Predict the ADMET (absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity) properties of the input molecules.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
القائمة
جمع SkillsMP عدد ٦١ من skills من InternScience/Agents-A1. افتح أي skill لمراجعة مصدره وتفاصيله.
عرض ٤٠ من أصل ٦١ skills مجمعة.
Predict the ADMET (absorption, distribution, metabolism, excretion, and toxicity) properties of the input molecules.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Predict binding affinity between target protein sequence and small molecule SMILES using Boltz-2.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Predict protein structures with Chai-1 from sequence or FASTA input and return model scoring summaries.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Chroma toolkit skill covering chroma_monomer for single-chain generation, chroma_complex for multi-chain assembly generation, and chroma_symmetry for symmetry-constrained protein design.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Retrieve SMILES strings from PubChem database using compound names.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Generate entirely new drug-like molecules from scratch without any starting molecule, using REINVENT4's de novo prior.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Run automated DiffDock protein-ligand docking and return confidence-based result summaries.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Calculate disease reversal scores for the provided molecules relative to a specific disease.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
High-level large-scale virtual screening workflow (10+ ligands) combining property filtering, QuickVina docking, EquiScore rescoring, and consensus ranking for target prioritization.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Compute the drug-likeness metrics (QED score and Number of violations of Lipinski's Rule of Five) of the input candidate molecules (SMILES format).
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
End-to-end docking-score ranking using EquiScore for candidate molecules against a target protein.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Unified EquiScore skill for pocket extraction, pocket scoring, and end-to-end docking-to-score pipeline execution.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Use ESMFold model to predict 3D structure of the input protein sequence.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Design linear or cyclic peptide binders from receptor FASTA sequences using EvoBind2 with structured result outputs.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Extract protein sequence of each chain from the protein structure file (pdb format).
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Implement data transmission between the local computer and the MCP Server using Base64 encoding
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Repair and clean PDB files with PDBFixer, returning repaired file path and topology counts.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Use fpocket to detect binding pockets and output their detailed properties for the input protein. This offers a more concise approach to pocket identification.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Detect binding pockets with fpocket_toolkit and return parsed pocket descriptors and run artifacts.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Run GoCa coarse-grained protein MD pipeline and collect key simulation artifacts from a unified run directory.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Run HDOCKlite docking for protein complexes and return run directories with ranked models.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Run KarmaDock graph generation and virtual screening to produce ranked ligand poses and summary metrics.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Generate linker molecules connecting two warhead fragments, for applications such as PROTAC design, bivalent ligands, and fragment merging.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Compute a set of basic molecular properties for a given list of SMILES strings, returning the molecular formula, exact and average molecular weights, counts of heavy and total atoms, number of bonds, valence electrons, and formal charge for each input…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Compute Gasteiger partial charges and formal charge for a list of SMILES strings, returning the minimum, maximum, average, and range of the Gasteiger charges alongside the formal charge for each molecule.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Compute custom molecular complexity-related descriptors for a given list of SMILES strings, returning the molecular complexity score, aromatic proportion, and asphericity value for each input molecule.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Compute hydrogen bonding-related properties for a list of SMILES strings, specifically determining the number of hydrogen bond donors and acceptors for each input molecule.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Computes hydrophobicity-related molecular descriptors for a given list of SMILES strings, returning the octanol-water partition coefficient (logP) and molar refractivity for each input molecule.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Integrating molecular property calculation tools with the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) to optimize key physicochemical properties of drug molecules, such as LogP, QED, and solubility.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Optimize drug molecular structures to enhance binding activity against specific protein targets, using binding assessment tools, interaction analysis, and LLM-guided molecular design.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Calculate both Tanimoto similarities and the count of shared structural fragments between a target molecule and a list of candidate molecules via Morgan fingerprints.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Compute a set of molecular structure complexity descriptors for a list of SMILES strings, returning detailed metrics for each molecule including the number of rotatable bonds, total/aromatic/aliphatic/saturated rings, heteroatoms, and bridgehead atoms, as…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Compute a comprehensive set of topological descriptors for a list of SMILES strings, returning the Topological Polar Surface Area (TPSA), a series of valence and non-valence molecular connectivity indices (Chi0–Chi4), the Hall–Kier alpha value, and Kappa…
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Generate new molecules by transforming an input molecule using different priors for scaffold-aware, similarity-controlled molecular optimization.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Runs OpenAWSEM simulations and extracts representative trajectory frames for downstream ensemble analysis.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Use P2Rank to locate binding pockets in the input protein. Unless specified by the user, prioritize using fpocket.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Predicts full-atom sidechain conformations from backbone PDBs using AttnPacker for structure preparation workflows.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Repair a protein PDB file with PDBFixer: fix missing atoms/residues, add hydrogens, remove heterogens, etc.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
Generate peptide molecules using PepInvent, supporting template-based generation, custom peptide sequence modification, and info queries for available templates and amino acids.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية
ProLIF docking-pose analysis skill for batch interaction fingerprints and interaction count summaries.
لغة النص الأصلي: الإنجليزية