Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Nauka i badania · Analiza

protein-structure

/protein-structure

Analizuje trójwymiarowe struktury białek: modelowanie homologii, interpretację predykcji AlphaFold, dokowanie i oddziaływania z ligandami.

Repozytorium
scienceclaw ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
07.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

90/ 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.
Treść25 / 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
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 07.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

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

Co robi i kiedy

Analizuje trójwymiarowe struktury białek: modelowanie homologii, interpretację predykcji AlphaFold, dokowanie i oddziaływania z ligandami.

Oryginalny opis (EN)

Analyzes protein 3D structures, performs homology modeling, interprets AlphaFold predictions, conducts molecular docking, and evaluates protein-ligand interactions; trigger when users ask about PDB files, folding, binding sites, or structural biology.

Jak działa

  1. When to Trigger
  2. Step-by-Step Methodology
  3. Key Databases and Tools
  4. Output Format
  5. Quality Checklist
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 50 linii, 409 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: protein-structure
description: Analyzes protein 3D structures, performs homology modeling, interprets AlphaFold predictions, conducts molecular docking, and evaluates protein-ligand interactions; trigger when users ask about PDB files, folding, binding sites, or structural biology.
---

## When to Trigger

Activate this skill when the user mentions:
- Protein folding, AlphaFold, ESMFold, RoseTTAFold
- PDB files, structural analysis, Ramachandran plots
- Molecular docking, binding affinity, binding pockets
- Homology modeling, threading, ab initio structure prediction
- Protein-protein interactions (PPI), interface analysis
- Structural alignment, RMSD, TM-score
- Cryo-EM, X-ray crystallography data interpretation

## Step-by-Step Methodology

1. **Retrieve or predict structure** - Search PDB for experimental structures (by UniProt ID or gene name). If unavailable, use AlphaFold DB or run ESMFold. Check pLDDT confidence scores for predicted structures.
2. **Quality assessment** - For experimental structures: check resolution, R-free, and completeness. For predictions: evaluate pLDDT per-residue and PAE (predicted aligned error) matrices.
3. **Structural analysis** - Identify secondary structure elements (helices, sheets, loops). Compute solvent-accessible surface area. Map conserved residues and functional domains.
4. **Binding site identification** - Use fpocket, SiteMap, or DoGSiteScorer for pocket detection. Cross-reference with known ligand binding from PDBe or BindingDB.
5. **Molecular docking** - Recommend AutoDock Vina, GNINA, or Glide. Define grid box around binding site. Report binding energy (kcal/mol) and key interactions (H-bonds, hydrophobic, pi-stacking).
6. **Structural comparison** - Align structures using TM-align or FATCAT. Report RMSD and TM-score. Identify conformational changes between states.
7. **Visualization guidance** - Recommend PyMOL, ChimeraX, or Mol* for rendering. Specify coloring schemes (by chain, B-factor, electrostatics, or conservation).

## Key Databases and Tools

- **PDB / PDBe** - Experimental protein structures
- **AlphaFold DB** - AI-predicted structures for UniProt entries
- **UniProt** - Protein sequences, domains, and annotations
- **InterPro / Pfam** - Domain classification
- **BindingDB / ChEMBL** - Binding affinity data
- **RCSB PDB REST API** - Programmatic structure queries
- **PDBe-KB** - Aggregated structural annotations

## Output Format

- Report structures with PDB ID, resolution, method, and chain identifiers.
- Binding energies in kcal/mol with interaction fingerprints.
- Structural alignments with RMSD (in Angstroms) and TM-score.
- Residue numbering must match the canonical UniProt sequence or PDB SEQRES.
- Include PyMOL/ChimeraX commands for reproducing visualizations.

## Quality Checklist

- [ ] Structure source and method (X-ray, cryo-EM, NMR, predicted) clearly stated
- [ ] Resolution or confidence metric (pLDDT) reported
- [ ] Binding site residues listed with chain and numbering
- [ ] Docking results include top poses and interaction details
- [ ] Limitations of predicted structures acknowledged where relevant
- [ ] All PDB IDs verified as valid and current
- [ ] Biological assembly vs. asymmetric unit distinguished

Wersje

W bazie nie ma innych skilli o nazwie protein-structure.

Identyczna treść występuje jeszcze w 1 innych folderach na GitHubie. Tu pokazujemy jedną, najlepiej ocenioną kopię.

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 7abbbe24d9cc (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

  • 100pymol
    Wizualizuje, analizuje i renderuje struktury białek i cząsteczek w PyMOL: obrazy, dopasowania strukturalne, odległości, miejsca wiązania i oddziaływania białko-ligand.
  • 100uniprot-rcsb
    Pobiera sekwencje, adnotacje i struktury białek z UniProtKB, RCSB PDB i AlphaFold DB: FASTA, domeny, wyszukiwanie w PDB, współrzędne mmCIF i modele AlphaFold z pLDDT.
  • 100alphafold-db
    Pobiera z bazy AlphaFold DB przewidziane struktury 3D białek w formatach PDB i mmCIF, metryki pewności pLDDT i PAE oraz metadane według numeru UniProt.
  • 100alterlab-alphafold-db
    Pobiera przewidywane struktury białek z bazy AlphaFold DB po identyfikatorze UniProt i analizuje metryki pewności pLDDT oraz PAE.
  • 100tooluniverse-protein-structure-retrieval
    Pobiera struktury białek z RCSB PDB, PDBe, AlphaFold, SWISS-MODEL, 3D-Beacons i PDB-REDO z oceną jakości (rozdzielczość, R-factor, pLDDT, pokrycie) i metadanymi.
  • 95molecular_docking_pipeline
    Prowadzi przepływ dokowania molekularnego: pobiera strukturę białka, szuka kieszeni wiążących i dokuje ligand.

Uwagi i zgłoszenia

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