DeepChem — машинное обучение на молекулах

★ 7.0 · ai-tooling

deepchem — это скилл для Claude Code, который применяет библиотеку DeepChem 2.8.0 для машинного обучения на молекулах: прогнозирования свойств (ADMET, токсичность, растворимость, сродство к мишени), работы с бенчмарками MoleculeNet и обучения графовых нейросетей. Скилл включает три готовых скрипта: predict_solubility.py для регрессии на датасете Delaney или пользовательских CSV, graph_neural_network.py для архитектур GCN, GAT, MPNN и AttentiveFP, transfer_learning.py для файн-тюнинга ChemBERTa, GROVER и MolFormer. Внутри описаны восемь областей: загрузка молекулярных данных, феатуризация (круговые отпечатки, графовые дескрипторы), scaffold-сплиттинг, выбор и оценка модели, трансфер-лёрнинг. Подходит исследователям в хемоинформатике и разработке лекарств, которым нужен быстрый старт с предобученными моделями и разнообразными молекулярными представлениями; требует Python 3.7–3.11 и RDKit.