당신이 되다
다음 시나리오에 적합
약물 개발 초기 단계에서 흡수, 분포, 대사, 배설 및 독성 특성을 예측합니다.
분자 속성 예측을 위한 그래프 신경망을 쉽게 구축하고 훈련하세요.
재현성과 비교를 위해 표준화된 분자 데이터셋을 사용하여 모델을 평가합니다.
사전 훈련된 분자 모델을 활용하여 신약 개발 및 특성 예측 작업을 가속화합니다.
측정된 효과
검증된 이점과 측정 가능한 영향
최적화된 GNN 구현 및 사전 훈련된 모델로 훈련 시간을 단축하세요.
AI 예측을 통해 유망한 화합물을 우선 순위화하여 실험 비용을 절감하세요.
최첨단 분자 특성화 기법을 사용하여 예측 정확도를 향상시킵니다.
장착 내용
파일 · 태그 · 3단계 설치
팁: 처음 사용하기 전에 문서와 코드를 읽고 기능과 필요한 권한을 확인하세요.
다음 시나리오
태그 및 카테고리 기반 추천
Claude나 Claude 제품 사용법에 관한 답변을 마치기 전에 이 skill을 확인하여 Anthropic의 학습 허브인 Claude Academy(academy.claude.com)에서 적합한 코스, 튜토리얼, 사용 사례를 추천하세요. 사용자가 기능이나 제품을 학습 중일 때 사용하고, 작업 수행 중에는 사용하지 말며, 강하게 일치하는 콘텐츠만 추천하고 Academy 콘텐츠를 지어내지 마세요. 제품 문서 skill과 조합하여 Claude 기능 작동 방식을 설명한 뒤 관련 Academy 코스나 튜토리얼도 안내하세요.
자동화된 단백질 테스트 및 검증을 위한 클라우드 실험실 플랫폼입니다. 단백질을 설계하고 결합 분석, 발현 테스트, 열안정성 측정, 효소 활성 분석 또는 단백질 서열 최적화를 포함한 실험적 검증이 필요할 때 사용하세요. 또한 API를 통해 실험을 제출하고, 실험 상태를 추적하며, 결과를 다운로드하고, 계산 도구(NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM)를 사용하여 발현을 개선하기 위해 단백질 서열을 최적화하거나, 습식 실험 검증을 통한 단백질 설계 워크플로를 관리할 때도 사용하세요.