rfdiffusion
✓새로운 단백질 구조 생성을 위한 확산 기반 생성 모델인 RFdiffusion을 사용하여 단백질 백본을 생성합니다. (1) 표적 단백질에 대한 바인더 스캐폴드 설계, (2) 처음부터 새로운 단백질 백본 생성, (3) 스캐폴딩 기능 모티프를 새로운 단백질로 생성, (4) 인터페이스 디자인을 위한 핫스팟 잔기 지정, (5) 대칭 올리고머 생성 등의 경우에 이 기술을 사용하십시오. 백본 생성 후 시퀀스 설계에는 Proteinmpnn을 사용합니다. 구조 검증을 위해서는 alphafold 또는 chai를 사용하십시오. QC 임계값의 경우 Protein-qc를 사용하세요.
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 |
새로운 단백질 구조 생성을 위한 확산 기반 생성 모델인 RFdiffusion을 사용하여 단백질 백본을 생성합니다. (1) 표적 단백질에 대한 바인더 스캐폴드 설계, (2) 처음부터 새로운 단백질 백본 생성, (3) 스캐폴딩 기능 모티프를 새로운 단백질로 생성, (4) 인터페이스 디자인을 위한 핫스팟 잔기 지정, (5) 대칭 올리고머 생성 등의 경우에 이 기술을 사용하십시오. 백본 생성 후 시퀀스 설계에는 Proteinmpnn을 사용합니다. 구조 검증을 위해서는 alphafold 또는 chai를 사용하십시오. QC 임계값의 경우 Protein-qc를 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 rfdiffusion- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
rfdiffusion이란?
새로운 단백질 구조 생성을 위한 확산 기반 생성 모델인 RFdiffusion을 사용하여 단백질 백본을 생성합니다. (1) 표적 단백질에 대한 바인더 스캐폴드 설계, (2) 처음부터 새로운 단백질 백본 생성, (3) 스캐폴딩 기능 모티프를 새로운 단백질로 생성, (4) 인터페이스 디자인을 위한 핫스팟 잔기 지정, (5) 대칭 올리고머 생성 등의 경우에 이 기술을 사용하십시오. 백본 생성 후 시퀀스 설계에는 Proteinmpnn을 사용합니다. 구조 검증을 위해서는 alphafold 또는 chai를 사용하십시오. QC 임계값의 경우 Protein-qc를 사용하세요. 출처: adaptyvbio/protein-design-skills.
rfdiffusion 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 rfdiffusion 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