alphafold-database
UniProt IDによるAlphaFoldタンパク質構造へのアクセス
Auch verfügbar von: davila7
研究者は、創薬および構造生物学研究のために計算タンパク質構造予測への効率的なアクセスを必要としています。このスキルは、200M以上のAI予測タンパク質構造へのAlphaFold DBへの直接アクセスを提供し、UniProt IDによる取得、座標ファイルのダウンロード、信頼性指標の分析を可能にします。
Die Skill-ZIP herunterladen
In Claude hochladen
Gehe zu Einstellungen → Fähigkeiten → Skills → Skill hochladen
Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "alphafold-database". P00520のAlphaFold構造をダウンロードして信頼性を分析してください
Erwartetes Ergebnis:
- AlphaFold ID: AF-P00520-F1
- タンパク質: チロシンタンパク質キナーゼABL1（ヒト）
- 配列長: 1130残基
- pLDDT分析:
- - 非常に高い信頼性（>90）: 67%の残基
- - 高い信頼性（70-90）: 18%の残基
- 構造保存先: ./structures/AF-P00520-F1-model_v4.cif
Verwendung von "alphafold-database". Google Cloudを使用して大腸菌プロテオームをダウンロード
Erwartetes Ergebnis:
- 分類 ID: 83333
- ダウンロード元: gs://public-datasets-deepmind-alphafold-v4/proteomes/
- 一致するファイル数: 4123
- proteome-tax_id-83333-*.tar をダウンロード中（合計45 GB）
- 進捗: 45.2 GB / 45.2 GB (100%)
- 4123個の構造アーカイブを./proteomes/に展開しました
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
ドッキングのためのタンパク質構造の取得
計算ドッキング研究用のターゲットタンパク質構造をダウンロードし、結合部位コンフォメーションを分析します。
予測信頼性の分析
pLDDTおよびPAE指標を評価して、下流分析で信頼できる構造領域を特定します。
自動化パイプラインの構築
大規模タンパク質分析のための計算ワークフローにAlphaFoldアクセスを統合します。
Probiere diese Prompts
UniProt ID P00520のAlphaFold構造をmmCIFフォーマットでダウンロードし、pLDDT信頼性スコアを表示してください。
P00520、P12931、P04637の構造をダウンロードしてください。平均pLDDTスコアを比較し、高信頼性領域を特定してください。
大腸菌（分類ID 83333）のすべてのAlphaFold予測をGoogle Cloudバルクアクセスを使用してダウンロードしてください。
UniProt IDのリストを受け取り、構造をダウンロードし、CA座標を抽出し、残留基間距離を計算するPythonスクリプトを作成してください。
Bewährte Verfahren
- 単純な単一タンパク質アクセスにはBiopythonを使用してください（直接HTTP呼び出しよりAPIがクリーンです）
- ダウンロードしたファイルをローカルにキャッシュして、APIリクエストの繰り返しとレート制限を回避してください
- 100タンパク質を超えるバルクダウンロードには、REST APIではなくGoogle Cloud Storageを使用してください
Vermeiden
- gsutilを呼び出す際にshell=Trueをsubprocessで使用することは避けてください（リスト形式を使用してください）
- 構造を解釈する際にpLDDTスコアを無視しないでください（低信頼性領域は信頼できない場合があります）
- プロテオーム全体に対して個別ファイルをダウンロードすることは避けてください（Google Cloudのtarアーカイブを使用してください）