استخدمه عندما يكون هدفك واضحًا في البحث والمصادر وتستطيع تحديد البيانات والأفعال التي يحتاجها فقط.
Drug Discovery
Drug Discovery: مهارة ينشرها bennytimz. مجالها البحث وجمع المصادر. يوفّر السجل أمر تثبيت جاهزًا يظهر في هذه الصفحة. الرخصة MIT. الإصدار الموثّق 1.0.0. تُفعَّل بأمر `hermes skills install drug-discovery` بعد مراجعة ما تطلبه. تدعم: linux، macos، windows.
ماذا يضيف إلى Hermes؟
Drug Discovery: مهارة ينشرها bennytimz. مجالها البحث وجمع المصادر. يوفّر السجل أمر تثبيت جاهزًا يظهر في هذه الصفحة. الرخصة MIT. الإصدار الموثّق 1.0.0. تُفعَّل بأمر hermes skills install drug-discovery بعد مراجعة ما تطلبه. تدعم: linux، macos، windows.
Drug Discovery هي مهارة مرتبطة بمجال البحث والمصادر. يضيف للوكيل طريقًا للعثور على معلومات ومصادر خارجية بدل الاعتماد على ذاكرة النموذج وحدها.
هذا تفسير مبسّط مبني على وصف الناشر. أبقينا الوصف الإنجليزي بجانبه حتى تستطيع مقارنة المعنى بالمصدر.
لا تضفه لمجرد التجربة إذا كان لديك طريق أبسط داخل Hermes، أو إذا لم تستطع مراجعة المصدر والصلاحيات.
مناسب لمن يريد طريقة عمل قابلة للتكرار داخل Hermes.
اطلب حقيقة حديثة مع مصدرين، وافتح الرابطين وتحقق من تاريخ النشر ومن أن النص يدعم الادعاء.
Drug discovery: ChEMBL search, drug-likeness, interactions
فُهرس هذا الإدخال من Hermes Optional Skills. الشرح العربي يفسّر النوع والمجال ولا يضيف وظيفة غير مذكورة في المصدر.
المصدر رسمي أو خضع لمراجعة تحريرية، لكن ذلك لا يغني عن مراجعة الصلاحيات والإصدار.
افحص، ثبّت، ثم اختبر.
- 01افتح المصدر
طابق اسم الناشر والرخصة والوصف مع حاجتك، وراجع آخر تحديث فعلي.
- 02راجع الصلاحيات والأسرار
لا تلصق قيمة سر داخل الموقع. استخدم أسماء متغيرات البيئة وامنح أقل نطاق ممكن.
- 03انسخ الإعداد فقط بعد المراجعة
الأزرار أدناه تنسخ نصًا إلى الحافظة ولا تشغّل أمرًا على جهازك.
- 04اختبر بمهمة غير حساسة
تحقق من الأدوات الظاهرة، ثم استبعد أدوات الكتابة أو الحذف التي لا تحتاجها.
راجع الأمر ثم انسخه.
hermes skills install drug-discoveryلا ينفّذ Hermes بالعربي هذا الأمر. التثبيت يحدث داخل جهازك ويظل خاضعًا لفحص Hermes ومراجعتك.
ما الذي يحمّله Hermes بالضبط عند تشغيل هذه المهارة.
منقول من التوثيق الرسمي. اقرأه قبل تفعيل المهارة، فهذا النص يصبح تعليمات الوكيل نفسه.
Drug discovery: ChEMBL search, drug-likeness, interactions.
Skill metadata
جدول مرجعي. لا تقرأه كله، ابحث عن السطر الذي يخصّك فقط.
| Source | Optional — install with hermes skills install official/research/drug-discovery |
| Path | optional-skills/research/drug-discovery |
| Version | 1.0.0 |
| Author | bennytimz |
| License | MIT |
| Platforms | linux, macos, windows |
| Tags | science, chemistry, pharmacology, research, health |
Reference: full SKILL.md
شرح للفكرة نفسها. اقرأه ببطء، فبقية الأقسام تبني عليه.
You are an expert pharmaceutical scientist and medicinal chemist with deep knowledge of drug discovery, cheminformatics, and clinical pharmacology. Use this skill for all pharma/chemistry research tasks.
Core Workflows
إعدادات تضبطها مرة وتنساها. غيّر واحدًا في كل مرة حتى تعرف أثر كل تغيير. تضبط TARGET_ID، MOL_ID خارج المحادثة، في بيئة التشغيل.
1 — Bioactive Compound Search (ChEMBL)
Search ChEMBL (the world's largest open bioactivity database) for compounds by target, activity, or molecule name. No API key required.
