chembl-database — скилл для Claude Code: запросы к ChEMBL
Скилл даёт агенту доступ к базе ChEMBL: молекулы, мишени, биоактивность, одобренные лекарства и поиск по структуре.
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl-database -a claude-code
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a claude-codeЧто делает chembl-database
Скилл оборачивает HTTP API ChEMBL в один скрипт scripts/chembl_api.py с подкомандами. Агент вызывает его через uv run, а результат каждого запроса пишется в файл по флагу --output, который обязателен для любой подкоманды. Дальше файл читают через jq или своим кодом: списки приходят массивом с ключом по имени эндпоинта, например molecules или activities.
Что можно достать: молекулу по ChEMBL ID, поиск по имени, пакетную выборку по списку ID, фильтр по свойствам вроде молекулярной массы. Отдельно идут мишени, активности с фильтром по target_chembl_id и standard_type, информация о лекарствах, показания, предупреждения и механизмы действия. Поиск по сходству и подструктуре считается на стороне сервера, локальный RDKit для этого не нужен. Картинку 2D-структуры скрипт отдаёт в SVG или PNG.
Перед первым запуском нужно поставить uv и положить его в PATH. Ещё скилл требует уведомить пользователя об условиях ChEMBL и создать файл .licenses/chembl_database_LICENSE.txt в корне рабочей папки, если его там нет. Запросы к API идут только через этот скрипт: он держит лимит частоты и повторяет попытку при сетевой ошибке, так что curl в обход — плохая идея. Единицы биоактивности в базе разные (nM, µM, pM), для сравнения есть флаг --normalize, он приводит значения к nM и добавляет в запись normalized_value_nM и normalization_note.
Какие задачи решает
- найти молекулу по имени и вытащить её ChEMBL ID
- собрать активности по мишени с фильтром по типу IC50
- привести значения биоактивности к одной единице измерения
- проверить показания и механизм действия одобренного препарата
- найти похожие соединения по SMILES без локального RDKit
Примеры запросов агенту
- найди в ChEMBL молекулу аспирин и покажи её свойства
- собери IC50 по мишени CHEMBL203 и нормализуй значения в nM
- скачай SVG-картинку структуры для CHEMBL25
Как установить chembl-database
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl-database -a claude-codenpx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/chembl_database/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/chembl_database/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/chembl_database/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/chembl_database/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install google-deepmind/science-skills chembl_database2Вручную: положить файлы
.github/skills/chembl_database/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/google-deepmind/science-skills --path skills/chembl_databaseВручную: положить файлы
.devin/skills/chembl_database/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о chembl-database
Как установить chembl-database в Claude?
Выполните npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl-database -a claude-code, затем npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a claude-code. После этого файл скилла лежит в ~/.claude/skills/chembl_database/SKILL.md.
Что делает chembl-database?
Даёт агенту доступ к базе ChEMBL через скрипт scripts/chembl_api.py: молекулы, мишени, биоактивность, лекарства, показания, механизмы действия и поиск по структуре. Результаты каждого запроса сохраняются в файл.
Что нужно для работы скилла?
Установленный uv в PATH и файл .licenses/chembl_database_LICENSE.txt в корне рабочей папки — скилл создаёт его после уведомления об условиях ChEMBL. Запросы идут только через скрипт, потому что он соблюдает лимит частоты и повторяет попытки при сетевых сбоях.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: chembl-database
description: >
Query the ChEMBL database for bioactive molecules, drug targets, bioactivity
data, approved drugs, and chemical structures. Use when the user asks about
compounds, targets, IC50/Ki values, drug mechanisms, or structure searches.
---
# ChEMBL Database Query
## Prerequisites
1. **`uv`**: Read the `uv` skill and follow its Setup instructions to ensure
`uv` is installed and on PATH.
2. **User Notification**: If .licenses/chembl_database_LICENSE.txt does not
already exist in the workspace root directory then (1) prominently notify
the user to check the terms at
https://chembl.gitbook.io/chembl-interface-documentation/about, then (2)
create the file recording the notification text and timestamp.
## Core Rules
- [!IMPORTANT] **Use the Utility Scripts**: You MUST ALWAYS use the provided
utility script `scripts/chembl_api.py` for all ChEMBL API interactions,
including checking status. NEVER use `curl` or custom Python requests to
query the ChEMBL API directly. This ensures rate limit is enfoced and also
retries on network errors.
- **Output to File (Required)**: The `--output` flag is **required** for every
subcommand. All JSON results are written to the specified file. After
running the command, read the output file with jq or your own code to
extract the data. List results are typically wrapped in a JSON array keyed
by the endpoint name (e.g., `molecules`, `activities`).
- **Notification**: If this skill is used, ensure this is mentioned in the
output.
