deepchem
Molecular ML with diverse featurizers and pre-built datasets. Use for property prediction (ADMET, toxicity) with traditional ML or GNNs when you want extensive featurization options and MoleculeNet benchmarks. Best for quick experiments with pre-trained models, diverse molecular representations. For graph-first PyTorch workflows use torchdrug; for benchmark datasets use pytdc.
适合你,如果你需要快速评估大量分子的ADMET和毒性等性质
/ 通过 npx 安装 校验哈希
npx oh-my-skill add k-dense-ai/scientific-agent-skills/deepchem/ 通过 bash 安装
curl -fsSL https://oh-my-skill.com/install.sh | bash -s -- k-dense-ai/scientific-agent-skills/deepchem/ 已经装过?验证本机副本,不用重装
npx oh-my-skill verify k-dense-ai/scientific-agent-skills/deepchem安装目标可用 --agent / --scope 或 --to 明确指定;省略时只会在唯一已存在的 agent 目录上自动选择,零命中或多命中会停止并提示。content_hash 缺失或不一致均拒装。
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怎么用
商店整理自技能原文 · 版本 ab2f84a · 表述以原文为准它做什么
安装此技能后,Claude可以使用DeepChem库进行分子属性预测(如溶解度、毒性)、材料设计以及生物分子分析等化学领域的机器学习任务。
什么时候触发
当你要求预测分子属性、使用MoleculeNet基准数据集、或转换分子为机器学习特征时触发。
装好后可以这样说
Claude将调用库计算分配系数。
自动完成数据加载、分割和模型训练。
返回2048位指纹向量。
评论
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