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ChEMBL 生物活性查询

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通过 ChEMBL Python 客户端访问化合物、靶点、活性与药物数据，按结构/性质/活性过滤，支撑抑制剂发现与 SAR 分析。

DrugBank 数据洞察

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提供 DrugBank 的药物与靶点数据访问，涵盖数据下载、信息查询、药物相互作用网络、靶点与通路分析以及化学相似性比较，支持药理研究与临床安全评估。

开放靶点数据库平台

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通过 Open Targets GraphQL API 查询靶点-疾病关联、可成药性、安全性、药物及多组学证据，帮助完成治疗靶点发现、优先级排序、安全评估和药物再利用等工作。

BindingDB 亲和力查询

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通过 BindingDB 的 REST 接口或下载表格获取药物-靶标的 Ki/Kd/IC50/EC50 亲和力数据，辅助靶点驱动的药物发现、SAR 分析、先导化合物评估和基准数据集构建。

DepMap 依赖数据探索

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通过 DepMap 查询癌细胞系的 CRISPR Chronos 依赖评分、药物敏感性与基因效应，辅助靶点验证、生物标志物发现与合成致死研究，可用 API 或批量下载进行分析。

癌症依赖图谱查询分析

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利用该技能查询癌症依赖图谱（DepMap）数据，系统分析不同癌症细胞系对基因的依赖性。该工具可用于生物信息学研究，帮助研究人员识别特定癌症类型的关键致病基因、发现合成致死相互作用，并为肿瘤药物靶点验证提供科学依据。

DiffDock分子对接与构象预测

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DiffDock是一款基于扩散模型的深度学习工具，用于预测小分子配体与蛋白质靶点的三维结合构象。它支持结构生物学药物发现、批量虚拟筛选和先导化合物优化。用户可输入蛋白质结构（PDB）或序列，以及各类配体格式，输出预测的结合位点和置信度。该工具旨在预测构象，而非结合亲和力。

精准医学知识图谱查询

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本技能提供对PrimeKG知识图谱的程序化查询能力。该图谱整合了超过20个主要数据库，用于构建基因、药物、疾病和表型之间的多尺度关联网络。可用于药物重定位、发现新的疾病靶点以及深入分析复杂的生物学机制。

药物发现深度学习工具箱

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TorchDrug是一个基于PyTorch的综合性机器学习工具箱，专注于分子和蛋白质科学。它利用图神经网络（GNNs）处理复杂的生物和化学任务，包括分子属性预测、蛋白质结构建模、药物靶点结合预测、知识图谱推理和新分子生成，旨在加速药物发现研究。

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