## Utility Script
All ChEMBL API queries use one script with subcommands:
```bash
uv run scripts/chembl_api.py <subcommand> --output <file> [options]
```
--------------------------------------------------------------------------------
### 1. Check API Status
```bash
uv run scripts/chembl_api.py status --output /tmp/status.json
```
--------------------------------------------------------------------------------
### 2. Molecule Queries
**Fetch by ChEMBL ID:** `bash uv run scripts/chembl_api.py molecule --id
CHEMBL25 --output /tmp/mol.json`
**Search by name:** `bash uv run scripts/chembl_api.py molecule --search
"aspirin" --limit 3 --output /tmp/mol_search.json`
**Batch fetch:** `bash uv run scripts/chembl_api.py molecule --ids
"CHEMBL25;CHEMBL1642" --limit 10 --output /tmp/mol_batch.json`
**Filter by properties:** `bash uv run scripts/chembl_api.py molecule --filter
molecule_properties__mw_freebase__lte=500 --limit 5 --output
/tmp/mol_filter.json`
**Filter by range:** `bash uv run scripts/chembl_api.py molecule --filter
molecule_properties__mw_freebase__range=150,200 --limit 5 --output
/tmp/mol_range.json`
**Download SDF structure file:** `bash uv run scripts/chembl_api.py molecule
--id CHEMBL25 --dl_format sdf --output /tmp/aspirin.sdf`
> **Tip**: SDF/MOL files can be passed directly to tools like PyMOL or RDKit for
> 3D visualization and analysis.
--------------------------------------------------------------------------------
### 3. Target Queries
**Search for targets:** `bash uv run scripts/chembl_api.py target --search
"EGFR" --limit 5 --output /tmp/targets.json`
**Fetch by ID:** `bash uv run scripts/chembl_api.py target --id CHEMBL203
--output /tmp/egfr.json`
--------------------------------------------------------------------------------
### 4. Bioactivity Data
**Fetch activity by ID:** `bash uv run scripts/chembl_api.py activity --id 31863
--output /tmp/act.json`
**Search activities:** `bash uv run scripts/chembl_api.py activity --search
"EGFR" --limit 5 --output /tmp/act_search.json`
**Filter activities for a target:** `bash uv run scripts/chembl_api.py activity
--filter target_chembl_id=CHEMBL203 standard_type=IC50 --limit 10 --output
/tmp/egfr_ic50.json`
**Normalize bioactivity units to nM:** `bash uv run scripts/chembl_api.py
activity --filter target_chembl_id=CHEMBL203 standard_type=IC50 --limit 5
--normalize --output /tmp/egfr_normalized.json`
> **Important**: Bioactivity values come in various units (nM, µM, pM). Use
> `--normalize` to convert all values to nM for consistent comparison. Each
> record will include `normalized_value_nM` and `normalization_note`.
--------------------------------------------------------------------------------
### 5. Drug Information
**Fetch drug details:** `bash uv run scripts/chembl_api.py drug --id CHEMBL25
--output /tmp/drug.json`
**Drug indications:** `bash uv run scripts/chembl_api.py drug_indication
--filter molecule_chembl_id=CHEMBL25 --limit 10 --output /tmp/indications.json`
**Filter indications by phase:** `bash uv run scripts/chembl_api.py
drug_indication --filter molecule_chembl_id=CHEMBL25 max_phase_for_ind=4.0
--limit 10 --output /tmp/approved_indications.json`
**Drug warnings:** `bash uv run scripts/chembl_api.py drug_warning --limit 5
--output /tmp/warnings.json`
**Mechanisms of action:** `bash uv run scripts/chembl_api.py mechanism --filter
molecule_chembl_id=CHEMBL25 --limit 5 --output /tmp/mech.json`
--------------------------------------------------------------------------------
### 6. Structure-Based Searches
> **Note**: Both similarity and substructure searches are performed
> **server-side** on ChEMBL's pre-indexed database. They do not require a local
> RDKit installation.
**Similarity search (SMILES + threshold):** `bash uv run scripts/chembl_api.py
similarity --smiles "CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O" --similarity 85 --limit 5 --output
/tmp/similar.json`
**Substructure search (SMILES):** `bash uv run scripts/chembl_api.py
substructure --smiles "c1ccccc1" --limit 5 --output /tmp/substruct.json`
--------------------------------------------------------------------------------
### 7. Compound Image
Download a 2D structure image (SVG by default, scalable for publication):
```bash
uv run scripts/chembl_api.py image --id CHEMBL25 --output /tmp/chembl25.svg
```
*Options:*
- `--dimensions`: Image size in pixels (max 500, default 500).
- `--engine`: Rendering engine (default: rdkit).
- `--img_format`: Output format — `svg` (default, vector) or `png` (raster).
