rfdiffusion
✓de novo タンパク質構造生成のための拡散ベースの生成モデルである RFdiffusion を使用してタンパク質バックボーンを生成します。このスキルは、(1) 標的タンパク質のバインダー足場を設計する、(2) 新しいタンパク質骨格を最初から生成する、(3) 機能モチーフを新しいタンパク質に足場にする、(4) 界面設計のためのホットスポット残基を指定する、(5) 対称オリゴマーを作成する場合に使用します。 バックボーン生成後の配列設計には、proteinmpnn を使用します。構造の検証には、alphafold または chai を使用します。 QC しきい値には、protein-qc を使用します。
SKILL.md
| Python | 3.9+ | 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 |
de novo タンパク質構造生成のための拡散ベースの生成モデルである RFdiffusion を使用してタンパク質バックボーンを生成します。このスキルは、(1) 標的タンパク質のバインダー足場を設計する、(2) 新しいタンパク質骨格を最初から生成する、(3) 機能モチーフを新しいタンパク質に足場にする、(4) 界面設計のためのホットスポット残基を指定する、(5) 対称オリゴマーを作成する場合に使用します。 バックボーン生成後の配列設計には、proteinmpnn を使用します。構造の検証には、alphafold または chai 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 rfdiffusion- 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
rfdiffusion とは？
de novo タンパク質構造生成のための拡散ベースの生成モデルである RFdiffusion を使用してタンパク質バックボーンを生成します。このスキルは、(1) 標的タンパク質のバインダー足場を設計する、(2) 新しいタンパク質骨格を最初から生成する、(3) 機能モチーフを新しいタンパク質に足場にする、(4) 界面設計のためのホットスポット残基を指定する、(5) 対称オリゴマーを作成する場合に使用します。 バックボーン生成後の配列設計には、proteinmpnn を使用します。構造の検証には、alphafold または chai 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。
rfdiffusion 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 rfdiffusion 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