Към всички skills
foldseek
Structure similarity search with Foldseek. Use this skill when: (1) Finding similar structures in PDB/AFDB databases, (2) Structural homology search, (3) Database queries by 3D structure, (4) Finding remote homologs not detected by sequence, (5) Clustering structures by similarity. For sequence simi
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПърво прочетете инструкцията.
Файлът се зарежда от посочения източник само по ваше действие. Можете да го прочетете тук, да го копирате или да го запазите като .md.
GitHub хранилище- Звезди на репото
- 101
- Лиценз
- Не е посочен. Проверете в репозитория.
- Последна проверка на записа
- Няма посочена дата
Добавете в своя инструмент.
Командата отваря избора на skills от репозитория. Прочетете файла и условията на автора преди изпълнение.
npx skills add adaptyvbio/protein-design-skillsСтраницата копира текст. Не инсталира и не изпълнява нищо на устройството ви.
Откъс от SKILL.md
Началото на файла на автора, без превод.
Foldseek Structure Search
Prerequisites
| Requirement | Minimum | Recommended |
|---|---|---|
| Python | 3.8+ | 3.10 |
| RAM | 8GB | 16GB |
| Disk | 10GB | 50GB (for local databases) |
How to run
Note: Foldseek can run locally or via web server. No GPU required.
Option 1: Web Server (Quick; rate-limited, use sparingly)
# Upload structure to web server
curl -X POST "https://search.foldseek.com/api/ticket" \
-F "q=@query.pdb" \
-F "database[]=afdb50" \
-F "database[]=pdb100"
Option 2: Local installation
# Install Foldseek
conda install -c conda-forge -c bioconda foldseek
# Search PDB
foldseek easy-search query.pdb /path/to/pdb100 results.m8 tmp/
# Search AlphaFold DB
foldseek easy-search query.pdb /path/to/afdb50 results.m8 tmp/
Option 3: Python API
import subprocess
import pandas as pd
def foldseek_search(query_pdb, database, output="results.m8"):
"""Run Foldseek search."""
subprocess.run([
"foldseek", "easy-search",
query_pdb, database, output, "tmp/",
"--format-output", "query,target,pident,alnlen,evalue,bits"
])
return pd.read_csv(output, sep="\t",
names=["query", "target", "pident", "alnlen", "evalue", "bits"])
Key parameters
| Parameter | Default | Description |
|---|---|---|
--min-seq-id | 0.0 | Minimum sequence identity |
-e | 0.001 | E-value threshold |
--alignment-type | 2 | 0=3Di, 1=TM, 2=3Di+AA |
--max-seqs | 1000 | Max hits to pass through prefilter; reducing this affects sensitivity |
Databases
| Database | Description | Size |
|---|---|---|
pdb100 | PDB chains | ~340K structures |
afdb50 | AlphaFold DB clustered at 50% sequence identity | ~53M structures |
swissprot | SwissProt structures | ~540K structures |
cath50 | CATH domains | ~50K domains |
Output format
# results.m8 (tabular)
query target pident alnlen evalue bits
query 1abc_A 85.2 120 1e-45 180.5
query 2def_B 72.1 115 1e-32 145.2
Sample output
Successful run
$ foldseek easy-search query.pdb pdb100 results.m8 tmp/
# results.m8 columns: query target pident alnlen mismatch gapopen qstart qend tstart tend evalue bits
query 1abc_A 85.2 120 ... 1e-45 180.5
query 2def_B 72.1 115 ... 1e-32 145.2