·protein-qc
</>

protein-qc

✓
adaptyvbio/protein-design-skillsGitHub: adaptyvbio/protein-design-skillsالمصدر: adaptyvbio/protein-design-skills

مقاييس مراقبة الجودة وعتبات التصفية لتصميم البروتين. استخدم هذه المهارة عندما: (1) تقييم جودة التصميم للربط أو التعبير أو البنية، (2) تحديد عتبات التصفية لـ pLDDT، ipTM، PAE، (3) التحقق من التزامات التسلسل (السيستين، إزالة الرطوبة، المجموعات متعددة الأساس)، (4) إنشاء خطوط أنابيب تصفية متعددة المراحل، (5) حساب مقاييس واجهة PyRosetta (dG، SC، dSASA)، (6) التحقق من الخصائص الفيزيائية الحيوية (عدم الاستقرار، GRAVY، pI)، (7) تصميمات التصنيف مع تسجيل النقاط المركبة. توفر هذه المهارة عتبات مدعومة بالأبحاث من مسابقات تصميم المجلدات والمعايير المنشورة.

adaptyvbio·protein·qc
19التثبيتات·0الرائج·@adaptyvbio

التثبيت

GitHub: adaptyvbio/protein-design-skills
$npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill protein-qc

كيفية تثبيت protein-qc

ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي protein-qc بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر

  1. افتح الطرفية: افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal
  2. نفّذ أمر التثبيت: انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill protein-qc
  3. تحقق من التثبيت: بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

المصدر: adaptyvbio/protein-design-skills.

SKILL.md

عرض النص الخام

Individual metrics have weak predictive power for binding. Research shows:

These thresholds filter out poor designs but do NOT predict binding affinity.

| Purpose | What it assesses | Key metrics |

مقاييس مراقبة الجودة وعتبات التصفية لتصميم البروتين. استخدم هذه المهارة عندما: (1) تقييم جودة التصميم للربط أو التعبير أو البنية، (2) تحديد عتبات التصفية لـ pLDDT، ipTM، PAE، (3) التحقق من التزامات التسلسل (السيستين، إزالة الرطوبة، المجموعات متعددة الأساس)، (4) إنشاء خطوط أنابيب تصفية متعددة المراحل، (5) حساب مقاييس واجهة PyRosetta (dG، SC، dSASA)، (6) التحقق من الخصائص الفيزيائية الحيوية (عدم الاستقرار، GRAVY، pI)، (7) تصميمات التصنيف مع تسجيل النقاط المركبة. توفر هذه المهارة عتبات مدعومة بالأبحاث من مسابقات تصميم المجلدات والمعايير المنشورة. المصدر: adaptyvbio/protein-design-skills.

حقائق جاهزة للاقتباس

حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.

أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill protein-qc
المصدر
adaptyvbio/protein-design-skills
الفئة
</>أدوات التطوير
موثق
✓
أول ظهور
2026-02-01
آخر تحديث
2026-03-11
الرابط
https://www.learn-skills.dev/ar/skills/adaptyvbio/protein-design-skills/protein-qc

Browse more skills from adaptyvbio/protein-design-skills

إجابات سريعة

ما هي protein-qc؟

مقاييس مراقبة الجودة وعتبات التصفية لتصميم البروتين. استخدم هذه المهارة عندما: (1) تقييم جودة التصميم للربط أو التعبير أو البنية، (2) تحديد عتبات التصفية لـ pLDDT، ipTM، PAE، (3) التحقق من التزامات التسلسل (السيستين، إزالة الرطوبة، المجموعات متعددة الأساس)، (4) إنشاء خطوط أنابيب تصفية متعددة المراحل، (5) حساب مقاييس واجهة PyRosetta (dG، SC، dSASA)، (6) التحقق من الخصائص الفيزيائية الحيوية (عدم الاستقرار، GRAVY، pI)، (7) تصميمات التصنيف مع تسجيل النقاط المركبة. توفر هذه المهارة عتبات مدعومة بالأبحاث من مسابقات تصميم المجلدات والمعايير المنشورة. المصدر: adaptyvbio/protein-design-skills.

كيف أثبّت protein-qc؟

افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill protein-qc بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

أين مستودع المصدر؟

https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills

التفاصيل

الفئة
</>أدوات التطوير
المصدر
skills.sh
أول ظهور
2026-02-01

مهارات ذات صلة

cell-free-expression
21 التثبيتات
binding-characterization
19 التثبيتات
ipsae
19 التثبيتات
campaign-manager
18 التثبيتات
protein-design-workflow
18 التثبيتات
binder-design
18 التثبيتات