diffdock
✓拡散ベースの分子ドッキング。構造ベースの薬剤設計のために、PDB/SMILES、信頼スコア、仮想スクリーニングからタンパク質とリガンドの結合ポーズを予測します。親和性予測のためではありません。
SKILL.md
DiffDock is a diffusion-based deep learning tool for molecular docking that predicts 3D binding poses of small molecule ligands to protein targets. It represents the state-of-the-art in computational docking, crucial for structure-based drug discovery and chemical biology.
Key Distinction: DiffDock predicts binding poses (3D structure) and confidence (prediction certainty), NOT binding affinity (ΔG, Kd). Always combine with scoring functions (GNINA, MM/GBSA) for affinity assessment.
This script validates Python version, PyTorch with CUDA, PyTorch Geometric, RDKit, ESM, and other dependencies.
拡散ベースの分子ドッキング。構造ベースの薬剤設計のために、PDB/SMILES、信頼スコア、仮想スクリーニングからタンパク質とリガンドの結合ポーズを予測します。親和性予測のためではありません。 ソース: jackspace/claudeskillz。
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/jackspace/claudeskillz --skill diffdock- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-17
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
diffdock とは？
拡散ベースの分子ドッキング。構造ベースの薬剤設計のために、PDB/SMILES、信頼スコア、仮想スクリーニングからタンパク質とリガンドの結合ポーズを予測します。親和性予測のためではありません。 ソース: jackspace/claudeskillz。
diffdock 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/jackspace/claudeskillz --skill diffdock 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/jackspace/claudeskillz
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-17