분자 구조의 기초 모델인 Chai-1을 이용한 구조 예측. (1) 단백질-단백질 복합체 구조 예측, (2) 설계된 바인더 검증, (3) 단백질-리간드 복합체 예측, (4) 높은 처리량 예측을 위해 Chai API 사용, (5) AlphaFold2에 대한 대안이 필요한 경우 이 기술을 사용하십시오. QC 임계값의 경우 Protein-qc를 사용하세요. AlphaFold2 예측에는 alphafold를 사용합니다. ESM 기반 분석을 위해서는 esm을 사용하세요.
SKILL.md
| Python | 3.10+ | 3.11 | | CUDA | 12.0+ | 12.1+ | | GPU VRAM | 24GB | 40GB (A100) | | RAM | 32GB | 64GB |
First time? See Installation Guide to set up Modal and biomodals.
| numtrunkrecycles | 3 | 1-10 | Recycles (more = better) | | numdiffntimesteps | 200 | 50-500 | Diffusion steps | | seed | 0 | int | Random seed |
분자 구조의 기초 모델인 Chai-1을 이용한 구조 예측. (1) 단백질-단백질 복합체 구조 예측, (2) 설계된 바인더 검증, (3) 단백질-리간드 복합체 예측, (4) 높은 처리량 예측을 위해 Chai API 사용, (5) AlphaFold2에 대한 대안이 필요한 경우 이 기술을 사용하십시오. QC 임계값의 경우 Protein-qc를 사용하세요. AlphaFold2 예측에는 alphafold를 사용합니다. ESM 기반 분석을 위해서는 esm을 사용하세요. 출처: adaptyvbio/protein-design-skills.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill chai- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
chai이란?
분자 구조의 기초 모델인 Chai-1을 이용한 구조 예측. (1) 단백질-단백질 복합체 구조 예측, (2) 설계된 바인더 검증, (3) 단백질-리간드 복합체 예측, (4) 높은 처리량 예측을 위해 Chai API 사용, (5) AlphaFold2에 대한 대안이 필요한 경우 이 기술을 사용하십시오. QC 임계값의 경우 Protein-qc를 사용하세요. AlphaFold2 예측에는 alphafold를 사용합니다. ESM 기반 분석을 위해서는 esm을 사용하세요. 출처: adaptyvbio/protein-design-skills.
chai 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 chai 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
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01