ipsae
✓使用 ipSAE（对齐误差的蛋白间评分）对粘合剂设计进行排名。在以下情况下使用此技能：(1) 对实验测试的结合剂设计进行排名，(2) 过滤 BindCraft 或 RFdiffusion 输出，(3) 比较 AF2/AF3/Boltz 预测，(4) 预测结合成功率，(5) 需要比 ipTM 或 iPAE 更好的排名。 对于结构预测，请使用 chai 或 alphafold。对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。
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| 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（对齐误差的蛋白间评分）对粘合剂设计进行排名。在以下情况下使用此技能：(1) 对实验测试的结合剂设计进行排名，(2) 过滤 BindCraft 或 RFdiffusion 输出，(3) 比较 AF2/AF3/Boltz 预测，(4) 预测结合成功率，(5) 需要比 ipTM 或 iPAE 更好的排名。 对于结构预测，请使用 chai 或 alphafold。对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。 来源：adaptyvbio/protein-design-skills。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill ipsae- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 ipsae？
使用 ipSAE（对齐误差的蛋白间评分）对粘合剂设计进行排名。在以下情况下使用此技能：(1) 对实验测试的结合剂设计进行排名，(2) 过滤 BindCraft 或 RFdiffusion 输出，(3) 比较 AF2/AF3/Boltz 预测，(4) 预测结合成功率，(5) 需要比 ipTM 或 iPAE 更好的排名。 对于结构预测，请使用 chai 或 alphafold。对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。 来源：adaptyvbio/protein-design-skills。
如何安装 ipsae？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill ipsae 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01