يمكنك الوصول إلى هياكل البروتين التي يتنبأ بها الذكاء الاصطناعي والتي يزيد عددها عن 200 مليون في AlphaFold. استرداد الهياكل بواسطة معرف UniProt، وتنزيل ملفات PDB/mmCIF، وتحليل مقاييس الثقة (pLDDT، PAE)، لاكتشاف الأدوية والبيولوجيا الهيكلية.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي alphafold-database بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: ovachiever/droid-tings.
AlphaFold DB is a public repository of AI-predicted 3D protein structures for over 200 million proteins, maintained by DeepMind and EMBL-EBI. Access structure predictions with confidence metrics, download coordinate files, retrieve bulk datasets, and integrate predictions into computational workflows.
This skill should be used when working with AI-predicted protein structures in scenarios such as:
The Biopython library provides the simplest interface for retrieving AlphaFold structures:
يمكنك الوصول إلى هياكل البروتين التي يتنبأ بها الذكاء الاصطناعي والتي يزيد عددها عن 200 مليون في AlphaFold. استرداد الهياكل بواسطة معرف UniProt، وتنزيل ملفات PDB/mmCIF، وتحليل مقاييس الثقة (pLDDT، PAE)، لاكتشاف الأدوية والبيولوجيا الهيكلية. المصدر: ovachiever/droid-tings.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill alphafold-databaseيمكنك الوصول إلى هياكل البروتين التي يتنبأ بها الذكاء الاصطناعي والتي يزيد عددها عن 200 مليون في AlphaFold. استرداد الهياكل بواسطة معرف UniProt، وتنزيل ملفات PDB/mmCIF، وتحليل مقاييس الثقة (pLDDT، PAE)، لاكتشاف الأدوية والبيولوجيا الهيكلية. المصدر: ovachiever/droid-tings.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill alphafold-database بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/ovachiever/droid-tings