스킬 alphafold-database
🧬

alphafold-database

안전 🌐 네트워크 접근⚙️ 외부 명령어

الوصول إلى هياكل البروتين من AlphaFold باستخدام معرف UniProt

또한 다음에서 사용할 수 있습니다: K-Dense-AI

توفر قاعدة بيانات AlphaFold أكثر من 200 مليون هيكل بروتيني متنبأ به بالذكاء الاصطناعي. تساعد هذه المهارة الباحثين على استرجاع ملفات الهياكل، وتحليل درجات الثقة، ودمج التنبؤات في خطوط العمل الحسابية لاكتشاف الأدوية وعلم الأحياء الهيكلي.

지원: Claude Codex Code(CC)
📊 69 적절함
1

스킬 ZIP 다운로드

2

Claude에서 업로드

설정 → 기능 → 스킬 → 스킬 업로드로 이동

3

토글을 켜고 사용 시작

테스트해 보기

"alphafold-database" 사용 중입니다. Get the AlphaFold structure for protein ABL1 (P00520) and analyze its confidence scores

예상 결과:

  • Protein: ABL1 (Tyrosine-protein kinase ABL1)
  • AlphaFold ID: AF-P00520-F1
  • Sequence length: 1130 residues
  • Average pLDDT: 85 (high confidence)
  • High confidence regions: Kinase domain residues show very high confidence (pLDDT > 90)
  • Low confidence regions: N-terminal disordered regions show lower confidence (pLDDT < 50)
  • Files available: model_v4.cif, confidence_v4.json, predicted_aligned_error_v4.json

"alphafold-database" 사용 중입니다. Find high-confidence human proteins in AlphaFold DB

예상 결과:

  • Query results from BigQuery metadata table:
  • Found proteins with fractionPlddtVeryHigh > 0.8 in human proteome
  • Top results include well-structured cytosolic proteins
  • Average sequence length varies from 300 to 2500 residues
  • All predictions meet AlphaFold quality thresholds

보안 감사

안전
v5 • 1/17/2026

Documentation-only skill for accessing the AlphaFold Protein Structure Database. Contains markdown documentation with Python code examples for legitimate scientific APIs. All network endpoints are public scientific databases (alphafold.ebi.ac.uk, uniprot.org, Google Cloud). No executable code, no sensitive data access, no malicious patterns found after human review.

3
스캔된 파일
1,116
분석된 줄 수
2
발견 사항
5
총 감사 수

위험 요인

🌐 네트워크 접근 (1)
⚙️ 외부 명령어 (1)
감사자: claude 감사 이력 보기 →

품질 점수

41
아키텍처
100
유지보수성
87
콘텐츠
21
커뮤니티
100
보안
78
사양 준수

만들 수 있는 것

الحصول على نماذج البروتين

تحميل الهياكل المتنبأ بها للبروتينات التي لا تحتوي على بيانات تجريبية للتحليل المقارن.

تحليل مواقع الارتباط

استرجاع هياكل البروتين المستهدفة وتقييم مقاييس الثقة لدراسات الفحص الافتراضي.

بناء خطوط تحليل

دمج استدعاءات AlphaFold API في سير العمل الآلي لمعالجة البروتيوم على نطاق واسع.

이 프롬프트를 사용해 보세요

الحصول على بروتين واحد
Get the AlphaFold structure for UniProt ID P00520. Download the mmCIF file and summarize the protein.
مقارنة البروتينات
Compare pLDDT confidence scores between proteins P12931 and P04637. Which has more high-confidence regions?
الوصول الشامل
Find all human proteins in AlphaFold DB with very high confidence (pLDDT greater than 90) using BigQuery. List the top 10 by sequence length.
التصور
Download the PAE matrix for protein P00520 and explain the domain arrangement confidence based on the error values.

모범 사례

  • تخزين ملفات الهياكل المحملة محلياً لتجنب طلبات API المتكررة
  • استخدام Google Cloud Storage لتحميل البروتيوم الشامل بدلاً من استدعاءات REST API الفردية
  • التحقق من صحة ثقة التنبؤ (pLDDT > 70) قبل التحليل الهيكلي اللاحق

피하기

  • استخدام REST API للتحميلات الشاملة (غير فعال، قد يصل إلى حدود المعدل)
  • افتراض أن جميع التنبؤات موثوقة بنفس القدر (تحقق دائماً من درجات الثقة)
  • تجاهل قيم PAE عند تحليل ترتيبات البروتين متعدد النطاقات

자주 묻는 질문

ما هي أدوات الذكاء الاصطناعي التي تدعم هذه المهارة؟
تعمل مع Claude وClaude Code وCodex. تتطلب بيئة Python مع requests وBiopython.
ما هي صيغ الملفات المتاحة؟
mmCIF (موصى به)، binary CIF (مضغوط)، وصيغة PDB القديمة. أيضاً JSON لبيانات الثقة.
كم عدد الهياكل في قاعدة بيانات AlphaFold؟
أكثر من 200 مليون تنبؤ لهيكل البروتين من UniProtKB، تغطي معظم البروتينات المعروفة.
هل البيانات آمنة للاستخدام؟
نعم. قاعدة بيانات AlphaFold هي بيانات عامة من DeepMind وEMBL-EBI. لا حاجة لبيانات اعتماد للوصول.
لماذا تكون بعض المناطق منخفضة الثقة؟
المناطق المضطربة جوهرياً والحلقات المرنة أصعب في التنبؤ. تحقق من درجات pLDDT لتحديد المناطق غير الموثوقة.
كيف يقارن هذا مع PDB؟
يحتوي PDB على هياكل تجريبية من علم البلورات والمجهر الإلكتروني البرودي. يوفر AlphaFold تنبؤات حسابية لأي بروتين ذي تسلسل معروف.

개발자 세부 정보

파일 구조