什麼是 alphafold-database?
從 DeepMind 的 AlphaFold 資料庫查詢並檢索 AI 預測的蛋白質結構。透過 UniProt 登入取得結構,解釋 pLDDT/PAE 置信度分數,並存取結構生物學工作流程的大量蛋白質體資料。 來源:aminoanalytica/amina-skills。
從 DeepMind 的 AlphaFold 資料庫查詢並檢索 AI 預測的蛋白質結構。透過 UniProt 登入取得結構,解釋 pLDDT/PAE 置信度分數,並存取結構生物學工作流程的大量蛋白質體資料。
透過命令列快速安裝 alphafold-database AI 技能到你的開發環境
來源:aminoanalytica/amina-skills。
Programmatic access to DeepMind's AlphaFold Protein Structure Database (200M+ predicted structures).
| UniProt Accession | Protein identifier (e.g., P00520) used to query | | AlphaFold ID | Format: AF-{UniProt}-F{fragment} (e.g., AF-P00520-F1) | | pLDDT | Per-residue confidence (0-100); >90 = reliable, <50 = disordered | | PAE | Predicted Aligned Error; <5A = high confidence domain positions |
See references/confidence-scores.md for detailed interpretation guidance.
從 DeepMind 的 AlphaFold 資料庫查詢並檢索 AI 預測的蛋白質結構。透過 UniProt 登入取得結構,解釋 pLDDT/PAE 置信度分數,並存取結構生物學工作流程的大量蛋白質體資料。 來源:aminoanalytica/amina-skills。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/aminoanalytica/amina-skills --skill alphafold-database從 DeepMind 的 AlphaFold 資料庫查詢並檢索 AI 預測的蛋白質結構。透過 UniProt 登入取得結構,解釋 pLDDT/PAE 置信度分數,並存取結構生物學工作流程的大量蛋白質體資料。 來源:aminoanalytica/amina-skills。
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/aminoanalytica/amina-skills --skill alphafold-database 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、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/aminoanalytica/amina-skills