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당쇄공학(글라이코엔지니어링) 분석

단백질 서열의 N/O-당쇄화 부위를 찾아내고 항체·백신 설계를 위한 당쇄 엔지니어링 전략을 안내하는 스킬입니다.

데이터·분석고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • 단백질 아미노산 서열을 스캔해 N-당쇄화 시퀀온(N-X-S/T, X≠Pro) 위치를 1-based 좌표와 주변 문맥까지 정리해 보고합니다.
  • Asn→Gln 치환으로 당쇄 부위를 제거하거나, 특정 위치에 시퀀온을 삽입하는 변이 코드를 제공합니다.
  • S/T 밀도 기반 O-당쇄화 핫스팟 휴리스틱 예측(TP/SP 모티프 제외 규칙 포함)을 수행합니다.
  • NetNGlyc/NetOGlyc, GlycoShield-MD, GlycoWorkbench, GlyConnect, UniCarbKB 등 외부 도구·DB 사용법과 API 조회 코드를 정리해 둡니다.
  • ADCC 강화(탈푸코실화), 반감기 연장(시알릴화), 면역원성 저감, 백신용 글라이칸 실드 등 목적별 전략표와 대표 변이(N297A/Q, S298A/E333A/K334A 등)를 제공합니다.

이런 분께 추천

  • 치료용 항체의 Fc 당쇄를 최적화하려는 바이오의약품 연구자
  • 백신 항원 설계에서 글라이칸 실드를 설계하는 면역학·구조생물학 연구자
  • 바이오시밀러 당쇄 프로파일 비교, 당단백질 안정성 개선을 다루는 분석 담당자
  • 당단백질 관련 논문·데이터를 자동으로 정리하고 싶은 바이오인포매틱스 분석가

활용 예시

  1. "IgG1 Fc 서열을 붙여넣고 N-당쇄화 부위를 모두 찾아 N297 위치를 확인해줘" → 시퀀온 목록과 NXS/NXT 통계 요약 출력.
  2. "이 치료용 단백질에서 297번 Asn을 Gln으로 바꿔 aglycosyl 변이체 서열을 만들어줘" → 변이 서열과 주의사항 제시.
  3. "EGFR(P00533)의 실험적으로 검증된 당쇄화 데이터를 GlyConnect에서 조회해줘" → API 호출 후 부위별 글라이칸 정보 요약.

· · · 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/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/glycoengineering/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 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/glycoengineering 폴더를 내 ~/.claude/skills/glycoengineering/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/glycoengineering ~/.claude/skills/

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

  1. 터미널을 엽니다(macOS는 터미널, Windows는 WSL 또는 Git Bash).
  2. 스킬 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. Claude 스킬 폴더를 준비합니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 해당 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/glycoengineering ~/.claude/skills/
  5. 파이썬 예제를 실행하려면 Python 3와 requests를 설치합니다: pip install requests (글라이칸 실드 분석이 필요하면 uv pip install glycoshield).
  6. Claude Code를 다시 실행하고 "이 단백질 서열의 N-당쇄화 부위를 분석해줘"처럼 요청하면 스킬이 자동으로 호출됩니다.
  7. 예측 결과는 계산 추정치이므로 질량분석 등 실험 검증과 함께 사용하세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT