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AlphaFold 단백질 구조 검증

AlphaFold2·ColabFold로 설계한 단백질 서열의 접힘과 결합체 구조를 예측하고 신뢰도 지표로 검증하는 스킬.

데이터·분석고급★ 146⑂ 27AI 점수 9/10마지막 업데이트: 2026. 7. 1.

무엇을 해주나

  • 설계한 단백질 서열이 의도한 대로 접히는지 AlphaFold2로 예측·검증합니다.
  • 바인더-타깃 복합체(멀티머) 구조를 ColabFold/AlphaFold-Multimer로 예측합니다.
  • pLDDT, pTM, ipTM, PAE 등 신뢰도 지표를 추출하고 합격 기준(pLDDT>85, pTM>0.70, ipTM>0.50, 인터페이스 PAE<10)으로 판정합니다.
  • 로컬 설치 / ColabFold / Modal GPU 실행 중 어떤 경로를 택할지 의사결정 트리로 안내하고, CUDA OOM·MSA DB 누락 등 흔한 오류의 원인과 해결책을 표로 제공합니다.

이런 분께 추천

  • 단백질 디자인·바인더 스크리닝을 하는 계산생물학 연구자
  • de novo 설계 결과의 self-consistency 검증이 필요한 팀
  • Modal 등 클라우드 GPU로 수백~수천 개 서열을 배치 예측하려는 분

활용 예시

  1. "설계한 100개 바인더 서열을 ColabFold 멀티머로 돌려 ipTM 0.5 이상만 남겨줘" → 실행 명령과 필터 기준을 함께 제시.
  2. "result_model_1.pkl에서 pLDDT와 PAE를 뽑아 요약 표로 만들어줘" → 동봉된 파이썬 스니펫으로 지표 추출.
  3. "CUDA out of memory가 났는데 어떻게 하지?" → A100 사용 또는 ColabFold MSA 서버 전환 등 대응책 안내.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/BioTender-max/awesome-bio-agent-skills/HEAD/skills/adaptyv/alphafold/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 BioTender-max/awesome-bio-agent-skills 의 skills/adaptyv/alphafold 폴더를 내 ~/.claude/skills/alphafold/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/BioTender-max/awesome-bio-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r awesome-bio-agent-skills/skills/adaptyv/alphafold ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널에서 스킬 저장소를 복제합니다: git clone https://github.com/BioTender-max/awesome-bio-agent-skills.git
  2. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. 이 스킬만 복사합니다: cp -r awesome-bio-agent-skills/skills/adaptyv/alphafold ~/.claude/skills/
  4. Claude Code를 재시작하고 "alphafold 스킬로 이 서열 검증해줘"처럼 요청해 인식되는지 확인합니다.
  5. 실제 실행을 위해서는 별도 준비가 필요합니다: Python 3.10+, CUDA 11 이상, 32GB 이상 GPU(A100 권장), 그리고 Modal 계정과 biomodals 저장소(modal run modal_colabfold.py 사용).
  6. 로컬 실행을 원하면 git clone https://github.com/deepmind/alphafold.git 후 MSA 데이터베이스(수백 GB)를 내려받으세요. 용량이 부담되면 ColabFold의 MSA 서버 방식을 권장합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: NOASSERTION