PyTDC

PyTDC (Therapeutics Data Commons)

Nutze die offizielle PyTDC-Distribution (import tdc), um therapeutische ML-Aufgaben zu entdecken, genehmigte Datensätze zu laden, aufgabengerechte Splits anzuwenden, Vorhersagen zu bewerten und mit kuratierten Benchmark-Gruppen zu arbeiten. Bevorzuge Paketmetadaten gegenüber kopierten Datensatzlisten und plane Netzwerk-/Speichereffekte, bevor du einen Loader erstellst.

Verifizierter Snapshot

• Forschungsdatum: 2026-07-23
• PyPI stabil: PyTDC 1.1.15, veröffentlicht am 2025-03-31
• Paket-/Quellrepository: mims-harvard/TDC
• Code-Lizenz: MIT
• PyPI liefert nur eine Source-Distribution und deklariert kein Requires-Python
• Der Abhängigkeitsgraph macht CPython 3.11 zum reproduzierbaren Ziel hier: cellxgene-census==1.15.0 schließt Python 3.12 aus, und PyTDCs eingeschränkte RDKit-Version hat kein CPython 3.13-Rad
• PyTDC importiert zur Laufzeit das veraltete pkg_resources. Setuptools 82 hat dieses Modul entfernt; pinne die kompatible Release setuptools 80.9.0.
• tdc.readthedocs.io identifiziert sich noch als TDC 0.4.1; nutze es als API- Querverweis, nicht als Release-Version-Beleg
• Upstream veröffentlicht keine GitHub-Tags/Releases oder geführte Changelogs. Behandle undokumentierte Migrationsbehauptungen als Unsicherheit und überprüfe sie anhand der installierten 1.1.15-Quelle/Metadaten.

Siehe references/sources.md für datierte Belege und bekannte Dokumentationskonflikte.

Installation

Nutze eine isolierte CPython 3.11-Umgebung und pinne den geprüften Snapshot:

uv venv --python 3.11 .venv-pytdc
uv pip install --dry-run --python .venv-pytdc/bin/python \
  "setuptools==80.9.0" "PyTDC==1.1.15"
uv pip install --python .venv-pytdc/bin/python \
  "setuptools==80.9.0" "PyTDC==1.1.15"

Die getestete macOS ARM64-Auflösung installierte 123 Pakete, darunter große wissenschaftliche/ML-Abhängigkeiten, sodass die Umgebung selbst hunderte Megabyte belegen kann, bevor ein Datensatz heruntergeladen wird. Überprüfe zuerst den Dry-Run und verfügbaren Speicherplatz. Die direkten Pins identifizieren den geprüften API-Snapshot; erstelle eine plattformspezifische uv.lock im Projekt des Benutzers, wenn jede transitive Version ebenfalls eingefroren werden muss.

Für einen flüchtigen Befehl:

uv run --python 3.11 \
  --with "setuptools==80.9.0" --with "PyTDC==1.1.15" \
  python scripts/discover_metadata.py --kind tasks

Um auf eine neuere Version zu prüfen, inspiziere den PyPI-Release-Verlauf unter https://pypi.org/project/pytdc/. Bevor du den Pin änderst, vergleiche die Source-Distribution, Abhängigkeiten, offizielles Repository, Aufgaben-Registries und Smoke-Tests; ersetze nicht stillschweigend das separate pytdc-nextml-Paket.

Unverhandelbare Daten- und Netzwerkrichtlinie

1. Erst erkunden. Das Lesen von tdc.metadata oder die Verwendung von scripts/discover_metadata.py instanziiert keinen Loader und lädt keine Daten herunter.
2. Dann planen. Notiere die genaue Aufgabe/den genauen Datensatz, die offizielle Aufgabenseite, die Lizenz, die erwartete Größe, das Cache-Verzeichnis, den Split, die Metrik und den Reproduzierbarkeits-Seed.
3. Frage den Benutzer vor dem Herunterladen. Loader-Konstruktoren holen fehlende Daten. Einige Datensätze und Benchmark-Gruppen-Archive sind groß; modellgestützte Oracles können Checkpoints abrufen; entfernte/Docking-Oracles können molekulare Strukturen übertragen.
4. Nur nach Genehmigung ausführen. In gebündelten CLIs bestätigt --execute die Ausführung, und --download wird zusätzlich für MolGen-Korpora oder unterstützte Oracle-Checkpoints benötigt.
5. Ausgaben begrenzt halten. Gib Zählungen, Schema und kleine Vorschauen aus, nicht vollständige Datensätze, Sequenzen, Vorhersage-Arrays oder Molekülkorpora.