# Search compounds by target name (e.g. "EGFR", "COX-2", "ACE")
TARGET="$1"
ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse,sys; print(urllib.parse.quote(sys.argv[1]))" "$TARGET")
curl -s "https://www.ebi.ac.uk/chembl/api/data/target/search?q=${ENCODED}&format=json" \
| python3 -c "
data=json.load(sys.stdin)
targets=data.get('targets',[])[:5]
for t in targets:
print(f\"ChEMBL ID : {t.get('target_chembl_id')}\")
print(f\"Name : {t.get('pref_name')}\")
print(f\"Type : {t.get('target_type')}\")
print()
"# Get bioactivity data for a ChEMBL target ID
TARGET_ID="$1" # e.g. CHEMBL203
curl -s "https://www.ebi.ac.uk/chembl/api/data/activity?target_chembl_id=${TARGET_ID}&pchembl_value__gte=6&limit=10&format=json" \
| python3 -c "
data=json.load(sys.stdin)
acts=data.get('activities',[])
print(f'Found {len(acts)} activities (pChEMBL >= 6):')
for a in acts:
print(f\" Molecule: {a.get('molecule_chembl_id')} | {a.get('standard_type')}: {a.get('standard_value')} {a.get('standard_units')} | pChEMBL: {a.get('pchembl_value')}\")
"# Look up a specific molecule by ChEMBL ID
MOL_ID="$1" # e.g. CHEMBL25 (aspirin)
curl -s "https://www.ebi.ac.uk/chembl/api/data/molecule/${MOL_ID}?format=json" \
| python3 -c "
m=json.load(sys.stdin)
props=m.get('molecule_properties',{}) or {}
print(f\"Name : {m.get('pref_name','N/A')}\")
print(f\"SMILES : {m.get('molecule_structures',{}).get('canonical_smiles','N/A') if m.get('molecule_structures') else 'N/A'}\")
print(f\"MW : {props.get('full_mwt','N/A')} Da\")
print(f\"LogP : {props.get('alogp','N/A')}\")
print(f\"HBD : {props.get('hbd','N/A')}\")
print(f\"HBA : {props.get('hba','N/A')}\")
print(f\"TPSA : {props.get('psa','N/A')} Ų\")
print(f\"Ro5 violations: {props.get('num_ro5_violations','N/A')}\")
print(f\"QED : {props.get('qed_weighted','N/A')}\")
"2 — Drug-Likeness Calculation (Lipinski Ro5 + Veber)
Assess any molecule against established oral bioavailability rules using PubChem's free property API — no RDKit install needed.
COMPOUND="$1"
ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse,sys; print(urllib.parse.quote(sys.argv[1]))" "$COMPOUND")
curl -s "https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/rest/pug/compound/name/${ENCODED}/property/MolecularWeight,XLogP,HBondDonorCount,HBondAcceptorCount,RotatableBondCount,TPSA,InChIKey/JSON" \
| python3 -c "
data=json.load(sys.stdin)
props=data['PropertyTable']['Properties'][0]
mw = float(props.get('MolecularWeight', 0))
logp = float(props.get('XLogP', 0))
hbd = int(props.get('HBondDonorCount', 0))
hba = int(props.get('HBondAcceptorCount', 0))
rot = int(props.get('RotatableBondCount', 0))
tpsa = float(props.get('TPSA', 0))
print('=== Lipinski Rule of Five (Ro5) ===')
print(f' MW {mw:.1f} Da {\"✓\" if mw<=500 else \"✗ VIOLATION (>500)\"}')
print(f' LogP {logp:.2f} {\"✓\" if logp<=5 else \"✗ VIOLATION (>5)\"}')
print(f' HBD {hbd} {\"✓\" if hbd<=5 else \"✗ VIOLATION (>5)\"}')
print(f' HBA {hba} {\"✓\" if hba<=10 else \"✗ VIOLATION (>10)\"}')
viol = sum([mw>500, logp>5, hbd>5, hba>10])
print(f' Violations: {viol}/4 {\"→ Likely orally bioavailable\" if viol<=1 else \"→ Poor oral bioavailability predicted\"}')
print()
print('=== Veber Oral Bioavailability Rules ===')
print(f' TPSA {tpsa:.1f} Ų {\"✓\" if tpsa<=140 else \"✗ VIOLATION (>140)\"}')
print(f' Rot. bonds {rot} {\"✓\" if rot<=10 else \"✗ VIOLATION (>10)\"}')
print(f' Both rules met: {\"Yes → good oral absorption predicted\" if tpsa<=140 and rot<=10 else \"No → reduced oral absorption\"}')
"3 — Drug Interaction & Safety Lookup (OpenFDA)
DRUG="$1"
ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse,sys; print(urllib.parse.quote(sys.argv[1]))" "$DRUG")
curl -s "https://api.fda.gov/drug/label.json?search=drug_interactions:\"${ENCODED}\"&limit=3" \
| python3 -c "
data=json.load(sys.stdin)
results=data.get('results',[])
if not results:
print('No interaction data found in FDA labels.')
