依賴RDKit進行分子操作。可透過pip install medchem安裝。
結果如何結構化？
結果包括每個規則的通過/失敗狀態、詳細的違規資訊和扣分分數。