Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Nauka i badania · Research

foldseek

/foldseek

Wyszukuje podobne struktury białek w bazach PDB i AFDB, znajdując odległe homologi niewykrywalne po sekwencji.

Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
21.07.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
1
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 21.07.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Wyszukuje podobne struktury białek w bazach PDB i AFDB, znajdując odległe homologi niewykrywalne po sekwencji.

Oryginalny opis (EN)

Structure similarity search with Foldseek. Use this skill when: (1) Finding similar structures in PDB/AFDB databases, (2) Structural homology search, (3) Database queries by 3D structure, (4) Finding remote homologs not detected by sequence, (5) Clustering structures by similarity. For sequence similarity, use uniprot BLAST. For structure prediction, use chai or boltz.

Jak działa

  1. Prerequisites
  2. How to run
  3. Key parameters
  4. Databases
  5. Output format
  6. Sample output
  7. Decision tree
  8. Common use cases
  9. Verify
  10. Troubleshooting
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 164 linii, 588 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: foldseek
description: >
  Structure similarity search with Foldseek. Use this skill when:
  (1) Finding similar structures in PDB/AFDB databases,
  (2) Structural homology search,
  (3) Database queries by 3D structure,
  (4) Finding remote homologs not detected by sequence,
  (5) Clustering structures by similarity.

  For sequence similarity, use uniprot BLAST.
  For structure prediction, use chai or boltz.
license: MIT
category: utilities
tags: [search, structure, database, similarity]
---

# Foldseek Structure Search

## Prerequisites

| Requirement | Minimum | Recommended |
|-------------|---------|-------------|
| Python | 3.8+ | 3.10 |
| RAM | 8GB | 16GB |
| Disk | 10GB | 50GB (for local databases) |

## How to run

**Note**: Foldseek can run locally or via web server. No GPU required.

### Option 1: Web Server (Quick; rate-limited, use sparingly)
```bash
# Upload structure to web server
curl -X POST "https://search.foldseek.com/api/ticket" \
  -F "q=@query.pdb" \
  -F "database[]=afdb50" \
  -F "database[]=pdb100"
```

### Option 2: Local installation
```bash
# Install Foldseek
conda install -c conda-forge -c bioconda foldseek

# Search PDB
foldseek easy-search query.pdb /path/to/pdb100 results.m8 tmp/

# Search AlphaFold DB
foldseek easy-search query.pdb /path/to/afdb50 results.m8 tmp/
```

### Option 3: Python API
```python
import subprocess
import pandas as pd

def foldseek_search(query_pdb, database, output="results.m8"):
    """Run Foldseek search."""
    subprocess.run([
        "foldseek", "easy-search",
        query_pdb, database, output, "tmp/",
        "--format-output", "query,target,pident,alnlen,evalue,bits"
    ])
    return pd.read_csv(output, sep="\t",
                       names=["query", "target", "pident", "alnlen", "evalue", "bits"])
```

## Key parameters

| Parameter | Default | Description |
|-----------|---------|-------------|
| `--min-seq-id` | 0.0 | Minimum sequence identity |
| `-e` | 0.001 | E-value threshold |
| `--alignment-type` | 2 | 0=3Di, 1=TM, 2=3Di+AA |
| `--max-seqs` | 300 | Max hits to pass through prefilter; reducing this affects sensitivity |

## Databases

| Database | Description | Size |
|----------|-------------|------|
| `pdb100` | PDB clustered at 100% | ~200K structures |
| `afdb50` | AlphaFold DB at 50% | ~67M structures |
| `swissprot` | SwissProt structures | ~500K structures |
| `cath50` | CATH domains | ~50K domains |

## Output format

```
# results.m8 (tabular)
query   target          pident  alnlen  evalue  bits
query   1abc_A          85.2    120     1e-45   180.5
query   2def_B          72.1    115     1e-32   145.2
```

## Sample output

### Successful run
```
$ foldseek easy-search query.pdb pdb100 results.m8 tmp/
[INFO] Loading database: pdb100 (194,527 entries)
[INFO] Searching...
[INFO] Found 127 hits

Top 5 hits:
1. 1abc_A - 85.2% identity, E=1e-45
2. 2def_B - 72.1% identity, E=1e-32
3. 3ghi_C - 68.5% identity, E=1e-28
4. 4jkl_A - 55.3% identity, E=1e-18
5. 5mno_B - 42.1% identity, E=1e-10
```

## Decision tree

```
Should I use Foldseek?
│
├─ What are you searching?
│  ├─ By 3D structure → Foldseek ✓
│  ├─ By sequence → Use BLAST (uniprot skill)
│  └─ Both → Run both, compare results
│
└─ What do you need?
   ├─ Find structural homologs → Foldseek ✓
   ├─ Remote homolog detection → Foldseek ✓
   ├─ Structural clustering → Foldseek ✓
   └─ Functional annotation → Cross-reference with UniProt
```

## Common use cases

### Find similar designs
```bash
# Compare your design to PDB
foldseek easy-search design.pdb pdb100 similar_natural.m8 tmp/
```

### Novelty check
```bash
# Ensure design is novel (low similarity to known)
foldseek easy-search design.pdb afdb50 novelty.m8 tmp/

# Novel if: top hit identity < 30%
```

### Scaffold search
```bash
# Find scaffolds for motif grafting
foldseek easy-search motif.pdb pdb100 scaffolds.m8 tmp/ \
  --min-seq-id 0.0 -e 10
```

---

## Verify

```bash
wc -l results.m8  # Number of hits
```

---

## Troubleshooting

**No hits**: Lower e-value threshold, try larger database
**Too many hits**: Increase min-seq-id threshold
**Slow search**: Use smaller database

### Error interpretation

| Error | Cause | Fix |
|-------|-------|-----|
| `Database not found` | Wrong path | Check database location |
| `Invalid PDB` | Malformed structure | Validate PDB format |
| `Out of memory` | Large database | Use more RAM or web server |

---

**Next**: Download hits with `pdb` skill → use for scaffold design.

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills100MIT
adaptyvbio/protein-design-skills95MIT

Migawka bazy z 13.11.2026 · wersja paczki 11d9220c5b91 (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 95protein_similarity_search
    Szuka podobnych białek: wyciąga sekwencję z PDB, przeszukuje struktury w FoldSeek i sprawdza wpisy UniProt.
  • 95protein_similarity_search
    Wyszukuje trafienia o najwyższym podobieństwie między gatunkami, startując od sekwencji PDB, FoldSeek i homologów STRING.
  • 85foldseek-structural-search
    Wyszukuje podobne strukturalnie białka w bazach Foldseek, gdy dostępny jest plik współrzędnych 3D w formacie CIF lub PDB.
  • 95bio-remote-homology
    Wykrywa odległe homologi metodami profilowymi i strukturalnymi ponad zwykły BLAST: PSI-BLAST, jackhmmer, HHblits, HHsearch, DIAMOND, MMseqs2 i Foldseek, gdy identyczność spada poniżej 35 proc.
  • 90foldseek-structural-search
    Szuka białek o podobnej strukturze 3D w bazach PDB, AlphaFold i CATH na podstawie pliku ze współrzędnymi.
  • 85foldseek-structural-search
    Wyszukuje strukturalnie białka podobne do podanego pliku współrzędnych 3D (.cif, .mmcif, .pdb) w bazach PDB, AlphaFold, CATH i MGnify przez API Foldseek.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.