К основному содержанию
скилл CX Codex

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.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
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-code
Открыть на GitHub

Что 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-code
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/chembl_database/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/chembl_database/

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

Похожие скиллы

Всё по теме «Наука и исследования» →
database-lookup K-Dense-AI Находит факты в 80 внешних базах данных через API с контролем пагинации и источников. Пригодится, когда научные или финансовые данные нужно подтвердить первоисточником. CX Codex +1 2 100установок chembl-skill официальный OpenAI Скилл отправляет запросы к API ChEMBL и возвращает краткие сводки по активности, молекулам, мишеням, механизмам действия и текстовому поиску. Подойдёт для справок по данным ChEMBL. CX Codex GP ChatGPT 13установок tooluniverse-target-research mims-harvard Собирает досье по биологическим мишеням через 9 направлений: экспрессия в тканях, генетика, безопасность и доступность для лекарств. Нужен при оценке белков и генов для drug discovery. CX Codex +1 409установок target-prioritization Agents365-ai Скилл собирает досье по списку генов-кандидатов из DE-анализа: тянет данные из UniProt, OpenTargets, PubMed, HPA и ChEMBL и пересортировывает гены по составному баллу. CX Codex +1 2 900установок tooluniverse-gwas-drug-discovery mims-harvard Скилл связывает локусы GWAS с генами-мишенями, оценивает их пригодность для лекарств и ищет готовые молекулы в ChEMBL и DGIdb. CX Codex +1 386установок bioservices K-Dense-AI Помогает запрашивать биоинформатические базы через библиотеку BioServices в Python. Пригодится при аннотации белков, поиске путей в KEGG и маппинге химических соединений. CX Codex +1 1 900установок

Из того же набора39

human-protein-atlas-database Извлекает данные об экспрессии белков и их субклеточной локализации из Human Protein Atlas. Помогает проверить наличие белка в тканях человека и опухолях. CX Codex +1 2 200установок opentargets-database Скилл даёт агенту доступ к Open Targets Platform через GraphQL: связи ген-болезнь, данные о лекарствах и оценка перспективности мишени. CX Codex +1 2 200установок ensembl-database Переводит символы генов в ENSG, ENST и ENSP, тянет последовательности и предсказывает эффект варианта через VEP. Нужен, когда работаешь с геномными данными из терминала. CX Codex +1 2 200установок clinvar-database Ищет клиническую значимость и классификацию патогенности геномных вариантов в базе ClinVar. Пригодится для проверки мутаций и поиска контролей. CX Codex +1 2 200установок alphagenome-single-variant-analysis Скилл разбирает эффект генетического варианта в формате chr:pos:ref>alt через AlphaGenome API: экспрессия, доступность хроматина, гистоновые метки. CX Codex +1 2 200установок uniprot-database Скилл ищет белки, аннотации функций и последовательности в базах UniProtKB, UniParc и UniRef. Помогает сопоставлять идентификаторы и выгружать биологические данные. CX Codex +1 2 200установок openfda-database Ищет, считает и выгружает данные из openFDA API. Нужен для запросов о препаратах, отзывах, маркировке, NDC и событиях безопасности FDA. CX Codex +1 2 200установок pymol Скилл для PyMOL: строит изображения белковых и молекулярных структур, делает выравнивания, меряет расстояния и контакты. Пригодится, когда есть файл структуры и нужна картинка или метрика. CX Codex +1 2 200установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой