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drtony1

target research

作者 DrToNy1 · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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在 OpenClaw 中安装
/install target-research
功能描述
小分子新药靶点深度调研。当用户提到任何靶点名称(如KRAS、BTK、EGFR等),要求调研/分析靶点、评估成药性、查看竞争格局时触发。 适用场景:靶点全方位调研、成药性评估、竞争格局分析、专利态势分析、靶点价值评估。 输出:专业HTML研报 + 结构化摘要(含靶点打分、专利拥挤度、适应症、小分子起点、晶体结构等关...
使用说明 (SKILL.md)

小分子新药靶点深度调研

执行流程

Step 0: 前置判断 — 靶点类型识别,决定重点方向
Step 1: 数据采集 — 按 references/data-sources.md 执行数据源 A~J(J=高引文献)
Step 2: 数据整理 — 填入标准数据表(含CRO Assay、差异化策略、高引文献)
Step 3: 十维分析 — 按 references/analysis-prompts.md 逐章节输出
Step 4: 报告输出 — 按 references/report-template.md 生成 HTML 文件
  ⚠️ 内容要求:每个章节必须有充实的段落论述(不是只有表格/列表),关键观点要分析"为什么",
  数据必须具体到PDB ID/药物名/公司名,分析要有深度和策略含义。
  不要使用卡片、KPI网格、评分条等装饰性组件。白底深色文字,专业文档风格。
Step 4.5: 上传 Google Drive — rclone copy 至 `gdrive:OpenClaw/靶点调研/`
Step 5: 质量检查 — 按 references/report-template.md 中质量清单核验
Step 6: 摘要输出 — 输出结构化摘要(含打分)

超时处理:单次 fetch/search 超过30秒无响应,立即切换备用搜索词。数据源A+C、D+E、F+G可分别并发发起。

Step 0:前置判断

根据靶点类型决定后续路径:

类型 判断条件 额外要求 重点数据源
激酶类 名称含Kinase或属激酶家族 重点分析结合口袋保守性、ATP位点 C+G
GPCR类 名称属GPCR家族 重点分析别构位点、信号通路偏向性 C+E
离子通道 名称含Channel 重点分析亚型选择性、心脏毒性 C+H
表面受体 跨膜受体、免疫检查点 重点分析抗体/小分子双赛道 D+H
核受体 名称属NR家族 重点分析配体结合域、选择性 C+G
转录因子 名称含TF或转录调控 重点分析蛋白-蛋白界面、间接调控策略 G+H
酶类(非激酶) 水解酶、蛋白酶、氧化还原酶等 重点分析催化机制、辅因子利用 C+G
其他/未分类 以上均不符合 按默认路径执行 全部

Step 2:标准数据整理表

采集完成后先填入此表(内部中间产物,不输出到报告):

================== 靶点数据整理表 ==================
【基础信息】报告日期:______
靶点名称:______    基因符号:______    UniProt ID:______
蛋白全称:______    种属:______
蛋白类型:______    分子量:______ kDa
亚细胞定位:______    跨膜次数:______
同源家族成员:______

【结构信息】
PDB条目数:______    代表性PDB ID:______
是否有小分子共晶:______    配体类型:______
结合口袋特征:______    口袋体积:______ ų
别构位点:______

【CRO Assay 可及性】
生化 assay 类型:______
细胞 assay 类型:______
CRO 现成 panel:______
定制开发需求:______
Assay 丰富度评级:🟢/🟡/🔴
对项目启动影响:______

【成药性评估】
TID评分:______    DrugEBIlity评分:______
成药性等级:______    主要瓶颈:______
可靶向性(小分子):______    可靶向性(抗体):______

【功能与通路】
主要功能:______
关键通路:______
上下游调控:______
组织表达谱:______
疾病关联(GWAS/OMIM):______

【适应症】
主要适应症:______
拓展适应症:______
罕见病关联:______

【竞争格局 — 在研药物】
临床III期:______个    临床II期:______个    临床I期:______个    临床前:______个
领先分子:______
代表性小分子:______

【竞争格局 — 公司】
主要玩家:______
头部管线及阶段:______

【差异化策略方向】
机制差异化方向:______
适应症差异化方向:______
分子设计差异化方向:______
临床策略差异化方向:______
推荐优先策略:______

