tooluniverse-protein-therapeutic-design
✓AI 기반 de novo 설계를 사용하여 새로운 단백질 치료제(결합제, 효소, 지지체)를 설계합니다. 백본 생성을 위해 RFdiffusion을 사용하고, 시퀀스 설계를 위해 ProteinMPNN을, 검증을 위해 ESMFold/AlphaFold2를 사용합니다. 단백질 결합제, 치료용 단백질 또는 단백질 기능 설계를 요청받을 때 사용합니다.
SKILL.md
AI-guided de novo protein design using RFdiffusion backbone generation, ProteinMPNN sequence optimization, and structure validation for therapeutic protein development.
| NvidiaNIMrfdiffusion | Backbone generation | Yes | | NvidiaNIMproteinmpnn | Sequence design | Yes | | NvidiaNIMesmfold | Fast structure validation | Yes | | NvidiaNIMalphafold2 | High-accuracy validation | Yes | | NvidiaNIMesm2650m | Sequence embeddings | Yes |
| NvidiaNIMrfdiffusion | numsteps | diffusionsteps | | NvidiaNIMproteinmpnn | pdb | pdbstring | | NvidiaNIMesmfold | seq | sequence |
AI 기반 de novo 설계를 사용하여 새로운 단백질 치료제(결합제, 효소, 지지체)를 설계합니다. 백본 생성을 위해 RFdiffusion을 사용하고, 시퀀스 설계를 위해 ProteinMPNN을, 검증을 위해 ESMFold/AlphaFold2를 사용합니다. 단백질 결합제, 치료용 단백질 또는 단백질 기능 설계를 요청받을 때 사용합니다. 출처: mims-harvard/tooluniverse.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-protein-therapeutic-design- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-11
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
tooluniverse-protein-therapeutic-design이란?
AI 기반 de novo 설계를 사용하여 새로운 단백질 치료제(결합제, 효소, 지지체)를 설계합니다. 백본 생성을 위해 RFdiffusion을 사용하고, 시퀀스 설계를 위해 ProteinMPNN을, 검증을 위해 ESMFold/AlphaFold2를 사용합니다. 단백질 결합제, 치료용 단백질 또는 단백질 기능 설계를 요청받을 때 사용합니다. 출처: mims-harvard/tooluniverse.
tooluniverse-protein-therapeutic-design 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-protein-therapeutic-design 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/mims-harvard/tooluniverse
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-11