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alphafold

NeverSight
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その他structure-predictionvalidationreference

について

アルファフォールドスキルは、AlphaFold2を用いたタンパク質設計の検証を行い、単一鎖の構造予測とAlphaFold-Multimerによる多鎖複合体の予測を含みます。pLDDTやpTMといった信頼性指標を計算し、配列の折り畳み検証やバインダー-標的複合体の予測に最適です。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。

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/alphafold

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/alphafold
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learn-skillsskills

関連スキル

boltz

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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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alphafold

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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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boltzgen

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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。

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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。

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