【专利】
核心专利族数量:______    最近5年申请趋势:______
关键专利持有人:______    专利到期窗口:______

【安全性】
On-target毒性风险:______
Off-target毒性风险:______
基因敲除/敲入表型:______
临床已观测AE:______

【高引文献】
Top 3 必读:______
Top 5-10 推荐:______
主题分布:______

【打分】
靶点价值评分:______/10    专利拥挤度:______/10
小分子起点:有/无    晶体结构:有/无
Assay 丰富度:🟢/🟡/🔴
==================================================

Step 6:结构化摘要模板

报告完成后,在对话中输出以下摘要:

🎯 【靶点调研摘要】{靶点名称}({基因符号})

📊 核心评分:
  靶点价值:{'★'*N + '☆'*(10-N)} {score}/10
  专利拥挤度:{'★'*N + '☆'*(10-N)} {score}/10  (10=极度拥挤,1=蓝海)

🔬 关键指标:
  小分子起点:✅有 / ❌无 — {简述}
  晶体结构:✅有 / ❌无 — {PDB数量}个结构,{共晶数量}个共晶

🏥 适应症:
  • {适应症1}({证据强度})
  • {适应症2}({证据强度})
  • ...

⚔️ 竞争格局:
  临床阶段药物:{N}个 | 头部玩家:{公司列表}
  {1-2句竞争态势总结}

🎯 差异化策略:
  • 机制差异化:{最推荐方向}
  • 适应症差异化:{最推荐方向}
  • 临床策略差异化:{最推荐方向}

🧪 CRO Assay 可及性:
  丰富度评级:🟢/🟡/🔴 — {简述}

📚 高引文献 Top 3:
  • {文献1简述}({引用数}次引用)
  • {文献2简述}({引用数}次引用)
  • {文献3简述}({引用数}次引用)

⚠️ 安全性红线:
  • {on-target风险}
  • {off-target风险}

💡 一句话结论:{20字以内}

参考文件索引

需要什么 参考文件
数据源A~J的完整采集规范、URL模板、提取字段 references/data-sources.md
十大章节的 LLM 分析提示词模板 references/analysis-prompts.md
HTML 报告模板 + 质量检查清单 references/report-template.md

输出路径规范

  • 本地保存: {workspace}/target-research/{靶点名称}_{YYYYMMDD}.html
  • Google Drive 上传: rclone copy {本地文件} gdrive:OpenClaw/靶点调研/
  • 保留本地副本 + Google Drive 云端副本,双重备份
安全使用建议
Install only if you are comfortable with generated target-research reports being saved locally and uploaded to the configured Google Drive `gdrive:` remote. Before use, verify that the rclone remote points to your intended account, and consider disabling or requiring confirmation for the upload step if the target or analysis is confidential.
能力评估
Purpose & Capability
The biomedical target-research workflow, public database searches, HTML report generation, and structured summary are coherent with the stated purpose. The notable extra capability is cloud backup of the generated report.
Instruction Scope
The normal execution flow includes a Google Drive upload step and does not instruct the agent to ask the user for confirmation before running it.
Install Mechanism
There is no install spec and no declared required binaries, but the skill relies on the external rclone command and a configured gdrive remote.
Credentials
Fetching public research sources is proportionate, but automatically uploading the resulting report to cloud storage may expose sensitive user research or strategy outside the local workspace.
Persistence & Privilege
The skill explicitly keeps both local and Google Drive copies, implying persistent storage and use of an existing authenticated Google Drive/rclone profile without clear retention or deletion controls.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install target-research
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /target-research 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
target-research v1.0.0 - 首发版本,支持小分子新药靶点全流程深度调研 - 对多种靶点类型自动设定分析重点与数据源 - 明确标准化流程:数据采集、整理、十维分析、专业HTML报告生成、结构化摘要输出 - 结构化输出靶点打分、专利拥挤度、适应症、小分子起点、晶体结构等核心指标 - 并发数据源抓取、超时自动切换机制,保障效率与数据完整性 - 支持本地+云端(Google Drive)报告双重存储
元数据
Slug target-research
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

target research 是什么?

小分子新药靶点深度调研。当用户提到任何靶点名称(如KRAS、BTK、EGFR等),要求调研/分析靶点、评估成药性、查看竞争格局时触发。 适用场景:靶点全方位调研、成药性评估、竞争格局分析、专利态势分析、靶点价值评估。 输出:专业HTML研报 + 结构化摘要(含靶点打分、专利拥挤度、适应症、小分子起点、晶体结构等关... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 54 次。

如何安装 target research?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install target-research」即可一键安装,无需额外配置。

target research 是免费的吗?

是的,target research 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

target research 支持哪些平台?

target research 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 target research?

由 DrToNy1(@drtony1)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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