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扩散分子对接位点预测

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DiffDock 采用扩散深度学习预测蛋白-小分子结合构象与置信度，支持单个或批量虚拟筛选，辅助结构基础药物设计。

医疗临床决策支持系统开发模式

healthcare-cdss-patterns

affaan-m/everything-claude-code

本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。

深化学：化学与生物机器学习

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DeepChem是一个全面的Python库，用于将机器学习应用于化学、生物和材料科学领域。它支持分子属性预测（如ADMET、毒性）、药物发现和材料设计等。该技能集提供了多种特征化方法（指纹、描述符、图表示），可处理SMILES和SDF等多种数据格式，支持高性能的图神经网络（GNN）模型。

DiffDock：分子对接和扩散模型

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DiffDock是一款基于深度学习和扩散模型的分子对接工具。它用于预测小分子配体与蛋白质靶点三维的结合姿态。该工具支持单体复合物对接、批量虚拟筛选，是结构药物设计和化学生物学研究的关键辅助计算工具。

ESM：蛋白质设计与结构预测

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ESM提供先进的蛋白质语言模型，用于生物学理解、生成和结构预测。核心功能包括：生成具有特定功能的全新蛋白质序列、进行结构预测、执行逆向折叠（从结构设计序列）、以及提取高质量的蛋白质特征嵌入。适用于药物发现、生物信息学和蛋白质设计领域。

蛋白质糖基工程分析

glycoengineering

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本技能用于专业分析和设计蛋白质的糖基化修饰。它能够扫描蛋白质序列以识别N-糖基化位点和预测O-糖基化热点，支持用户优化治疗性抗体、提高蛋白质稳定性，或进行疫苗抗原设计，是生物药物研发的关键工具。

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