alphafold-database-fetch-and-analyze — скилл для Claude Code
Скачивает предсказанные структуры AlphaFold по UniProt ID и разбирает их: уверенность pLDDT, неупорядоченные участки, границы доменов.
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill alphafold-database-fetch-and-analyze -a claude-code
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill alphafold_database_fetch_and_analyze -a claude-codeЧто делает alphafold-database-fetch-and-analyze
Скилл берёт UniProt Accession ID и тянет из AlphaFold Database файл структуры .cif, матрицу предсказанной выравненной ошибки (PAE) и метаданные API. Дальше три скрипта считают то, что вручную считать долго: уверенность по остаткам, жёсткие границы доменов скользящим окном по PAE, долю неупорядоченных участков. Для очень крупных белков предусмотрен откат на фрагменты.
Работает через обёртки, а не прямыми запросами к базе: uv run scripts/fetch_structure.py P00520 -o /path/to/output/, затем analyze_plddt.py и analyze_pae.py по скачанным JSON. Обёртки сами держат нужный лимит запросов, так что городить паузы не придётся. Путь в -o задавайте абсолютный или от корня проекта — относительный от папки скилла скрипт не поймёт.
Нужен установленный uv на PATH. Скилл просит свериться с условиями AlphaFold Database и завести файл .licenses/alphafold_database_fetch_and_analyze_LICENSE.txt в корне рабочей папки. Если у вас только название белка или гена, либо последовательность аминокислот, ничего не выйдет: сначала найдите ID в UniProt. Для поиска гомологов нужен Foldseek, для экспериментальных структур — RCSB PDB. И ещё: если анализ покажет сильно разупорядоченный белок, не тащите его целиком в докинг — ограничьте работу теми остатками, что образуют упорядоченные домены.
Какие задачи решает
- скачать mmCIF-структуру и PAE-матрицу по UniProt ID
- оценить уверенность предсказания по pLDDT и увидеть долю очень низких значений
- найти границы жёстких доменов и диапазоны остатков
- отличить разупорядоченный белок от структурированного до запуска докинга
- получить предупреждение, если канонической записи нет и подставлена изоформа
Примеры запросов агенту
- Скачай структуру AlphaFold для P00520 и разбери уверенность по pLDDT
- Проанализируй PAE для ./data/AF-P00520-F1-predicted_aligned_error_v6.json и найди границы доменов
- Есть ли у этого белка разупорядоченные участки? UniProt ID P04637
Как установить alphafold-database-fetch-and-analyze
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill alphafold-database-fetch-and-analyze -a claude-codenpx skills add google-deepmind/science-skills --skill alphafold_database_fetch_and_analyze -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/alphafold_database_fetch_and_analyze/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/alphafold_database_fetch_and_analyze/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill alphafold_database_fetch_and_analyze -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/alphafold_database_fetch_and_analyze/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill alphafold_database_fetch_and_analyze -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/alphafold_database_fetch_and_analyze/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install google-deepmind/science-skills alphafold_database_fetch_and_analyze2Вручную: положить файлы
.github/skills/alphafold_database_fetch_and_analyze/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill alphafold_database_fetch_and_analyze -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/google-deepmind/science-skills --path skills/alphafold_database_fetch_and_analyzeВручную: положить файлы
.devin/skills/alphafold_database_fetch_and_analyze/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill alphafold_database_fetch_and_analyze -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора39
Похожие
Рядом в теме «Наука и исследования»
Всё по теме «Наука и исследования» →Вопросы о alphafold-database-fetch-and-analyze
Как установить alphafold-database-fetch-and-analyze в Claude?
Выполните npx skills add google-deepmind/science-skills --skill alphafold-database-fetch-and-analyze -a claude-code. После этого скилл окажется в ~/.claude/skills/alphafold_database_fetch_and_analyze/SKILL.md.
Что делает alphafold-database-fetch-and-analyze?
Скачивает предсказанную структуру и PAE-матрицу из AlphaFold Database по UniProt ID, затем считает уверенность pLDDT, неупорядоченные области и границы жёстких доменов.
Что нужно, чтобы скилл заработал?
Установленный uv на PATH и UniProt Accession ID на входе. Названия белка, гена или последовательности аминокислот недостаточно — ID придётся сначала найти в UniProt.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: alphafold-database-fetch-and-analyze
description: >
Retrieve and analyze AlphaFold predicted structures for a protein. Use when
the user provides a specific UniProt Accession ID and wants structural
confidence metrics (pLDDT), domain boundary analysis, or disorder
assessment. Do not use if the user only has a protein name, gene name,
or amino acid sequence — ask for a UniProt ID first.
