alphafold
✓Validieren Sie Proteindesigns mithilfe der AlphaFold2-Strukturvorhersage. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn: (1) entworfene Sequenzen korrekt gefaltet werden, (2) komplexe Bindungs-Ziel-Strukturen vorhergesagt werden, (3) Konfidenzmetriken berechnet werden (pLDDT, pTM, ipTM), (4) Selbstkonsistenzvalidierung von Designs, (5) mehrkettige komplexe Vorhersage mit AlphaFold-Multimer. Für eine schnellere Einzelkettenvorhersage verwenden Sie esm. Verwenden Sie für QC-Schwellenwerte protein-qc.
Installation
SKILL.md
| Python | 3.8+ | 3.10 | | CUDA | 11.0+ | 12.0+ | | GPU VRAM | 32GB | 40GB (A100) | | RAM | 32GB | 64GB | | Disk | 100GB | 500GB (for databases) |
First time? See Installation Guide to set up Modal and biomodals.
| --modelpreset | monomer | monomer/multimer | Model type | | --numrecycle | 3 | 1-20 | Recycling iterations | | --maxtemplatedate | - | YYYY-MM-DD | Template cutoff | | --usetemplates | True | True/False | Use template search |
Validieren Sie Proteindesigns mithilfe der AlphaFold2-Strukturvorhersage. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn: (1) entworfene Sequenzen korrekt gefaltet werden, (2) komplexe Bindungs-Ziel-Strukturen vorhergesagt werden, (3) Konfidenzmetriken berechnet werden (pLDDT, pTM, ipTM), (4) Selbstkonsistenzvalidierung von Designs, (5) mehrkettige komplexe Vorhersage mit AlphaFold-Multimer. Für eine schnellere Einzelkettenvorhersage verwenden Sie esm. Verwenden Sie für QC-Schwellenwerte protein-qc. Quelle: adaptyvbio/protein-design-skills.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill alphafold- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist alphafold?
Validieren Sie Proteindesigns mithilfe der AlphaFold2-Strukturvorhersage. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn: (1) entworfene Sequenzen korrekt gefaltet werden, (2) komplexe Bindungs-Ziel-Strukturen vorhergesagt werden, (3) Konfidenzmetriken berechnet werden (pLDDT, pTM, ipTM), (4) Selbstkonsistenzvalidierung von Designs, (5) mehrkettige komplexe Vorhersage mit AlphaFold-Multimer. Für eine schnellere Einzelkettenvorhersage verwenden Sie esm. Verwenden Sie für QC-Schwellenwerte protein-qc. Quelle: adaptyvbio/protein-design-skills.
Wie installiere ich alphafold?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill alphafold Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01