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molfeat - 用于机器学习的分子特征化

将 SMILES 字符串或 RDKit 分子转换为数值特征,用于 QSAR、筛选、相似性搜索和分子机器学习。

标签

更新于: 2026-09-29
分子特征化化学信息学机器学习QSAR分子指纹分子嵌入

能力

典型输入

典型输出

该技能可以做什么

  • 将分子结构转换为特征
  • 计算分子指纹
  • 计算分子描述符
  • 生成预训练嵌入
  • 并行处理批量数据
  • 保存和重新加载配置
  • 搜索可用特征化器

输入

  • SMILES 字符串
  • RDKit 分子
  • 分子数据集
  • 特征化器配置
  • 预训练模型名称

输出

  • 数值特征向量
  • 分子嵌入
  • 特征化器配置文件
  • 特征化器搜索结果

要求

  • Python 环境
  • molfeat 软件包
  • 特征化器所需的可选依赖

来源

  • 规范: SKILL.md
将分子结构转换为特征
计算分子指纹
计算分子描述符
生成预训练嵌入
SMILES 字符串
RDKit 分子
分子数据集
数值特征向量
分子嵌入
特征化器配置文件