·boltz

개방형 생체분자 구조 예측기인 Boltz-1/Boltz-2를 이용한 구조 예측. (1) 단백질 복합체 구조 예측, (2) 설계된 바인더 검증, (3) AF2에 대한 오픈 소스 대안이 필요한 경우, (4) 단백질-리간드 복합체 예측, (5) 로컬 GPU 리소스 사용. QC 임계값의 경우 Protein-qc를 사용하세요. AlphaFold2 예측에는 alphafold를 사용합니다. Chai 예측에는 chai를 사용합니다.

14설치·0트렌드·@adaptyvbio

설치

$npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill boltz

SKILL.md

| Python | 3.10+ | 3.11 | | CUDA | 12.0+ | 12.1+ | | GPU VRAM | 24GB | 48GB (L40S) | | RAM | 32GB | 64GB |

First time? See Installation Guide to set up Modal and biomodals.

| --recyclingsteps | 3 | 1-10 | Recycling iterations | | --samplingsteps | 200 | 50-500 | Diffusion steps | | --usemsaserver | true | bool | Use MSA server |

개방형 생체분자 구조 예측기인 Boltz-1/Boltz-2를 이용한 구조 예측. (1) 단백질 복합체 구조 예측, (2) 설계된 바인더 검증, (3) AF2에 대한 오픈 소스 대안이 필요한 경우, (4) 단백질-리간드 복합체 예측, (5) 로컬 GPU 리소스 사용. QC 임계값의 경우 Protein-qc를 사용하세요. AlphaFold2 예측에는 alphafold를 사용합니다. Chai 예측에는 chai를 사용합니다. 출처: adaptyvbio/protein-design-skills.

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인용 가능한 정보

AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.

설치 명령어
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill boltz
카테고리
</>개발 도구
인증됨
최초 등록
2026-02-01
업데이트
2026-02-18

빠른 답변

boltz이란?

개방형 생체분자 구조 예측기인 Boltz-1/Boltz-2를 이용한 구조 예측. (1) 단백질 복합체 구조 예측, (2) 설계된 바인더 검증, (3) AF2에 대한 오픈 소스 대안이 필요한 경우, (4) 단백질-리간드 복합체 예측, (5) 로컬 GPU 리소스 사용. QC 임계값의 경우 Protein-qc를 사용하세요. AlphaFold2 예측에는 alphafold를 사용합니다. Chai 예측에는 chai를 사용합니다. 출처: adaptyvbio/protein-design-skills.

boltz 설치 방법은?

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill boltz 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다

소스 저장소는 어디인가요?

https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills

상세

카테고리
</>개발 도구
출처
skills.sh
최초 등록
2026-02-01