alphafold
✓AlphaFold2 構造予測を使用してタンパク質設計を検証します。このスキルは、(1) 設計された配列が正しく折り畳まれることを検証する、(2) バインダーとターゲットの複合体構造を予測する、(3) 信頼度メトリクス (pLDDT、pTM、ipTM) を計算する、(4) 設計の自己無撞着性を検証する、(5) AlphaFold-Multimer を使用した多重鎖複合体予測の場合に使用します。 シングルチェーン予測を高速化するには、esm を使用します。 QC しきい値には、protein-qc を使用します。
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 |
AlphaFold2 構造予測を使用してタンパク質設計を検証します。このスキルは、(1) 設計された配列が正しく折り畳まれることを検証する、(2) バインダーとターゲットの複合体構造を予測する、(3) 信頼度メトリクス (pLDDT、pTM、ipTM) を計算する、(4) 設計の自己無撞着性を検証する、(5) AlphaFold-Multimer を使用した多重鎖複合体予測の場合に使用します。 シングルチェーン予測を高速化するには、esm を使用します。 QC しきい値には、protein-qc を使用します。 ソース: adaptyvbio/protein-design-skills。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill alphafold- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
alphafold とは？
AlphaFold2 構造予測を使用してタンパク質設計を検証します。このスキルは、(1) 設計された配列が正しく折り畳まれることを検証する、(2) バインダーとターゲットの複合体構造を予測する、(3) 信頼度メトリクス (pLDDT、pTM、ipTM) を計算する、(4) 設計の自己無撞着性を検証する、(5) AlphaFold-Multimer を使用した多重鎖複合体予測の場合に使用します。 シングルチェーン予測を高速化するには、esm を使用します。 QC しきい値には、protein-qc を使用します。 ソース: adaptyvbio/protein-design-skills。
alphafold のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill alphafold インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01