rfdiffusion
✓Generieren Sie Proteinrückgrate mithilfe von RFdiffusion, einem diffusionsbasierten generativen Modell für die De-novo-Generierung von Proteinstrukturen. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn: (1) Bindemittelgerüste für ein Zielprotein entworfen werden, (2) neue Proteinrückgrate von Grund auf erzeugt werden, (3) funktionelle Motive in neue Proteine eingerüstet werden, (4) Hotspot-Reste für das Schnittstellendesign spezifiziert werden, (5) symmetrische Oligomere erstellt werden. Verwenden Sie für das Sequenzdesign nach der Backbone-Generierung proteinmpnn. Verwenden Sie zur Strukturvalidierung Alphafold oder Chai. Verwenden Sie für QC-Schwellenwerte protein-qc.
Installation
SKILL.md
| Python | 3.9+ | 3.10 | | CUDA | 11.7+ | 12.0+ | | GPU VRAM | 16GB | 24GB (A10G) | | RAM | 16GB | 32GB |
First time? See Installation Guide to set up Modal and biomodals.
Core Parameters | Parameter | Default | Range | Description |
Generieren Sie Proteinrückgrate mithilfe von RFdiffusion, einem diffusionsbasierten generativen Modell für die De-novo-Generierung von Proteinstrukturen. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn: (1) Bindemittelgerüste für ein Zielprotein entworfen werden, (2) neue Proteinrückgrate von Grund auf erzeugt werden, (3) funktionelle Motive in neue Proteine eingerüstet werden, (4) Hotspot-Reste für das Schnittstellendesign spezifiziert werden, (5) symmetrische Oligomere erstellt werden. Verwenden Sie für das Sequenzdesign nach der Backbone-Generierung proteinmpnn. Verwenden Sie zur Strukturvalidierung Alphafold oder Chai. 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 rfdiffusion- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist rfdiffusion?
Generieren Sie Proteinrückgrate mithilfe von RFdiffusion, einem diffusionsbasierten generativen Modell für die De-novo-Generierung von Proteinstrukturen. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn: (1) Bindemittelgerüste für ein Zielprotein entworfen werden, (2) neue Proteinrückgrate von Grund auf erzeugt werden, (3) funktionelle Motive in neue Proteine eingerüstet werden, (4) Hotspot-Reste für das Schnittstellendesign spezifiziert werden, (5) symmetrische Oligomere erstellt werden. Verwenden Sie für das Sequenzdesign nach der Backbone-Generierung proteinmpnn. Verwenden Sie zur Strukturvalidierung Alphafold oder Chai. Verwenden Sie für QC-Schwellenwerte protein-qc. Quelle: adaptyvbio/protein-design-skills.
Wie installiere ich rfdiffusion?
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 rfdiffusion 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