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搜索 蛋白 ，共找到 35 条记录
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UniProt数据库接口

uniprot-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
通过 UniProt REST API 搜索蛋白质、获取 FASTA 与注释、执行 ID 映射并流式下载，适合 Python 工作流和批量分析。
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金柿云实验室自动化

ginkgo-cloud-lab
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
324
通过 Ginkgo Cloud Lab 提交并管理实验协议，利用可配置的自动化小车完成无细胞蛋白表达、荧光像素艺术等项目，并借助 EstiMate AI 评估与报价，覆盖样本准备与下单流程。
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糖链工程工具集

glycoengineering
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
251
对蛋白序列进行N-和O-糖基化位点分析，提供筛查、添加或消除糖基化位点的策略，辅助抗体优化、疫苗设计及生物类似物糖链比对。
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InterPro蛋白注释工具

interpro-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
174
通过 InterPro REST API 与 Python 示例快速查询蛋白家族、结构域、功能位点等信息，支持功能预测、结构域组合分析以及 GO 注释，服务于蛋白组注释或进化研究流程。
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分子动力学工具

molecular-dynamics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
73
利用 OpenMM 与 MDAnalysis 建立蛋白或小分子体系，执行能量最小化、均衡和轨迹分析（RMSD、RMSF、接触图与自由能面），为结构生物学与药物结合研究提供数据支撑。
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系统发生树重建与分析工具包

phylogenetics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
这是一个完整的系统发生学分析流程，用于重建生物序列（基因、蛋白质）的进化关系。流程涵盖了从多序列比对（MAFFT）到最大似然树构建（IQ-TREE 2），再到可视化和分析（ETE3）的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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食物营养数据库查询与分析

food-database-query
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能提供全面的营养食物数据库查询、比较和计算功能。支持根据食物名称、营养指标（如高蛋白、低GI）进行模糊搜索，并能根据份量、烹饪影响等进行精确营养计算。适用于进行专业化的膳食计划、营养分析，或对比不同食物的宏微量营养差异。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析

uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库，这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质，检索FASTA格式序列，实现跨数据库ID映射（如Ensembl, RefSeq），并分析GO术语等功能注释，是生物信息学数据分析的核心工具。
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蛋白质实验设计与分析平台

adaptyv
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
131
本技能集成了Adaptyv生物发现平台API，用于自动化蛋白质实验的设计、提交和结果分析。用户只需上传氨基酸序列，平台即可自动运行结合力、热稳定性等高通量检测，指导实验流程，加速生物医药的研发周期。
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综合分子生物学工具包

biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
180
Biopython是基于Python的综合性计算分子生物学工具包，功能强大。它用于处理生物序列（DNA、RNA、蛋白质），解析FASTA、GenBank、PDB等标准生物学文件格式，并支持程序化访问NCBI等大型数据库。适用于构建复杂的生物信息学流程，如序列比对、结构分析和系统发育树构建。
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生物信息学数据分析

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
437
这是一个功能全面的Python库，为超过40个主要的生物信息学网络服务和数据库提供了统一的编程接口。它专为复杂的生物学工作流设计，支持跨数据库查询（如UniProt、KEGG、ChEMBL）、ID映射、蛋白质序列检索、通路分析以及运行BLAST等序列相似性搜索，极大地简化了来自多个生命科学资源的数据集成过程。
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DiffDock分子对接与构象预测

diffdock
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
353
DiffDock是一款基于扩散模型的深度学习工具，用于预测小分子配体与蛋白质靶点的三维结合构象。它支持结构生物学药物发现、批量虚拟筛选和先导化合物优化。用户可输入蛋白质结构（PDB）或序列，以及各类配体格式，输出预测的结合位点和置信度。该工具旨在预测构象，而非结合亲和力。
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