solublempnn
✓SolubleMPNN을 이용한 용해도 최적화 단백질 서열 설계. (1) E. coli 발현을 위한 설계, (2) 설계된 단백질의 용해도 최적화, (3) 응집 성향 감소, (4) 고수율 발현 필요, (5) 봉입체 형성 방지 등의 경우에 이 기술을 사용하십시오. 표준 설계의 경우 Proteinmpnn을 사용합니다. 리간드 인식 설계의 경우 리간드mpnn을 사용하십시오.
SKILL.md
| Python | 3.8+ | 3.10 | | CUDA | 11.0+ | 11.7+ | | GPU VRAM | 8GB | 16GB (T4) | | RAM | 8GB | 16GB |
First time? See Installation Guide to set up Modal and biomodals.
Option 1: Modal (recommended) SolubleMPNN uses the ProteinMPNN Modal wrapper with soluble model:
SolubleMPNN을 이용한 용해도 최적화 단백질 서열 설계. (1) E. coli 발현을 위한 설계, (2) 설계된 단백질의 용해도 최적화, (3) 응집 성향 감소, (4) 고수율 발현 필요, (5) 봉입체 형성 방지 등의 경우에 이 기술을 사용하십시오. 표준 설계의 경우 Proteinmpnn을 사용합니다. 리간드 인식 설계의 경우 리간드mpnn을 사용하십시오. 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 solublempnn- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
solublempnn이란?
SolubleMPNN을 이용한 용해도 최적화 단백질 서열 설계. (1) E. coli 발현을 위한 설계, (2) 설계된 단백질의 용해도 최적화, (3) 응집 성향 감소, (4) 고수율 발현 필요, (5) 봉입체 형성 방지 등의 경우에 이 기술을 사용하십시오. 표준 설계의 경우 Proteinmpnn을 사용합니다. 리간드 인식 설계의 경우 리간드mpnn을 사용하십시오. 출처: adaptyvbio/protein-design-skills.
solublempnn 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 solublempnn 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