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搜索 PDB ，共找到 9 条记录

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PDB结构浏览器

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 RCSB PDB 搜索蛋白或核酸结构、下载 PDB/mmCIF/Binary 坐标文件、获取实验元数据并批量处理，为药物发现、蛋白工程和结构生物学提供数据支撑。

妥协指标威胁分析

analyzing-indicators-of-compromise

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于对IOC（如IP地址、域名、文件哈希）进行多源威胁情报分析。通过查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等系统，评估指标的恶意程度、所属威胁活动，并确定阻断或监控的优先级，是安全事件响应和威胁溯源的关键步骤。

OpenCTI威胁指标富集管道

building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导构建基于OpenCTI的自动化威胁指标（IOC）富集管道。使用OpenCTI的STIX 2.1模型和内置连接器，从VirusTotal、Shodan等多个外部情报源拉取深度上下文信息。管道能够自动富集新摄入的指标，关联已知攻击者和活动，并生成置信度评分，辅助分析师提升优先级。

Biopython 生物信息学工作流

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

提供 Biopython 工作流，用于序列操作、FASTA/GenBank/PDB 文件解析、系统发育分析、BLAST 自动化、结构分析，以及通过 Bio.Entrez 访问 NCBI/PubMed。

科学论文数据与代码可用性指南

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了科学论文中数据和代码可用的标准化要求，旨在确保研究结果的可重复性。它指导用户将原始数据和分析代码存入如GEO、PDB、Mendeley Data和Zenodo等认可的公共存储库，并提供了撰写标准化“三点声明”的格式，确保投稿流程的规范性和完整性。

数据和代码公开可用性指南

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了科学论文中数据和代码公开可用性的标准流程。它指导用户了解不同类型数据（如测序、结构、蛋白质组学）应在哪些官方存档库（如GEO、PDB、PRIDE、Zenodo）进行归档，并提供了期刊要求的标准化声明格式。遵循此指南可以确保所有研究数据和代码具有可追溯性和可复现性。

数据与代码公开可及性要求

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本文档遵循开放科学原则，指导研究人员满足期刊强制的开放数据和代码公开要求。需将所有原始数据、分析代码和图像等材料存入公共、可追溯的存储库（如Zenodo、GEO），并使用DOI或登录号进行引用，杜绝仅使用“可应要求获取”的声明。

数据、代码和材料可及性检查

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于确保科学论文达到最高的重现性标准。它要求作者系统地记录所有必要的科学数据（如基因序列、蛋白质结构）、将自定义分析代码存档并获取DOI，以及详细说明独特试剂和材料的共享计划。这是保证研究结论可靠性的关键步骤。

UniProt 蛋白质数据库 API

uniprot-database

sickn33/agentic-awesome-skills

通过 REST API 访问 UniProt 蛋白质数据库，支持按基因、登录号或物种检索蛋白条目、获取 FASTA 序列、在 Ensembl/RefSeq/PDB 等数据库间映射标识符、自定义返回字段并流式下载大规模数据集。

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