ipsae
✓Clasificación del diseño de carpetas mediante ipSAE (puntuación interproteica de errores alineados). Utilice esta habilidad cuando: (1) Clasificar diseños de carpetas para pruebas experimentales, (2) Filtrar resultados de BindCraft o RFdiffusion, (3) Comparar predicciones de AF2/AF3/Boltz, (4) Predecir tasas de éxito de vinculación, (5) Necesita una mejor clasificación que ipTM o iPAE. Para la predicción de estructuras, utilice chai o alphafold. Para los umbrales de control de calidad, utilice proteína-qc.
Instalación
SKILL.md
| Python | 3.8+ | 3.10 | | NumPy | 1.20+ | Latest | | RAM | 8GB | 16GB |
ipSAE (interprotein Score from Aligned Errors) is a scoring function for ranking protein-protein interactions predicted by AlphaFold2, AlphaFold3, and Boltz1. It outperforms ipTM and iPAE for binder design ranking with 1.4x higher precision in identifying true binders.
| PAE file | JSON (AF2/AF3) or NPZ (Boltz) | Match predictor | | Structure file | PDB or CIF structure | Match PAE | | PAE cutoff | Threshold for contacts | 10-15 | | Distance cutoff | Max CA-CA distance (A) | 10-15 |
Clasificación del diseño de carpetas mediante ipSAE (puntuación interproteica de errores alineados). Utilice esta habilidad cuando: (1) Clasificar diseños de carpetas para pruebas experimentales, (2) Filtrar resultados de BindCraft o RFdiffusion, (3) Comparar predicciones de AF2/AF3/Boltz, (4) Predecir tasas de éxito de vinculación, (5) Necesita una mejor clasificación que ipTM o iPAE. Para la predicción de estructuras, utilice chai o alphafold. Para los umbrales de control de calidad, utilice proteína-qc. Fuente: adaptyvbio/protein-design-skills.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill ipsae- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es ipsae?
Clasificación del diseño de carpetas mediante ipSAE (puntuación interproteica de errores alineados). Utilice esta habilidad cuando: (1) Clasificar diseños de carpetas para pruebas experimentales, (2) Filtrar resultados de BindCraft o RFdiffusion, (3) Comparar predicciones de AF2/AF3/Boltz, (4) Predecir tasas de éxito de vinculación, (5) Necesita una mejor clasificación que ipTM o iPAE. Para la predicción de estructuras, utilice chai o alphafold. Para los umbrales de control de calidad, utilice proteína-qc. Fuente: adaptyvbio/protein-design-skills.
¿Cómo instalo ipsae?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill ipsae Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01