rfdiffusion
✓使用 RFdiffusion 生成蛋白質骨架，這是一種基於擴散的生成模型，用於從頭生成蛋白質結構。在以下情況下使用此技能：(1) 為目標蛋白質設計結合物支架，(2) 從頭開始生成新的蛋白質主鏈，(3) 將功能基序支架到新蛋白質中，(4) 指定界面設計的熱點殘基，(5) 創建對稱寡聚物。 對於主鏈生成後的序列設計，請使用 Proteinmpnn。對於結構驗證，請使用 alphafold 或 chai。對於 QC 閾值，請使用 Protein-qc。
SKILL.md
| Python | 3.9+ | 3.10 | | CUDA | 11.7+ | 12.0+ | | GPU VRAM | 16GB | 24GB (A10G) | | RAM | 16GB | 32GB |
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Core Parameters | Parameter | Default | Range | Description |
使用 RFdiffusion 生成蛋白質骨架，這是一種基於擴散的生成模型，用於從頭生成蛋白質結構。在以下情況下使用此技能：(1) 為目標蛋白質設計結合物支架，(2) 從頭開始生成新的蛋白質主鏈，(3) 將功能基序支架到新蛋白質中，(4) 指定界面設計的熱點殘基，(5) 創建對稱寡聚物。 對於主鏈生成後的序列設計，請使用 Proteinmpnn。對於結構驗證，請使用 alphafold 或 chai。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 rfdiffusion- 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 rfdiffusion？
使用 RFdiffusion 生成蛋白質骨架，這是一種基於擴散的生成模型，用於從頭生成蛋白質結構。在以下情況下使用此技能：(1) 為目標蛋白質設計結合物支架，(2) 從頭開始生成新的蛋白質主鏈，(3) 將功能基序支架到新蛋白質中，(4) 指定界面設計的熱點殘基，(5) 創建對稱寡聚物。 對於主鏈生成後的序列設計，請使用 Proteinmpnn。對於結構驗證，請使用 alphafold 或 chai。對於 QC 閾值，請使用 Protein-qc。 來源：adaptyvbio/protein-design-skills。
如何安裝 rfdiffusion？
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 rfdiffusion 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