Virtual Screening
提供基于Transformer和分子对接的虚拟筛选工作流。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Virtual Screening。 它的用途是：提供基于Transformer和分子对接的虚拟筛选工作流。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/virtual-screening-x-7/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘我需要针对SARS-CoV-2主蛋白酶进行虚拟筛选，这是我的蛋白结构文件和化合物库。’，它会引导你配置并启动基于Transformer的初筛流程，快速过滤掉低潜力分子，然后对高分化合物进行分子对接，最终输出结合能和结合模式的排名列表。
介绍
Virtual Screening Skill 旨在帮助研究人员和开发者高效地从开放或专有的化学库中筛选出有潜力的候选化合物。它解决了传统药物发现中实验筛选成本高昂、周期漫长的问题，通过计算模拟方法快速缩小候选范围。
该Skill通过SciMiner平台，集成了基于Transformer的快速预筛选和基于分子对接的精细筛选两种工作流。用户只需提供目标蛋白结构和化合物库，即可启动自动化筛选流程，无需手动配置复杂的计算环境。
它非常适合药物化学家、计算生物学研究者、生物信息学开发人员以及任何需要从海量化合库中寻找先导化合物的团队。无论是学术研究还是工业界的药物发现项目，都能从中受益。
使用建议：建议用户在使用前准备好标准化的蛋白结构文件（如PDB格式）和化合物库文件。对于大规模筛选，请确保有足够的计算资源（如GPU支持）。注意事项：分子对接结果的准确性高度依赖蛋白结构的准备和力场参数的选择，建议结合实验数据进行验证。
核心特点
本Skill将基于Transformer的快速初筛与基于对接的精细筛选整合在一个统一的工作流中，通过SciMiner平台提供开箱即用的服务，避免了用户在多工具间切换和集成的麻烦。
注意事项
不适合需要极高精度量子化学计算或处理非标准残基/配体的极端场景。
常见问题
支持哪些格式的化合物库？
支持SDF、MOL2、SMILES等常见格式的开放或专有化合物库。
需要本地安装哪些软件？
主要通过SciMiner云平台或API调用，无需复杂本地部署，但对接计算可能需要本地或高性能计算资源。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/virtual-screening-x-7/raw/index.md 读取 Virtual Screening 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/virtual-screening-x-7/raw/index.md（查看排版版本）