ligandmpnn
✓使用 LigandMPNN 進行配體感知蛋白質序列設計。在以下情況下使用此技能：(1) 設計小分子周圍的序列，(2) 酶活性位點設計，(3) 配體結合袋優化，(4) 金屬配位位點設計，(5) 輔因子結合蛋白。 對於標準蛋白質設計，請使用 Proteinmpnn。對於溶解度優化，請使用可溶性mpnn。
SKILL.md
| Python | 3.8+ | 3.10 | | CUDA | 11.0+ | 11.7+ | | GPU VRAM | 8GB | 16GB (T4) | | RAM | 8GB | 16GB |
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| --pdbpath | required | path | PDB with ligand | | --numseqpertarget | 1 | 1-1000 | Sequences per structure | | --samplingtemp | "0.1" | "0.0001-1.0" | Temperature (string!) | | --ligandmpnnusesidechaincontext | true | bool | Use ligand context |
使用 LigandMPNN 進行配體感知蛋白質序列設計。在以下情況下使用此技能：(1) 設計小分子周圍的序列，(2) 酶活性位點設計，(3) 配體結合袋優化，(4) 金屬配位位點設計，(5) 輔因子結合蛋白。 對於標準蛋白質設計，請使用 Proteinmpnn。對於溶解度優化，請使用可溶性mpnn。 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 ligandmpnn- 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 ligandmpnn？
使用 LigandMPNN 進行配體感知蛋白質序列設計。在以下情況下使用此技能：(1) 設計小分子周圍的序列，(2) 酶活性位點設計，(3) 配體結合袋優化，(4) 金屬配位位點設計，(5) 輔因子結合蛋白。 對於標準蛋白質設計，請使用 Proteinmpnn。對於溶解度優化，請使用可溶性mpnn。 來源：adaptyvbio/protein-design-skills。
如何安裝 ligandmpnn？
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 ligandmpnn 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