🚀 PyTDC：AI药研利器，一键生成百万测试数据，效率起飞！

核心功能

PyTDC是一个开放科学平台，提供AI-ready的药物发现数据集和基准，涵盖整个药物发现管道，包括单实例预测（分子/蛋白质属性）、多实例预测（药物-靶点相互作用，DDI）和生成（分子生成，逆合成）。

适用平台

PyTDC完美适配主流AI编程助手，如Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, OpenAI Codex, Gemini Code Assist, 文心快码, 腾讯云CodeBuddy, 华为云CodeArts等，是这些IDE的“最强外挂”，能显著提升AI的上下文理解能力。

实操代码示例

from tdc.single_pred import ADME
data = ADME(name='Caco2_Wang')
split = data.get_split(method='scaffold')

优势分析

PyTDC提供标准化的评估指标和有意义的分割数据，包括单实例预测、多实例预测和生成任务，使得药物发现和开发更加高效。

应用场景

PyTDC适用于药物发现、药物-靶点相互作用预测、毒性预测、分子生成等场景，帮助研究人员和开发者快速获取高质量的数据集和基准。

最佳实践

在使用PyTDC时，建议使用标准化的数据分割策略，如scaffold split，以确保数据集的多样性和代表性。同时，利用PyTDC提供的分子生成或acles，可以优化分子的化学性质。

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