deepchem
✓Toolkit für molekulares maschinelles Lernen. Eigenschaftsvorhersage (ADMET, Toxizität), GNNs (GCN, MPNN), MoleculeNet-Benchmarks, vorab trainierte Modelle, Featurisierung für ML zur Wirkstoffentdeckung.
Installation
SKILL.md
DeepChem is a comprehensive Python library for applying machine learning to chemistry, materials science, and biology. Enable molecular property prediction, drug discovery, materials design, and biomolecule analysis through specialized neural networks, molecular featurization methods, and pretrained models.
DeepChem provides specialized loaders for various chemical data formats:
Critical: For drug discovery tasks, use ScaffoldSplitter to prevent data leakage from similar molecular structures appearing in both training and test sets.
Toolkit für molekulares maschinelles Lernen. Eigenschaftsvorhersage (ADMET, Toxizität), GNNs (GCN, MPNN), MoleculeNet-Benchmarks, vorab trainierte Modelle, Featurisierung für ML zur Wirkstoffentdeckung. Quelle: ovachiever/droid-tings.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill deepchem- Quelle
- ovachiever/droid-tings
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist deepchem?
Toolkit für molekulares maschinelles Lernen. Eigenschaftsvorhersage (ADMET, Toxizität), GNNs (GCN, MPNN), MoleculeNet-Benchmarks, vorab trainierte Modelle, Featurisierung für ML zur Wirkstoffentdeckung. Quelle: ovachiever/droid-tings.
Wie installiere ich deepchem?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill deepchem Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/ovachiever/droid-tings
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01