# chembl-database

Скилл даёт агенту доступ к базе ChEMBL: молекулы, мишени, биоактивность, одобренные лекарства и поиск по структуре.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2200 установок · ★ 3329
- Автор: google-deepmind
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/google-deepmind/science-skills/tree/HEAD/skills/chembl_database/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/chembl-database

## Что делает

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`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl-database -a claude-code
```
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/chembl_database/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/chembl_database/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/chembl_database/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/chembl_database/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install google-deepmind/science-skills chembl_database
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/chembl_database/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/google-deepmind/science-skills --path skills/chembl_database
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/chembl_database/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill chembl_database -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/google-deepmind/science-skills/tree/HEAD/skills/chembl_database/SKILL.md

## Когда брать
- 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

## Похожие
- [database-lookup](https://affpapa.org/nevibecode/skills/database-lookup.md) — скилл · 2100 установок
- [chembl-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/chembl-skill.md) — скилл · 13 установок
- [tooluniverse-target-research](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-target-research.md) — скилл · 409 установок
- [target-prioritization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/target-prioritization.md) — скилл · 2900 установок
- [tooluniverse-gwas-drug-discovery](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-gwas-drug-discovery.md) — скилл · 386 установок
- [bioservices](https://affpapa.org/nevibecode/skills/bioservices.md) — скилл · 1900 установок

Из того же набора: [google-deepmind/science-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/google-deepmind/science-skills.md) — 39 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md