埋め込みと配列スコアリングのための ESM2 タンパク質言語モデル。このスキルは、(1) 擬似対数尤度 (PLL) スコアの計算、(2) クラスタリング用のタンパク質埋め込みの取得、(3) 配列の妥当性による設計のフィルタリング、(4) ゼロショット バリアント効果の予測、(5) 配列と関数の関係の分析の場合に使用します。 構造予測にはchaiまたはboltz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 | | PyTorch | 1.10+ | 2.0+ | | CUDA | 11.0+ | 11.7+ | | GPU VRAM | 8GB | 24GB (A10G) | | RAM | 16GB | 32GB |
First time? See Installation Guide to set up Modal and biomodals.
| esm2t68M | 8M | Fastest | Fast screening | | esm2t1235M | 35M | Fast | Good | | esm2t33650M | 650M | Medium | Better | | esm2t363B | 3B | Slow | Best |
埋め込みと配列スコアリングのための ESM2 タンパク質言語モデル。このスキルは、(1) 擬似対数尤度 (PLL) スコアの計算、(2) クラスタリング用のタンパク質埋め込みの取得、(3) 配列の妥当性による設計のフィルタリング、(4) ゼロショット バリアント効果の予測、(5) 配列と関数の関係の分析の場合に使用します。 構造予測にはchaiまたはboltz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 esm- 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
esm とは？
埋め込みと配列スコアリングのための ESM2 タンパク質言語モデル。このスキルは、(1) 擬似対数尤度 (PLL) スコアの計算、(2) クラスタリング用のタンパク質埋め込みの取得、(3) 配列の妥当性による設計のフィルタリング、(4) ゼロショット バリアント効果の予測、(5) 配列と関数の関係の分析の場合に使用します。 構造予測にはchaiまたはboltz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。
esm 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 esm 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