boltz
Über
Die Boltz-Fähigkeit bietet eine Open-Source-Alternative zu AlphaFold2 für die Vorhersage von Proteinkomplex- und Protein-Ligand-Strukturen unter Verwendung der Boltz-1/Boltz-2-Modelle. Sie ist besonders nützlich zur Validierung entwickelter Binder und wenn Vorhersagen auf lokalen GPU-Ressourcen mit erheblichem Speicher (24-48 GB VRAM) ausgeführt werden müssen. Diese Fähigkeit erfüllt spezifische Strukturvorhersagebedürfnisse, während AlphaFold und Chai andere Vorhersageszenarien abdecken.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registrygit clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/boltzKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Skill boltz?
boltz ist ein Claude Skill von majiayu000. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um boltz ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.
Wie installiere ich boltz?
Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge boltz als Plugin zu Claude Code hinzu oder klone das Repository in dein Skills-Verzeichnis. Starte Claude danach neu, damit der Skill geladen wird.
Zu welcher Kategorie gehört boltz?
boltz gehört zur Kategorie Andere.
Kann ich boltz kostenlos nutzen?
Ja. boltz ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.
Verwandte Skills
Boltz bietet Open-Source-Strukturvorhersage für Biomoleküle mit den Modellen Boltz-1/Boltz-2 und dient als Alternative zu AlphaFold2. Es ist spezialisiert auf die Vorhersage von Proteinkomplexen, die Validierung von entworfenen Bindeproteinen und die Verarbeitung von Protein-Ligand-Interaktionen. Diese Fähigkeit ist besonders nützlich, wenn Sie eine Open-Source-Strukturvorhersage benötigen oder lokale GPU-Ressourcen nutzen möchten.
Die Alphafold-Fähigkeit nutzt AlphaFold2, um Proteindesigns durch die Vorhersage von Strukturen und die Berechnung von Konfidenzmetriken zu validieren. Sie unterstützt die Validierung einzelner Ketten, Binder-Ziel-Komplexe und Multiketten-Vorhersagen mit AlphaFold-Multimer. Für schnellere Vorhersagen einzelner Ketten sollten Entwickler stattdessen die esm-Fähigkeit verwenden.
BindCraft bietet ein End-to-End-Design von Proteinbindern mit kombinierter Rückgrat- und Sequenzoptimierung sowie integrierter AlphaFold2-Validierung. Es ist ideal für produktionsreine Binder-Kampagnen und bietet verschiedene Geschwindigkeitsprotokolle, um Designqualität und Rechenkosten abzuwägen. Nutzen Sie diese Fähigkeit, wenn Sie hohe experimentelle Erfolgsraten für das Binderdesign benötigen und nicht nur eine Rückgratgenerierung.
BoltzGen ist ein All-Atom-Diffusionsmodell für Proteindesign, das sowohl Rückgrat- als auch Seitenkettenkoordinaten gleichzeitig generiert. Es eignet sich besonders für das Design von Proteinen um kleine Moleküle oder Liganden herum, wo präzise Bindungsgeometrien erforderlich sind. Nutzen Sie diese Fähigkeit, wenn Sie von Anfang an ein Seitenketten-bewusstes Design benötigen und mit einer YAML-basierten Konfiguration arbeiten.
