alphafold-database
Accede a estructuras de proteínas de AlphaFold por ID de UniProt
Auch verfügbar von: davila7
Los investigadores necesitan un acceso eficiente a predicciones computacionales de estructuras de proteínas para el descubrimiento de fármacos y estudios de biología estructural. Esta habilidad proporciona acceso directo a las 200M+ estructuras de proteínas predichas por IA de AlphaFold DB, permitiendo la recuperación por ID de UniProt, la descarga de archivos de coordenadas y el análisis de métricas de confianza.
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Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "alphafold-database". Download the AlphaFold structure for P00520 and analyze confidence
Erwartetes Ergebnis:
- AlphaFold ID: AF-P00520-F1
- Protein: Tyrosine-protein kinase ABL1 (Human)
- Sequence length: 1130 residues
- pLDDT Analysis:
- - Very high confidence (>90): 67% of residues
- - High confidence (70-90): 18% of residues
- Structure saved to: ./structures/AF-P00520-F1-model_v4.cif
Verwendung von "alphafold-database". Download E. coli proteome using Google Cloud
Erwartetes Ergebnis:
- taxonomy ID: 83333
- Downloading from: gs://public-datasets-deepmind-alphafold-v4/proteomes/
- Files matched: 4123
- Downloading proteome-tax_id-83333-*.tar (45 GB total)
- Progress: 45.2 GB / 45.2 GB (100%)
- Extracted 4123 structure archives to ./proteomes/
Sicherheitsaudit
SicherThis is a legitimate scientific skill for accessing the AlphaFold protein structure database. All 244 static findings are false positives. The analyzer misinterpreted markdown code formatting (backticks), standard Python HTTP library usage, and documented public API endpoints as security threats. The skill uses safe Biopython library calls, standard requests to authorized EBI APIs, and subprocess with list-form arguments for Google Cloud access.
Risikofaktoren
🌐 Netzwerkzugriff (2)
⚙️ Externe Befehle (1)
📁 Dateisystemzugriff (1)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Recuperar estructuras de proteínas para docking
Descargar estructuras de proteínas objetivo para estudios de docking computacional y analizar conformaciones del sitio de unión.
Analizar la confianza de la predicción
Evaluar métricas pLDDT y PAE para identificar regiones estructurales confiables para análisis posteriores.
Construir pipelines automatizados
Integrar el acceso a AlphaFold en flujos de trabajo computacionales para análisis de proteínas a gran escala.
Probiere diese Prompts
Download the AlphaFold structure for UniProt ID P00520 in mmCIF format and show the pLDDT confidence scores.
Download structures for P00520, P12931, and P04637. Compare their average pLDDT scores and identify high-confidence regions.
Download all AlphaFold predictions for E. coli (taxonomy ID 83333) using Google Cloud bulk access.
Create a Python script that takes a list of UniProt IDs, downloads their structures, extracts CA coordinates, and calculates inter-residue distances.
Bewährte Verfahren
- Usa Biopython para un acceso sencillo a una sola proteína (API más limpia que las llamadas HTTP directas)
- Almacena en caché los archivos descargados localmente para evitar solicitudes repetidas a la API y límites de tasa
- Para descargas masivas de más de 100 proteínas, usa Google Cloud Storage en lugar de la API REST
Vermeiden
- Evita usar shell=True con subprocess al llamar a gsutil (usa el formato de lista en su lugar)
- No ignores las puntuaciones pLDDT al interpretar estructuras (las regiones de baja confianza pueden ser poco fiables)
- Evita descargar archivos individuales para proteomas completos (usa archivos tar de Google Cloud)