boltzgen
О программе
Навык boltzgen выполняет дизайн белков с полным атомным описанием, используя диффузионную модель BoltzGen, генерируя одновременно и атомы остова, и атомы боковых цепей. Он особенно полезен для проектирования белков вокруг лигандов или когда требуются точные геометрии связывания с учётом боковых цепей с самого начала. Используйте этот инструмент вместо методов, работающих только с остовом (rfdiffusion) или только с последовательностью (proteinmpnn), когда в процессе дизайна вам необходима полная атомарная детализация.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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/boltzgenСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the boltzgen skill?
boltzgen is a Claude Skill by NeverSight. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform boltzgen-related tasks without extra prompting.
How do I install boltzgen?
Use the install commands on this page: add boltzgen to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does boltzgen belong to?
boltzgen is in the design-tools category, tagged structure-design, sequence-design, diffusion, all-atom and binder.
Is boltzgen free to use?
Yes. boltzgen is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
Boltz предоставляет открытую платформу для предсказания биомолекулярных структур с использованием моделей Boltz-1/Boltz-2, выступая в качестве альтернативы AlphaFold2. Специализируется на предсказании белковых комплексов, валидации дизайнерских связывающих молекул и работе с белково-лигандными взаимодействиями. Этот навык особенно полезен, когда требуется открытое решение для предсказания структур или необходимо задействовать локальные GPU-ресурсы.
Навык alphafold использует AlphaFold2 для валидации белковых дизайнов, предсказывая структуры и рассчитывая метрики достоверности. Он поддерживает валидацию одиночных цепей, комплексы лиганд-мишень и предсказания для множественных цепей с помощью AlphaFold-Multimer. Для более быстрых предсказаний одиночных цепей разработчикам следует использовать навык esm.
BoltzGen — это диффузионная модель на уровне всех атомов для дизайна белков, которая одновременно генерирует координаты как остова, так и боковых цепей. Она особенно подходит для создания белков вокруг малых молекул или лигандов, где требуются точные геометрии связывания. Используйте этот навык, когда вам нужен дизайн с учётом боковых цепей с самого начала и вы работаете с конфигурацией на основе YAML.
BindCraft предоставляет комплексное проектирование белковых связывающих молекул с совместной оптимизацией остова и последовательности, а также встроенной валидацией AlphaFold2. Это решение идеально подходит для производственных кампаний по созданию связывающих молекул, предлагая различные скоростные протоколы для баланса между качеством дизайна и вычислительными затратами. Используйте этот навык, когда вам необходимы высокие показатели экспериментального успеха для проектирования связывающих молекул, а не просто генерация остова.
