# glycoengineering

Скилл для разбора сайтов N- и O-гликозилирования в последовательностях белков: поиск мотивов, подготовка мутаций и работа с предсказательными сервисами.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1800 установок · ★ 54652
- Автор: K-Dense-AI
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/HEAD/skills/glycoengineering/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-19
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/glycoengineering

## Что делает

Скилл ведёт пошаговый разбор гликозилирования эукариотических белков. Сначала фиксируются accession, изоформа, точная последовательность, хозяйская система экспрессии и топология сигнального пептида. Затем идёт поиск канонических сайтов N-X-[S/T], где X не пролин, с сохранением перекрывающихся мотивов: в `NNST` кандидаты начинаются и с позиции 1, и с позиции 2. Отдельно оцениваются S/T-богатые участки для муцин-подобного O-GalNAc, но плотность S/T — только описательный признак, а не вероятность гликозилирования.

Внутри есть локальный помощник `scripts/glycoengineering_tools.py` на стандартной библиотеке Python. Он принимает последовательности из 20 канонических аминокислот, нормализует регистр и пробелы, отклоняет FASTA-заголовки, гэпы и неизвестные остатки. Функции `find_n_glycosylation_sequons`, `eliminate_glycosite`, `add_glycosite` и `find_st_rich_sites` возвращают координаты в 1-базной нумерации поданной последовательности. Для импорта положите каталог `scripts/` в `PYTHONPATH` или запускайте Python оттуда.

Для предсказаний скилл готовит работу с веб-формами NetNGlyc 1.0 и NetOGlyc 4.0: стабильного API для отправки заданий и опроса статуса здесь нет, поэтому вход, выход и версию сервиса сохраняют вместе. Локальные помощники требуют Python 3.10+. Поиск в GlyTouCan идёт через `requests` и сеть. Для структурного экранирования гликанов нужна отдельная установка GlycoSHIELD с библиотеками гликанов и GROMACS для расчёта SASA — без них этот шаг не запустится.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill glycoengineering -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill glycoengineering -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill glycoengineering -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills glycoengineering
```

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

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill glycoengineering -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills --path skills/glycoengineering
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill glycoengineering -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/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/HEAD/skills/glycoengineering/SKILL.md

## Когда брать
- найти канонические сайты N-гликозилирования в последовательности белка
- убрать конкретный сайт гликозилирования точечной заменой
- добавить новый сайт N-X-[S/T] и пересчитать все изменения остатков
- оценить S/T-богатые участки перед разбором O-GalNAc
- сравнить гликоформы антитела по занятости сайтов

## Примеры запросов агенту
- Найди канонические сайты N-гликозилирования в последовательности и покажи их позиции
- Убери сайт в позиции 1 заменой на Q и проверь, не осталось ли перекрывающихся мотивов
- Оцени S/T-богатые участки в этой последовательности и подскажи, что проверить дальше

## 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

_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