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SKILL·AC8050

rfdiffusion

NeverSight
更新日 3 months ago
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GitHubで表示
その他structure-designdiffusionbackbonebinder

について

RFDiffusionは、バインダー設計やモチーフスキャフォールディングなどのタスクにおいて、拡散モデルを用いて新規タンパク質バックボーン構造を生成します。デノボバックボーンの作成、結合界面の指定、対称オリゴマーの設計に最適です。生成後は、ProteinMPNNで配列設計を行い、AlphaFold/Chaiで検証することが推奨されます。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add NeverSight/skills_feed -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/NeverSight/skills_feed
Git クローン代替
git clone https://github.com/NeverSight/skills_feed.git ~/.claude/skills/rfdiffusion

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

NeverSight/skills_feed
パス: data/skills-md/adaptyvbio/protein-design-skills/rfdiffusion
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learn-skillsskills
FAQ

よくある質問

rfdiffusion Skillとは何ですか?

rfdiffusion 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 rfdiffusion に関連するタスクを実行できるようにします。

rfdiffusion 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。rfdiffusion 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。

rfdiffusion はどのカテゴリに属しますか?

rfdiffusion は その他 カテゴリに属します。

rfdiffusion は無料で利用できますか?

はい。rfdiffusion 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

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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。

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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。

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