alterlab-rfdiffusion

SKILLWorkflowCommunity
v0.0.0AlterLab-IEUMITAktualisiert vor 3 Mon.Quelle →

Generate de-novo protein backbones with RFdiffusion (Watson 2023) — a diffusion model for unconditional monomer generation, motif scaffolding, binder design against a target, and symmetric oligomers. Use when generating a new protein backbone from scratch, scaffolding a functional motif into a fold,

Community-submitted skill. Not yet reviewed by the Forge team. Full prompt content may not be available.Request review →
59Repo-Sterne
1Clients
1Formate
vor 3 Mon.Letzte Aktualisierung
Skill
AutorAlterLab-IEU
Version0.0.0
LizenzMIT
KategorieWorkflow
Formateskill.md
PromptNicht veröffentlicht
Kompatibilität
Claude✓ Unterstützt
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Über

Generate de-novo protein backbones with RFdiffusion (Watson 2023) — a diffusion model for unconditional monomer generation, motif scaffolding, binder design against a target, and symmetric oligomers. Use when generating a new protein backbone from scratch, scaffolding a functional motif into a fold, designing a binder backbone to a target surface, or building symmetric assemblies; RFdiffusion prod

Schlagwörter
skillclaude

Keine Abdeckung der Abhängigkeiten

Dieser Eintrag veröffentlicht kein npm-Paket, daher hat Forge keinen Abhängigkeitsbaum dafür. Das ist eine Lücke in der Abdeckung — keine Aussage, dass er keine Abhängigkeiten hat.