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Molfeat 분자 특성화 허브

SMILES 분자 구조를 ECFP·MACCS·ChemBERTa 등 100여 종의 특성 벡터로 변환해 머신러닝에 바로 쓰게 해주는 스킬입니다.

데이터·분석고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

Claude가 파이썬 라이브러리 molfeat 0.11.0을 이용해 화학 구조(SMILES 문자열 또는 RDKit/datamol Mol 객체)를 머신러닝용 숫자 벡터로 바꾸는 코드를 작성·실행하도록 안내합니다.

  • Calculator: FPCalculator("ecfp", radius=3, fpSize=2048)처럼 단일 분자 특성 계산
  • Transformer: scikit-learn 호환 배치 변환기, n_jobs=-1로 병렬 처리
  • Pretrained Transformer: ChemBERTa, ChemGPT, GIN, Graphormer 등 사전학습 임베딩
  • ModelStore로 100여 종 특성화기 검색, 설정 YAML 저장/복원, 잘못된 SMILES 무시(ignore_errors=True), 청크 처리 및 캐싱 팁 제공
  • 참고 문서 3종(API 레퍼런스, 특성화기 카탈로그, 예제집)을 필요할 때만 불러 토큰을 절약

이런 분께 추천

  • QSAR/QSPR 물성 예측 모델을 만드는 신약 개발·화학 연구자
  • 대규모 화합물 라이브러리를 가상 스크리닝·유사도 검색하는 분
  • 분자 데이터를 scikit-learn / PyTorch 파이프라인에 연결하려는 데이터 과학자
  • 여러 특성화기의 성능을 비교해 최적 표현을 찾고 싶은 분

활용 예시

  1. QSAR 모델 만들기 — "ChEMBL에서 받은 IC50 데이터의 SMILES를 ecfp로 특성화하고 Random Forest로 회귀 모델을 학습해줘" → Calculator + MoleculeTransformer + sklearn Pipeline 코드를 생성합니다.
  2. 딥러닝 임베딩 비교 — "ecfp, desc2D, ChemBERTa-77M-MLM 임베딩을 각각 뽑아 교차검증 성능을 표로 비교해줘" → 세 특성화기를 순차 실행하고 결과를 정리합니다.
  3. 유사도 검색 — "MACCS 지문으로 타깃 분자와 가장 비슷한 상위 20개 화합물을 10만 개 라이브러리에서 찾아줘" → 청크 단위 배치 특성화와 Tanimoto 유사도 계산 코드를 작성합니다.

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/molfeat 폴더를 내 ~/.claude/skills/molfeat/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/sci-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/sci-skills/skills/molfeat ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 파이썬 버전 확인: molfeat 0.11.0은 Python 3.9~3.10만 지원합니다. python --version으로 확인하고, 필요하면 conda create -n molfeat python=3.10 등으로 전용 환경을 만듭니다.
  2. 스킬 폴더 준비: 터미널에서 mkdir -p ~/.claude/skills를 실행합니다.
  3. 저장소 클론: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/sci-skills
  4. 스킬 복사: cp -r /tmp/sci-skills/skills/molfeat ~/.claude/skills/ (references 폴더가 함께 복사되었는지 확인하세요).
  5. 라이브러리 설치: 만든 파이썬 환경을 활성화한 뒤 pip install "molfeat==0.11.0" 또는 딥러닝 모델까지 쓰려면 pip install "molfeat[transformer]==0.11.0"을 실행합니다.
  6. 확인: Claude Code를 다시 시작하고 "molfeat로 SMILES 목록을 ecfp 지문으로 변환해줘"라고 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT