# protein-sequence-msa

Скилл выравнивает аминокислотные последовательности через API EBI Clustal Omega. Помогает оценивать консервативность доменов и ключевых остатков в белках.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2100 установок · ★ 3329
- Автор: google-deepmind
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/google-deepmind/science-skills/tree/HEAD/skills/protein_sequence_msa/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/protein-sequence-msa

## Что делает

Скилл принимает файл с двумя или более белковыми последовательностями в формате FASTA и передаёт их в сервис EBI Clustal Omega. Инструмент выполняет глобальное выравнивание и сохраняет результат на диск. Он подходит для поиска функционально важных остатков и консервативных участков. Лимит сервиса — до 4000 белков и файл размером до 4 МБ. Для ДНК, РНК или структурного анализа этот инструмент не подходит.

Вызовы идут через скрипт `scripts/msa_align.py`. Он держит паузы между запросами, чтобы не нарушать правила EBI. Агенту запрещено додумывать данные: все выводы строятся только по сгенерированному файлу. После расчёта скрипт вычисляет метрики совпадения, включая процент идентичности и индекс консервативности колонок.

Перед запуском требуется установить менеджер пакетов `uv` и добавить его в `PATH`. Также в домашней директории нужен файл `.env` с переменной `USER_EMAIL` для идентификации в очереди EBI. Без указанной почты обёртка просто откажется отправлять задачу на сервер.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill protein-sequence-msa -a claude-code
```
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill protein_sequence_msa -a claude-code
```

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

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

### GitHub Copilot

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

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

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add google-deepmind/science-skills --skill protein_sequence_msa -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/protein_sequence_msa/SKILL.md

## Когда брать
- выполнить множественное выравнивание белковых последовательностей в формате FASTA
- оценить консервативность функциональных доменов и ключевых остатков
- рассчитать метрики попарной идентичности и индекс консервативности колонок
- отправить задачу в EBI Clustal Omega с автоматическим контролем лимитов запросов

## Примеры запросов агенту
- Выполни множественное выравнивание белков из файла sequences.fasta и сохрани результат в alignment.aln.
- Оцени консервативность ключевых остатков в файле kinase_domain.fasta с помощью EBI Clustal Omega.
- Рассчитай метрику Sequence Coverage для последовательностей из input.fasta.

## 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

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