用途：medchem 是面向药物发现工作流的 Python 库，用于对化合物库进行分子过滤、成色性评估与优先排序。资料说明规则与过滤器具有情境相关性，应作为指南并结合领域专业知识使用。
主要能力：药物化学规则（Lipinski 五规则、Oprea、CNS、leadlike 软/严格、三规则、REOS、drug、Veber、黄金三角、PAINS）；结构警报（Common Alerts、NIBR、Lilly Demerits，275 条规则，超过 100 分即拒）；化学基团检测（hinge binders、phosphate binders、Michael acceptors、反应性基团、自定义 SMARTS）；命名目录（官能团、保护基、常用试剂、标准片段）；复杂度指标（Bertz、Whitlock、Barone）；约束过滤（分子量、LogP、TPSA、可旋转键）；以及 medchem 查询语言（如 "rule_of_five AND NOT common_alerts"）。
使用方式：安装命令为 uv pip install medchem。可用 mc.rules.basic_rules.rule_of_five(smiles) 检查单条规则，或用 mc.rules.RuleFilters 组合多条规则并传 n_jobs=-1 并行处理；结构警报通过 mc.structural.CommonAlertsFilters()、NIBRFilters()、LillyDemeritsFilters() 等调用，返回包含是否通过及详细信息的字典；也可用 medchem.functional 提供的高层函数，如 mc.functional.nibr_filter(mols=mol_list, n_jobs=-1)。脚本用法为 python scripts/filter_molecules.py input.csv --rules rule_of_five,rule_of_cns --alerts nibr --output filtered.csv。
适用场景：化合物库初筛、先导化合物优化过滤、特定官能团识别，以及大规模化合物库的批量评估。
限制：资料强调过滤规则为指南而非绝对标准，已上市药物常不符合标准过滤器，前药可能有意违反规则；使用前需理解生物靶点与化学空间，并记录过滤决策、验证结果，保证可复现性。其他细节暂未提供。