--------------------------------------------------------------------------------
### 8. Cross-Referencing with Other Databases
ChEMBL integrates with UniProt, Ensembl, PubChem, and other databases. Common
cross-referencing patterns:
**Find a ChEMBL target from a UniProt accession:** `bash uv run
scripts/chembl_api.py target --filter target_components__accession=P00533
--limit 5 --output /tmp/uniprot_target.json`
**Resolve any ChEMBL ID to its entity type:** `bash uv run scripts/chembl_api.py
chembl_id_lookup --id CHEMBL203 --output /tmp/lookup.json`
**Look up cross-reference sources:** `bash uv run scripts/chembl_api.py
xref_source --limit 10 --output /tmp/xrefs.json`
> **Tip**: Use the `target_component` endpoint to find UniProt accessions, gene
> names, and protein sequences for any ChEMBL target.
--------------------------------------------------------------------------------
### 9. Pagination
All list endpoints support `--limit` and `--offset` for pagination:
```bash
# First page: 2 results starting at offset 0
uv run scripts/chembl_api.py molecule --limit 2 --offset 0 --output /tmp/page1.json
# Second page: next 2 results starting at offset 2
uv run scripts/chembl_api.py molecule --limit 2 --offset 2 --output /tmp/page2.json
```
The response includes `page_meta` with `total_count`, `limit`, `offset`, `next`,
and `previous` links. Use successive `--offset` values to page through large
result sets.
--------------------------------------------------------------------------------
### 10. Other Endpoints
All remaining endpoints follow the same pattern:
```bash
uv run scripts/chembl_api.py <subcommand> --output <file> [--id ID | --ids ID1;ID2 | --search QUERY] [--limit N] [--offset N] [--filter KEY=VAL ...]
```
**Key subcommands at a glance:**
- `molecule` (searchable: true): Molecules/compounds — the primary entry point
- `target` (searchable: true): Drug targets (proteins, organisms, etc.)
- `activity` (searchable: true): Bioactivity data (IC50, Ki, EC50, etc.)
- `drug` (searchable: false): Approved drugs
- `mechanism` (searchable: false): Mechanisms of action
- `assay` (searchable: true): Assay descriptions
- `similarity` (searchable: false): Similarity search (special)
- `substructure` (searchable: false): Substructure search (special)
- `image` (searchable: false): Compound image download (special)
**Full subcommand list:**
- `activity_supp` (searchable: false): Supplementary activity data
- `assay_class` (searchable: false): Assay classifications
- `atc_class` (searchable: false): ATC drug classifications
- `binding_site` (searchable: false): Binding site information
- `biotherapeutic` (searchable: false): Biotherapeutic molecules
- `cell_line` (searchable: false): Cell line details
- `chembl_id_lookup` (searchable: true): ChEMBL ID resolution
- `chembl_release` (searchable: false): Database release info
- `compound_record` (searchable: false): Compound records
- `compound_structural_alert` (searchable: false): Structural alerts
- `document` (searchable: true): Literature documents
- `document_similarity` (searchable: false): Document similarity
- `drug_indication` (searchable: false): Drug indications
- `drug_warning` (searchable: false): Drug safety warnings
- `go_slim` (searchable: false): GO slim terms
- `metabolism` (searchable: false): Metabolism data
- `molecule_form` (searchable: false): Molecule forms (salts/parents)
- `organism` (searchable: false): Organisms
- `protein_classification` (searchable: true): Protein classifications
- `source` (searchable: false): Data sources
- `target_component` (searchable: false): Target protein components
- `target_relation` (searchable: false): Target relationships
- `tissue` (searchable: false): Tissue types
- `xref_source` (searchable: false): Cross-reference sources
- `status` (searchable: false): API status check (special)
## Common Options
- `--output FILE`: **Required.** Output file path for JSON results.
- `--id ID`: Fetch a single record by ID.
- `--ids ID1;ID2;...`: Batch fetch multiple records.
- `--search QUERY`: Free-text search (only for searchable endpoints, marked
✓).
- `--limit N`: Max results to return (default: 5).
- `--offset N`: Pagination offset.
- `--filter KEY=VAL`: Filter parameters (can specify multiple).
- `--normalize`: (activity only) Normalize values to nM.
- `--dl_format sdf|mol`: (molecule only) Download structure file.
## Reference
- **API Endpoints Reference**: See
[references/api_endpoints.md](references/api_endpoints.md) for the full list
of endpoints and filter operators.
## Workflow
1. Use `status --output /tmp/status.json` to verify the API is available.
2. Search for targets, molecules, or drugs using the relevant subcommand.
3. Read the output JSON file to extract IDs and data.
4. Use IDs from search results to fetch detailed records.
5. Query `activity` with filters to get bioactivity data for targets/molecules.
Use `--normalize` when comparing values across studies.
6. Use `similarity` or `substructure` for server-side structure-based queries.
7. Download compound images with `image` or structure files with `molecule
--dl_format sdf`.
8. Use `target --filter target_components__accession=<UniProt>` to cross-
reference with UniProt.
© google-deepmind · Apache-2.0 · google-deepmind/science-skills