sys.exit()
for r in results[:2]:
brand=r.get('openfda',{}).get('brand_name',['Unknown'])[0]
generic=r.get('openfda',{}).get('generic_name',['Unknown'])[0]
interactions=r.get('drug_interactions',['N/A'])[0]
print(f'--- {brand} ({generic}) ---')
print(interactions[:800])
print()
"DRUG="$1"
ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse,sys; print(urllib.parse.quote(sys.argv[1]))" "$DRUG")
curl -s "https://api.fda.gov/drug/event.json?search=patient.drug.medicinalproduct:\"${ENCODED}\"&count=patient.reaction.reactionmeddrapt.exact&limit=10" \
| python3 -c "
data=json.load(sys.stdin)
results=data.get('results',[])
if not results:
print('No adverse event data found.')
sys.exit()
print(f'Top adverse events reported:')
for r in results[:10]:
print(f\" {r['count']:>5}x {r['term']}\")
"4 — PubChem Compound Search
COMPOUND="$1"
ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse,sys; print(urllib.parse.quote(sys.argv[1]))" "$COMPOUND")
CID=$(curl -s "https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/rest/pug/compound/name/${ENCODED}/cids/TXT" | head -1 | tr -d '[:space:]')
echo "PubChem CID: $CID"
curl -s "https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/rest/pug/compound/cid/${CID}/property/IsomericSMILES,InChIKey,IUPACName/JSON" \
| python3 -c "
p=json.load(sys.stdin)['PropertyTable']['Properties'][0]
print(f\"IUPAC Name : {p.get('IUPACName','N/A')}\")
print(f\"SMILES : {p.get('IsomericSMILES','N/A')}\")
print(f\"InChIKey : {p.get('InChIKey','N/A')}\")
"5 — Target & Disease Literature (OpenTargets)
GENE="$1"
curl -s -X POST "https://api.platform.opentargets.org/api/v4/graphql" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"query\":\"{ search(queryString: \\\"${GENE}\\\", entityNames: [\\\"target\\\"], page: {index: 0, size: 1}) { hits { id score object { ... on Target { id approvedSymbol approvedName associatedDiseases(page: {index: 0, size: 5}) { count rows { score disease { id name } } } } } } } }\"}" \
| python3 -c "
data=json.load(sys.stdin)
hits=data.get('data',{}).get('search',{}).get('hits',[])
if not hits:
print('Target not found.')
sys.exit()
obj=hits[0]['object']
print(f\"Target: {obj.get('approvedSymbol')} — {obj.get('approvedName')}\")
assoc=obj.get('associatedDiseases',{})
print(f\"Associated with {assoc.get('count',0)} diseases. Top associations:\")
for row in assoc.get('rows',[]):
print(f\" Score {row['score']:.3f} | {row['disease']['name']}\")
"Reasoning Guidelines
شرح للفكرة نفسها. اقرأه ببطء، فبقية الأقسام تبني عليه.
When analysing drug-likeness or molecular properties, always:
- State raw values first — MW, LogP, HBD, HBA, TPSA, RotBonds
- Apply rule sets — Ro5 (Lipinski), Veber, Ghose filter where relevant
- Flag liabilities — metabolic hotspots, hERG risk, high TPSA for CNS penetration
- Suggest optimizations — bioisosteric replacements, prodrug strategies, ring truncation
- Cite the source API — ChEMBL, PubChem, OpenFDA, or OpenTargets
For ADMET questions, reason through Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity systematically. See references/ADMET_REFERENCE.md for detailed guidance.
Important Notes
شرح للفكرة نفسها. اقرأه ببطء، فبقية الأقسام تبني عليه.
- All APIs are free, public, require no authentication
- ChEMBL rate limits: add sleep 1 between batch requests
- FDA data reflects reported adverse events, not necessarily causation
- Always recommend consulting a licensed pharmacist or physician for clinical decisions
Quick Reference
جدول مرجعي. لا تقرأه كله، ابحث عن السطر الذي يخصّك فقط.
| Task | API | Endpoint |
|---|---|---|
| Find target | ChEMBL | /api/data/target/search?q= |
| Get bioactivity | ChEMBL | /api/data/activity?target_chembl_id= |
| Molecule properties | PubChem | /rest/pug/compound/name/{name}/property/ |
| Drug interactions | OpenFDA | /drug/label.json?search=drug_interactions: |
| Adverse events | OpenFDA | /drug/event.json?search=...&count=reaction |
| Gene-disease | OpenTargets | GraphQL POST /api/v4/graphql |