Cache- und Kostenverhalten

• Gewöhnliche Loader standardmäßig mit path="./data" und speichern Dateien unter diesem Pfad. Die gebündelten Scripts standardmäßig auf explizite .pytdc-*- Verzeichnisse.
• Kerndownloads verwenden Harvard Dataverse-Dateiendpunkte, wenn ein lokaler Dateiname fehlt. Neuere Ressourcenklassen können andere Upstream-Dienste nutzen.
• admet_group(path=...) und andere Benchmark-Gruppen-Konstruktoren laden das Gruppenarchiv herunter und entpacken es, wenn <path>/<group> fehlt.
• Download-gestütztes Oracle(...) verwendet intern ./oracle. Die gebündelte Oracle-CLI wechselt vor genehmigten Aufrufen in ein sicheres Laufzeitverzeichnis.
• PyTDC 1.1.15 bietet kein universelles Cache-Kontingent, keine Räumungsrichtlinie und kein datensatzweites Prüfsummen-Manifest. Verwende scripts/cache_audit.py und verwalte die Speicherverwaltung explizit.
• Netzwerkübertragung, lokaler Speicher, Dekompression, Parsing, Feature-Generierung, Docking und externe Dienstaufrufe können Zeit- oder Geldkosten verursachen.

Der PyTDC-Code ist MIT. Datensatz-/Aufgabenlizenzen sind heterogen: Offizielle Aufgabenseiten enthalten pro Datensatz Bedingungen, die von Creative-Commons-Lizenzen bis zu nicht-kommerziellen Einschränkungen oder „Nicht angegeben“ reichen. Überprüfe die genauen Nutzungsbedingungen der betreffenden Datenseite und der Originalquelle vor Download, Weiterverbreitung, Veröffentlichung oder kommerzieller Nutzung. Zitiere sowohl TDC als auch den Originaldatensatz.

Beginne mit Metadaten-Erkundung

Aus diesem Skill-Verzeichnis:

uv run --python 3.11 --with "setuptools==80.9.0" --with "PyTDC==1.1.15" \
  python scripts/discover_metadata.py --kind datasets --task ADME --limit 50

uv run --python 3.11 --with "setuptools==80.9.0" --with "PyTDC==1.1.15" \
  python scripts/discover_metadata.py --kind benchmarks --limit 50

uv run --python 3.11 --with "setuptools==80.9.0" --with "PyTDC==1.1.15" \
  python scripts/discover_metadata.py --kind evaluators --limit 100

Die Paket-API ist ebenfalls nur für Metadaten:

from tdc.utils import retrieve_dataset_names, retrieve_benchmark_names

adme_names = retrieve_dataset_names("ADME")
admet_benchmarks = retrieve_benchmark_names("admet_group")

Verwende die genauen zurückgegebenen Namen. PyTDC führt intern Fuzzy-Matching durch, aber explizites Matching vermeidet die stille Auswahl des falschen Datensatzes/Oracles.

Datensatz-Workflow

Plane einen Split ohne Download:

uv run --python 3.11 --with "setuptools==80.9.0" --with "PyTDC==1.1.15" \
  python scripts/load_and_split_data.py \
  --task ADME --dataset Caco2_Wang --method scaffold \
  --seed 42 --data-dir .pytdc-data

Nachdem der Benutzer den Datensatz, die Lizenz, die Übertragung und den Speicher genehmigt hat:

uv run --python 3.11 --with "setuptools==80.9.0" --with "PyTDC==1.1.15" \
  python scripts/load_and_split_data.py \
  --task ADME --dataset Caco2_Wang --method scaffold \
  --seed 42 --data-dir .pytdc-data --execute

Verifizierte öffentliche Importmuster umfassen:

from tdc.single_pred import ADME, Tox
from tdc.multi_pred import DDI, DTI
from tdc.generation import MolGen, Reaction, RetroSyn

Konstruktoren führen Datenzugriff durch, daher führe sie nicht vor Genehmigung aus:

data = ADME(name="Caco2_Wang", path=".pytdc-data")
frame = data.get_data(format="df")
split = data.get_split(
    method="scaffold",
    seed=42,
    frac=[0.7, 0.1, 0.2],
)
# split keys are: train, valid, test

Lies references/datasets.md, bevor du eine Aufgabe oder einen Datensatz wählst.

Split-Auswahl ohne Überanspruchung von Leakage-Kontrolle

• random: Standard für Loader; Standard-Seed 42 und Anteile 0.7/0.1/0.2.
• scaffold: dokumentierte generische Unterstützung für molekülbasierte ADME, Tox und HTS. PyTDC gruppiert RDKit Bemis–Murcko-Gerüst-Strings (Chiralität deaktiviert), aber das beweist nicht das Fehlen von Analog-, Duplikat-, Label-, Zeit- oder Herkunfts-Leakage.
• cold_split: Multi-Instanz-API. Übergib exakte DataFrame-Spalten, z.B. method="cold_split", column_name=["Drug", "Target"]. Mehrspaltige Splits können spaltenübergreifende Zeilen verwerfen und müssen die angeforderten Zeilenbruchteile nicht erhalten.
• combination: eingebauter DrugSyn-Kombinationssplit.
• time: Pair-Loader-API, die time_column erfordert; der verifizierte eingebaute Fall ist BindingDB_Patent mit seiner Year-Spalte. Die API- Schreibweise ist time, nicht temporal.