---
# AlphaFold Database: Fetch and Analyze
## Prerequisites
1. **`uv`**: Read the `uv` skill and follow its Setup instructions to ensure
`uv` is installed and on PATH.
2. **User Notification**: If
.licenses/alphafold_database_fetch_and_analyze_LICENSE.txt does not already
exist in the workspace root directory then (1) prominently notify the user
to check the terms at https://alphafold.ebi.ac.uk/, then (2) create the file
recording the notification text and timestamp.
## Overview
Downloads AlphaFold predicted structures (mmCIF) and Predicted Aligned Error
(PAE) matrices from the AlphaFold Database for a given UniProt ID, then performs
automated heuristic analysis on structural confidence (pLDDT), intrinsically
disordered regions, rigid domain boundaries, and inter-domain flexibility.
**Do NOT use when:**
- The user only has a protein name, gene name, or amino acid sequence (no
UniProt ID) — ask them to look up the ID on
[UniProt](https://www.uniprot.org).
- The user wants to search for structural homologs (use **Foldseek**).
- The user wants to run AlphaFold predictions on a custom sequence.
- The user needs experimental PDB structures (use **RCSB PDB**).
## Core Rules
- **Use the Wrapper**: ALWAYS execute the provided helper scripts to query the
database rather than accessing the database directly. The scripts
automatically enforce the required rate limit gracefully.
- Do not attempt to calculate domain boundaries or assess structural disorder
yourself; always rely on the output provided by the script.
- If this skill is used, ensure this is mentioned in the output.
## Utility Scripts
**1. Fetch Structure Files**
Downloads the `.cif` structure file, `_predicted_aligned_error.json`, and API
metadata JSON (`-metadata.json`) for a UniProt ID. Handles fragment fallback for
very large proteins.
Examples:
```bash
uv run scripts/fetch_structure.py P00520 -o /path/to/output/
uv run scripts/fetch_structure.py P04637 -o /path/to/custom_results/
```
Always specify `-o` with an absolute path or a path relative to the user's
project root, never a path relative to the skill directory.
**2. Analyze pLDDT Confidence**
Reads pLDDT confidence metrics from a saved AFDB metadata JSON file (produced by
`fetch_structure.py`) and prints a heuristic confidence assessment (structured,
disordered, mixed).
Example:
```bash
uv run scripts/analyze_plddt.py ./data/AF-P00520-F1-metadata.json
```
**3. Analyze PAE / Domain Boundaries**
Reads a downloaded PAE JSON file and detects rigid domain boundaries using a
sliding-window PAE heuristic.
Example:
```bash
uv run scripts/analyze_pae.py ./data/AF-P00520-F1-predicted_aligned_error_v6.json
```
## Interpreting the Output
The script prints analysis to stdout. Read it carefully and synthesize the
results for the user:
1. **Isoform / Large Protein Warning (MANDATORY):** Check the script output for
any `[!] WARNING` lines. If the script reports that no canonical entry was
found and an isoform was used, or if the protein is very large (>2700 AAs),
you **MUST** prominently relay this warning to the user. Do not omit this
warning.
2. **Synthesize the Structural Analysis**: Combine the "pLDDT Conclusion" and
the "PAE Structural Conclusion" into a single, cohesive overall summary.
Describe the protein's overall folding confidence, the presence of
disordered regions, and its rigid domain layout.
3. Highlight the supporting metrics:
- Overall Global pLDDT and the breakdown of fraction confidence
(especially Very Low vs. Very High).
- Domain Boundary Analysis (number of distinct global domains and their
specific residue ranges).
4. **Explicit Disorder Warning:** If the analysis concludes that the protein is
highly intrinsically disordered (e.g., high fraction of <50 pLDDT or lack of
rigid domains), issue a separate, prominent warning. Advise the user against
proceeding with whole-protein downstream structural analysis (like Foldseek
or docking). If small ordered domains exist amidst the disorder, advise the
user to restrict any future analysis strictly to those specific residue
boundaries.
5. Remind the user that per-residue pLDDT is embedded in the B-factor column of
the downloaded mmCIF file.
© google-deepmind · Apache-2.0 · google-deepmind/science-skills