Prédiction de structure à l'aide de Chai-1, un modèle de base pour la structure moléculaire. Utilisez cette compétence lorsque : (1) prédire les structures complexes protéine-protéine, (2) valider les liants conçus, (3) prédire les complexes protéine-ligand, (4) utiliser l'API Chai pour la prédiction à haut débit, (5) avoir besoin d'une alternative à AlphaFold2. Pour les seuils QC, utilisez Protein-Qc. Pour la prédiction AlphaFold2, utilisez alphafold. Pour une analyse basée sur ESM, utilisez esm.
Installation
SKILL.md
| Python | 3.10+ | 3.11 | | CUDA | 12.0+ | 12.1+ | | GPU VRAM | 24GB | 40GB (A100) | | RAM | 32GB | 64GB |
First time? See Installation Guide to set up Modal and biomodals.
| numtrunkrecycles | 3 | 1-10 | Recycles (more = better) | | numdiffntimesteps | 200 | 50-500 | Diffusion steps | | seed | 0 | int | Random seed |
Prédiction de structure à l'aide de Chai-1, un modèle de base pour la structure moléculaire. Utilisez cette compétence lorsque : (1) prédire les structures complexes protéine-protéine, (2) valider les liants conçus, (3) prédire les complexes protéine-ligand, (4) utiliser l'API Chai pour la prédiction à haut débit, (5) avoir besoin d'une alternative à AlphaFold2. Pour les seuils QC, utilisez Protein-Qc. Pour la prédiction AlphaFold2, utilisez alphafold. Pour une analyse basée sur ESM, utilisez esm. Source : adaptyvbio/protein-design-skills.
Faits (prêts à citer)
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
- Commande d'installation
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill chai- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Vérifié
- ✓
- Première apparition
- 2026-02-01
- Mis à jour
- 2026-02-18
Réponses rapides
Qu'est-ce que chai ?
Prédiction de structure à l'aide de Chai-1, un modèle de base pour la structure moléculaire. Utilisez cette compétence lorsque : (1) prédire les structures complexes protéine-protéine, (2) valider les liants conçus, (3) prédire les complexes protéine-ligand, (4) utiliser l'API Chai pour la prédiction à haut débit, (5) avoir besoin d'une alternative à AlphaFold2. Pour les seuils QC, utilisez Protein-Qc. Pour la prédiction AlphaFold2, utilisez alphafold. Pour une analyse basée sur ESM, utilisez esm. Source : adaptyvbio/protein-design-skills.
Comment installer chai ?
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill chai Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor
Où se trouve le dépôt source ?
https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills
Détails
- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Source
- skills.sh
- Première apparition
- 2026-02-01