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Machine learning51 mil · #1961

rdkit

Ajuda seu agente a trabalhar com moléculas. Ele pode ler informações sobre elas, calcular propriedades e encontrar moléculas parecidas. É útil para quem trabalha com química e quer analisar ou criar novas substâncias.

O que ela faz

RDKit é uma ferramenta para cientistas que trabalham com moléculas. Ela ajuda a analisar e manipular estruturas químicas, calcular propriedades e entender como elas se relacionam.

Quando usar

  • ✓Ao pesquisar novos medicamentos.
  • ✓Ao estudar como as moléculas interagem.
  • ✓Ao criar modelos de compostos químicos.

Exemplo do que pedir para a IA

“Calcule o peso molecular e o LogP para a molécula com SMILES 'CCO'.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/rdkit/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/rdkit/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Você fornece informações sobre uma molécula (como sua fórmula ou nome), e o RDKit usa seus algoritmos para calcular propriedades ou realizar buscas. Ele pode gerar representações visuais ou dados numéricos sobre a molécula.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill rdkit

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/main/skills/rdkit/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

RDKit Cheminformatics Toolkit

Visão Geral

RDKit é uma biblioteca abrangente de quimioinformática que fornece APIs Python para análise e manipulação molecular. Esta habilidade oferece orientação para leitura/escrita de estruturas moleculares, cálculo de descritores, fingerprinting, busca de subestruturas, reações químicas, geração de coordenadas 2D/3D e visualização molecular. Use esta habilidade para descoberta de drogas, química computacional e tarefas de pesquisa em quimioinformática.

Linha de base estável testada (revisada em 01/10/2026): RDKit 2026.03.6, distribuído como rdkit==2026.3.6 no PyPI; esta é a versão estável atual do GitHub/PyPI. A documentação oficial de instalação continua recomendando o conda-forge para a maioria dos usuários, enquanto os wheels multiplataforma do PyPI são publicados sob o nome do pacote rdkit. rdkit-pypi é o nome antigo do pacote PyPI e só deve aparecer ao manter ambientes legados.

Instalação e Configuração

Use uv ao instalar em um ambiente Python existente:

uv pip install "rdkit==2026.3.6"

Para ambientes de química reproduzíveis, especialmente ao misturar pacotes científicos compilados, o conda-forge continua sendo a recomendação upstream:

conda create -c conda-forge -n my-rdkit-env rdkit
conda activate my-rdkit-env

Evite instalar o conda rdkit e o PyPI rdkit/rdkit-pypi no mesmo ambiente, a menos que você esteja depurando deliberadamente o comportamento de empacotamento. Instalações mistas podem tornar incerto qual extensão binária está sendo importada.

Capacidades Principais

Doze áreas de capacidade, cada uma com código funcional, são documentadas em references/core_capabilities.md:

# Área Abrange
1 E/S e criação molecular SMILES, arquivos e blocos MOL, InChI, fornecedores SDF e SMILES, leitura multithread, escritores
2 Sanitização e validação desabilitar sanitização automática, sanitização manual e parcial, detecção de problemas primeiro
3 Análise e propriedades iteração de átomos e ligações, informações de anel e SSSR, quiralidade e estereoquímica, fragmentos
4 Descritores MW, LogP, TPSA, doadores/aceitadores de H-bond, ligações rotacionáveis, anéis aromáticos, cálculo em massa, drug-likeness
5 Fingerprints e similaridade topológico, Morgan/ECFP via rdFingerprintGenerator, MACCS, par de átomos, torção, Avalon; Tanimoto e outras métricas; clusterização Butina
6 Busca de subestrutura consultas SMARTS, recuperação de correspondências e uma biblioteca de padrões comuns
7 Reações químicas SMARTS de reação, aplicação de reações, fingerprints de reação
8 Coordenadas 2D e 3D representação, alinhamento de template, embedding ETKDG, otimização de campo de força, RMSD, embedding restrito
9 Visualização imagens únicas e em grade, destaque de subestrutura, opções de desenho personalizadas, integração com Jupyter, ambientes de bits de fingerprint
10 Modificação molecular hidrogênios explícitos, Kekulização, aromaticidade, substituição de subestrutura, neutralização de carga
11 Hashes e padronização scaffold Murcko e hashes canônicos, hashes de regioisômeros, SMILES randomizados para aumento
12 Farmacóforo e características 3D fábricas de características e extração de características

Fluxos de trabalho funcionais e notas sobre desempenho, thread-safety e sensibilidade à versão estão em references/workflows_and_best_practices.md.

Prefira formatos de intercâmbio portáteis (SMILES, SDF) para dados compartilhados; para caches locais, a representação molecular binária do RDKit evita o pickle genérico.

Preserve o significado químico

SMILES isomérico canônico registra um grafo molecular sob uma versão específica do RDKit. Ele não mescla tautômeros, escolhe um estado de protonação dependente de pH, remove sais ou resolve estéreo não especificado. Preserve a estrutura original e o ID de origem antes de qualquer política de padronização explícita. Similaridade 1.0 não é um teste de identidade: fingerprints colidem e a busca agrupada ignora quiralidade, a menos que --chirality seja selecionado. Veja o exemplo de identidade/padronização testado em references/workflows_and_best_practices.md.

Os auxiliares retêm IDs de origem baseados em um através da filtragem de registros inválidos, rejeitam moléculas vazias e não realizam stripping de sal implícito ou neutralização. Arquivos SMILES não têm cabeçalho; RDKit analisa uma estrutura SMILES/CXSMILES seguida por um nome opcional. Saídas de texto retêm grupos estéreo aprimorados como CXSMILES;

…

Perguntas frequentes

O que é SMILES?

SMILES é uma forma de representar estruturas químicas usando uma linha de texto simples.

O que são descritores moleculares como MW e LogP?

MW (Peso Molecular) é o peso total de uma molécula. LogP é uma medida de quão solúvel uma molécula é em gordura versus água.

O que é 'substructure search'?

É como procurar um pedaço específico (subestrutura) dentro de uma molécula maior.

Detalhes

Descrição original do autor

Cheminformatics toolkit for fine-grained molecular control. SMILES/SDF parsing, descriptors (MW, LogP, TPSA), fingerprints, substructure search, 2D/3D generation, similarity, reactions. For standard workflows with simpler interface, use datamol (wrapper around RDKit). Use rdkit for advanced control, custom sanitization, specialized algorithms.

repo: K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
51 mil
Posição no ranking
#1961
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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