ipsae
✓使用 ipSAE（對齊誤差的蛋白間評分）對粘合劑設計進行排名。在以下情況下使用此技能：(1) 對實驗測試的結合劑設計進行排名，(2) 過濾 BindCraft 或 RFdiffusion 輸出，(3) 比較 AF2/AF3/Boltz 預測，(4) 預測結合成功率，(5) 需要比 ipTM 或 iPAE 更好的排名。 對於結構預測，請使用 chai 或 alphafold。對於 QC 閾值，請使用 Protein-qc。
SKILL.md
| Python | 3.8+ | 3.10 | | NumPy | 1.20+ | Latest | | RAM | 8GB | 16GB |
ipSAE (interprotein Score from Aligned Errors) is a scoring function for ranking protein-protein interactions predicted by AlphaFold2, AlphaFold3, and Boltz1. It outperforms ipTM and iPAE for binder design ranking with 1.4x higher precision in identifying true binders.
| PAE file | JSON (AF2/AF3) or NPZ (Boltz) | Match predictor | | Structure file | PDB or CIF structure | Match PAE | | PAE cutoff | Threshold for contacts | 10-15 | | Distance cutoff | Max CA-CA distance (A) | 10-15 |
使用 ipSAE（對齊誤差的蛋白間評分）對粘合劑設計進行排名。在以下情況下使用此技能：(1) 對實驗測試的結合劑設計進行排名，(2) 過濾 BindCraft 或 RFdiffusion 輸出，(3) 比較 AF2/AF3/Boltz 預測，(4) 預測結合成功率，(5) 需要比 ipTM 或 iPAE 更好的排名。 對於結構預測，請使用 chai 或 alphafold。對於 QC 閾值，請使用 Protein-qc。 來源：adaptyvbio/protein-design-skills。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill ipsae- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 ipsae？
使用 ipSAE（對齊誤差的蛋白間評分）對粘合劑設計進行排名。在以下情況下使用此技能：(1) 對實驗測試的結合劑設計進行排名，(2) 過濾 BindCraft 或 RFdiffusion 輸出，(3) 比較 AF2/AF3/Boltz 預測，(4) 預測結合成功率，(5) 需要比 ipTM 或 iPAE 更好的排名。 對於結構預測，請使用 chai 或 alphafold。對於 QC 閾值，請使用 Protein-qc。 來源：adaptyvbio/protein-design-skills。
如何安裝 ipsae？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill ipsae 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01