Получите доступ к более чем 200 миллионам белковых структур AlphaFold, предсказанных ИИ. Извлекайте структуры по идентификатору UniProt, загружайте файлы PDB/mmCIF, анализируйте показатели достоверности (pLDDT, PAE) для поиска лекарств и структурной биологии.
Быстро установите AI-навык alphafold-database в вашу среду разработки через командную строку
Источник: ovachiever/droid-tings.
AlphaFold DB is a public repository of AI-predicted 3D protein structures for over 200 million proteins, maintained by DeepMind and EMBL-EBI. Access structure predictions with confidence metrics, download coordinate files, retrieve bulk datasets, and integrate predictions into computational workflows.
This skill should be used when working with AI-predicted protein structures in scenarios such as:
The Biopython library provides the simplest interface for retrieving AlphaFold structures:
Получите доступ к более чем 200 миллионам белковых структур AlphaFold, предсказанных ИИ. Извлекайте структуры по идентификатору UniProt, загружайте файлы PDB/mmCIF, анализируйте показатели достоверности (pLDDT, PAE) для поиска лекарств и структурной биологии. Источник: ovachiever/droid-tings.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill alphafold-databaseПолучите доступ к более чем 200 миллионам белковых структур AlphaFold, предсказанных ИИ. Извлекайте структуры по идентификатору UniProt, загружайте файлы PDB/mmCIF, анализируйте показатели достоверности (pLDDT, PAE) для поиска лекарств и структурной биологии. Источник: ovachiever/droid-tings.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill alphafold-database После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/ovachiever/droid-tings