proteinmpnn
について
`proteinmpnn`スキルは、逆フォールディングを行い、与えられたバックボーンに対してタンパク質配列を設計します。配列の再設計や安定性の最適化に理想的です。主な機能には、設計時に特定の残基を固定することや、多状態設計／ネガティブデザインのシナリオに対応することが含まれます。バックボーン生成には`rfdiffusion`を、リガンドを考慮した専門的なタスクや溶解性タスクにはそれぞれ`ligandmpnn`または`solublempnn`をご利用ください。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add NeverSight/skills_feed -a claude-code/plugin add https://github.com/NeverSight/skills_feedgit clone https://github.com/NeverSight/skills_feed.git ~/.claude/skills/proteinmpnnこのコマンドをClaude Codeにコピー＆ペーストしてスキルをインストールします
GitHub リポジトリ
よくある質問
proteinmpnn Skillとは何ですか？
proteinmpnn はNeverSight が作成した Claude Skillです。Skillは、Claudeが必要に応じて読み込む指示とリソースをまとめ、追加の指示なしで proteinmpnn に関連するタスクを実行できるようにします。
proteinmpnn をインストールするには？
このページのインストールコマンドを使用してください。proteinmpnn をプラグインとして Claude Code に追加するか、リポジトリを skills ディレクトリにクローンし、Claudeを再起動してSkillを読み込みます。
proteinmpnn はどのカテゴリに属しますか？
proteinmpnn は その他 カテゴリに属します。
proteinmpnn は無料で利用できますか？
はい。proteinmpnn は AIMCP に掲載されており、無料でインストールできます。
関連スキル
Boltzは、Boltz-1/Boltz-2モデルを使用したオープンソースの生体分子構造予測を提供し、AlphaFold2の代替として機能します。タンパク質複合体の予測、設計されたバインダーの検証、タンパク質-リガンド相互作用の処理に特化しています。このスキルは、オープンソースの構造予測が必要な場合や、ローカルのGPUリソースを活用したい場合に特に有用です。
アルファフォールドスキルは、AlphaFold2を用いてタンパク質設計を検証し、構造予測と信頼性メトリクスの計算を行います。単一鎖の検証、バインダー-標的複合体、およびAlphaFold-Multimerによる多鎖予測をサポートしています。より高速な単一鎖予測には、開発者は代わりにesmスキルの使用を推奨します。
BindCraftは、バックボーンと配列の共同最適化および組み込みAlphaFold2検証を備えた、エンドツーエンドのタンパク質バインダー設計を提供します。設計品質と計算コストのバランスを取るための様々な速度プロトコルを備えており、本番品質のバインダー開発キャンペーンに最適です。単なるバックボーン生成ではなく、バインダー設計において高い実験的成功率が必要な場合に、このスキルをご利用ください。
BoltzGenは、バックボーンとサイドチェーンの座標を同時に生成する全原子拡散モデルであり、タンパク質設計に用いられます。特に、精密な結合幾何構造が要求される小分子やリガンド周辺のタンパク質設計に適しています。このスキルは、初期段階からサイドチェーンを考慮した設計が必要であり、YAMLベースの設定で作業する場合に使用してください。