Claude Skill MartKhám phá skillCâu dùng ngayHọc qua videoDùng terminalSkill là gì?
 
← Về danh sách

Molfeat - Trung tâm đặc trưng hóa phân tử

Hướng dẫn dùng molfeat để chuyển SMILES thành hơn 100 loại đặc trưng như ECFP, MACCS, descriptor và embedding ChemBERTa.

Dữ liệu · Phân tíchTrung cấp★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Làm được gì

  • Chuyển SMILES/phân tử RDKit thành vector số phục vụ machine learning bằng thư viện molfeat.
  • Phân biệt rõ ba lớp: molfeat.calc (tính cho từng phân tử), molfeat.trans (transformer tương thích scikit-learn, xử lý song song), molfeat.trans.pretrained (embedding deep learning như ChemBERTa, GIN).
  • Cung cấp mẹo thực tế: n_jobs=-1, bỏ qua SMILES lỗi, lưu cấu hình YAML để tái lập, xử lý theo chunk cho dữ liệu lớn, cache embedding bằng npz thay vì pickle.
  • Nêu rõ giới hạn: cần Python 3.9–3.10, molfeat 0.11.0, datamol/PyTorch; MAP4 phải cài riêng; DGL/graphormer nên dùng conda-forge.

Phù hợp với ai

  • Nhà nghiên cứu cheminformatics, phát triển thuốc làm mô hình QSAR/QSPR, sàng lọc ảo.
  • Kỹ sư ML muốn huấn luyện mô hình trên dữ liệu phân tử.
  • Data scientist cần so sánh nhiều phương pháp đặc trưng hóa để chọn biểu diễn tốt nhất.

Ví dụ sử dụng

  1. Đọc cột SMILES từ file CSV, tạo ECFP 2048 bit và huấn luyện mô hình Random Forest dự đoán hoạt tính.
  2. Dùng ModelStore tìm và tải ChemBERTa-77M-MLM để lấy embedding 768 chiều cho transfer learning.
  3. Đặc trưng hóa tập hơn 100 nghìn phân tử theo từng chunk, bỏ qua SMILES không hợp lệ với ignore_errors=True và lưu cấu hình ra YAML.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/molfeat/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/molfeat từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/molfeat/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

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

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Tạo môi trường ảo Python 3.9 hoặc 3.10 (molfeat 0.11.0 không cài được trên 3.11+).
  2. Chạy uv pip install "molfeat==0.11.0" (hoặc pip install). Nếu cần model deep learning, thêm uv pip install "molfeat[transformer]==0.11.0".
  3. Clone repo skill: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  4. Copy thư mục skill: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/molfeat ~/.claude/skills/
  5. Khởi động lại Claude Code, sau đó yêu cầu ví dụ "đặc trưng hóa danh sách SMILES này bằng ECFP" để skill tự kích hoạt.
  6. Kiểm tra thư mục references/ (available_featurizers.md, examples.md...) đã được copy đầy đủ.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT