# foldseek-structural-search

Отправляет файл 3D-структуры белка в API Foldseek и находит структурно похожие белки. Нужен, когда есть координаты, а не просто последовательность.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2100 установок · ★ 3329
- Автор: google-deepmind
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/google-deepmind/science-skills/tree/HEAD/skills/foldseek_structural_search/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/foldseek-structural-search

## Что делает

Скилл берёт файл `.cif`, `.mmcif` или `.pdb` из рабочей папки и через скрипт `scripts/search.py` шлёт его на веб-сервер Foldseek. На выходе два файла: `.md` с таблицей лучших совпадений и `.json` с полным ответом API. Агент читает таблицу и разбирает метрики — вероятность, покрытие запроса, E-value, идентичность последовательности.

Базы для поиска ограничены списком: `afdb50`, `afdb-swissprot`, `pdb100`, `BFVD`, `mgnify_esm30`, `cath50`, `gmgcl_id`, `bfmd`, `afdb-proteome`. Запрос базы вне списка останавливает работу. Поиск по последовательности, имени гена или UniProt ID не поддерживается вообще — нужен именно файл координат. Если структуры ещё нет, её придётся сначала скачать.

Перед запуском нужен `uv` в `PATH`. Ещё скилл проверяет файл `.licenses/foldseek_structural_search_LICENSE.txt` в корне проекта: если его нет, он просит свериться с условиями на сайтах Foldseek и steineggerlab и создаёт файл с отметкой времени. Сам JSON разбирать не надо — он лежит для последующих инструментов.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill foldseek-structural-search -a claude-code
```
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill foldseek_structural_search -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/foldseek_structural_search/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/foldseek_structural_search/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill foldseek_structural_search -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/foldseek_structural_search/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill foldseek_structural_search -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/foldseek_structural_search/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install google-deepmind/science-skills foldseek_structural_search
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/foldseek_structural_search/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill foldseek_structural_search -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/google-deepmind/science-skills --path skills/foldseek_structural_search
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/foldseek_structural_search/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill foldseek_structural_search -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/google-deepmind/science-skills/tree/HEAD/skills/foldseek_structural_search/SKILL.md

## Когда брать
- найти структурные гомологи по скачанному файлу `.pdb`
- сверить предсказанную AlphaFold-модель с известными фолдами
- оценить, покрывает ли совпадение всю форму белка или только мотив
- собрать таблицу лучших хитов в Markdown для отчёта
- понять, какие семейства белков попали в список совпадений

## Примеры запросов агенту
- Найди структурно похожие белки для `proteinA.pdb` и сохрани таблицу
- Прогони `model.cif` по базам `pdb100` и `cath50`, покажи топ-5 совпадений
- Разбери метрики Prob и Q-Cov для лучших хитов и объясни, что это за белки

## Похожие
- [anysearch](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anysearch.md) — скилл · 38500 установок
- [academic-paper](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper.md) — скилл · 10800 установок
- [nature-figure](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-figure.md) — скилл · 18800 установок
- [academic-paper-reviewer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper-reviewer.md) — скилл · 9800 установок
- [nature-polishing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-polishing.md) — скилл · 17500 установок
- [nature-citation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-citation.md) — скилл · 15600 установок

Из того же набора: [google-deepmind/science-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/google-deepmind/science-skills.md) — 39 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md