Verwende keine undokumentierten cold_drug_target, temporal oder stratified=True- Beispiele. Notiere für jeden Split die PyTDC-Version, Parameter, Zeilenanzahlen und genauen Entity-Überschneidungsprüfungen. PyTDC 1.1.15 verwendet den angegebenen Seed für die Test-Stichprobe, aber einen festen random_state=1 für die Validierungs-Stichprobe; beschreibe nicht alle Partitionen als unabhängig variierend mit dem Seed.

Detaillierte Semantik und Einschränkungen findest du in references/utilities.md.

Evaluatoren

Verwende exakte Namen aus der installierten Evaluator-Registry:

from tdc import Evaluator

mae = Evaluator(name="MAE")(y_true, y_pred)
auroc = Evaluator(name="ROC-AUC")(y_true_binary, predicted_scores)
pcc = Evaluator(name="PCC")(y_true, y_pred)

PCC ist der registrierte Pearson-Korrelationsname; Pearson ist es nicht. Multi-Class-Registry-Namen sind micro-f1, macro-f1 und kappa. Schwellenwert- basierte binäre Metriken standardmäßig auf 0,5. Metrikrichtung und Eingabeform sind metrikspezifisch; verwende die offizielle Aufgaben-/Benchmark-Metrik, anstatt sie allein aus dem Aufgabentyp zu wählen.

Benchmark-Gruppen

Verwende spezialisierte Klassen. Der Top-Level from tdc import BenchmarkGroup wird nur als veralteter Kompatibilitätspfad in 1.1.15 beibehalten.

from tdc.benchmark_group import admet_group

# Nur nach Genehmigung ausführen: Die Konstruktion kann das Gruppenarchiv herunterladen.
group = admet_group(path=".pytdc-benchmarks")
benchmark = group.get("Caco2_Wang")
train_val = benchmark["train_val"]
test = benchmark["test"]
train, valid = group.get_train_valid_split(
    seed=1,
    benchmark=benchmark["name"],
    split_type="default",
)

Für einen einzelnen Durchlauf gibt group.evaluate({name: test_predictions}) Metrikergebnisse zurück. Für die Leaderboard-Aggregation übergib eine Liste von mindestens fünf Vorhersage-Wörterbüchern an group.evaluate_many(...). Indiziere group.get(...) nicht nach Seed und leite keine Dummy-Vorhersagen aus Test-Labels ab.

Verwende scripts/benchmark_evaluation.py, um einen begrenzten JSON- Vorhersageplan zu validieren, bevor ein Gruppen-Download erfolgt. Siehe references/utilities.md für die genaue JSON-Form und das API-Verhalten.

Molekulare Generierung und Oracles

PyTDC liefert Molekülkorpora, Evaluatoren und Oracles; es trainiert oder stellt keinen generischen Molekülgenerator im Kernworkflow bereit. Entdecke aktuelle Namen:

uv run --python 3.11 --with "setuptools==80.9.0" --with "PyTDC==1.1.15" \
  python scripts/discover_metadata.py --kind oracles --limit 100

Plane begrenztes lokales QED-Scoring:

uv run --python 3.11 --with "setuptools==80.9.0" --with "PyTDC==1.1.15" \
  python scripts/molecular_generation.py score --oracle QED --smiles CCO

Füge --execute nur nach Überprüfung hinzu. LogP und SA rufen das herunterladbare fpscores-Artefakt in 1.1.15 ab; sie und DRD2/GSK3B/JNK3/CYP3A4_Veith benötigen außerdem --download. Der Helfer verweigert absichtlich Remote-Dienste, Docking, Distribution und zusammengesetzte Oracles. Er bewahrt die Eingabereihenfolge und nimmt niemals die Score-Richtung an.

Lies references/oracles.md vor jedem Oracle-Aufruf.

Gebündelte Ressourcen

Skripte

• scripts/discover_metadata.py — download-freie Paket-Registry-Erkundung
• scripts/load_and_split_data.py — aufgabenbewusster Split-Plan/explizite Ausführung
• scripts/benchmark_evaluation.py — Vorhersagevalidierung und explizite Evaluierung
• scripts/molecular_generation.py — begrenztes lokales/Checkpoint-Scoring und MolGen-Plan
• scripts/cache_audit.py — schreibgeschütztes, begrenztes Cache-Manifest

Jede CLI verwendet faule optionale Importe, sichere relative Ausgabe-/Cache-Pfade, JSON-Zusammenfassungen, begrenzte Ausgaben und keine impliziten Datensatz-/Modell- Downloads.

Referenzen

• references/datasets.md — Aufgabenfindung, Datenzugriff, Cache-Verhalten und Lizenzierung
• references/utilities.md — Splits, Evaluatoren und Benchmark-Gruppen-APIs
• references/oracles.md — Oracle-Kategorien, Nebenwirkungen und sichere Ausführung
• references/sources.md — datierte autoritative Quellen und ungelöste Upstream-Lücken

Zitieren von Scientific Agent Skills

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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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