Към всички skills

proteinmpnn

adaptyvbio · Дизайн

Design protein sequences using ProteinMPNN inverse folding. Use this skill when: (1) Designing sequences for RFdiffusion backbones, (2) Redesigning existing protein sequences, (3) Fixing specific residues while designing others, (4) Optimizing sequences for expression or stability, (5) Multi-state o

Оригинален текст · няма потвърден превод на български

Теми: sequence-design · inverse-folding

Първо 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.

Оригинален SKILL.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-skills

Страницата копира текст. Не инсталира и не изпълнява нищо на устройството ви.

Откъс от SKILL.md

Началото на файла на автора, без превод.

ProteinMPNN Sequence Design

Prerequisites

RequirementMinimumRecommended
Python3.8+3.10
CUDA11.0+11.7+
GPU VRAM8GB16GB (T4)
RAM8GB16GB

How to run

First time? See Getting started to set up Modal and biomodals.

Option 1: Local installation (recommended)

git clone https://github.com/dauparas/ProteinMPNN.git
cd ProteinMPNN

python protein_mpnn_run.py \
  --pdb_path backbone.pdb \
  --out_folder output/ \
  --num_seq_per_target 16 \
  --sampling_temp "0.1"

GPU: T4 (16GB) sufficient | Time: ~50-100 sequences/minute

Option 2: Modal (via LigandMPNN wrapper)

cd biomodals
# modal_ligandmpnn.py takes --input-pdb and forwards run.py args via --params-str
modal run modal_ligandmpnn.py \
  --input-pdb backbone.pdb \
  --params-str "--model_type protein_mpnn --number_of_batches 16 --temperature 0.1"

GPU (Modal): A10G default | Timeout: 900s default

Note: LigandMPNN includes ProteinMPNN functionality (select with --model_type protein_mpnn).

Config Schema

Core Parameters

ParameterDefaultRangeDescription
--pdb_pathrequiredpathSingle PDB input
--pdb_path_chainsallA,BChains to design (comma-sep)
--out_folderrequiredpathOutput directory
--num_seq_per_target11-1000Sequences per structure
--sampling_temp"0.1""0.0001-1.0"Temperature (string!)
--seed0intRandom seed
--batch_size11-32Batch size

Temperature Guide

0.1  -> Low diversity, high recovery (production)
0.2  -> Moderate diversity (default)
0.3  -> Higher diversity (exploration)
0.5+ -> Very diverse, lower quality

IMPORTANT: Temperature must be passed as a string, not float.

Common mistakes

Temperature Parameter

✅ Correct:

--sampling_temp "0.1"    # String with quotes

❌ Wrong:

--sampling_temp 0.1      # Float without quotes - may cause errors
--sampling_temp 0.1,0.2  # Multiple temps need proper format

Fixed Positions JSONL

✅ Correct:

{"A": [1, 2, 3, 10, 11], "B": [5, 6]}

❌ Wrong:

{"A": "1,2,3,10,11"}     # String instead of list
{A: [1, 2, 3]}           # Missing quotes on key
{"A": [1,2,3,]}          # Trailing comma

Целият SKILL.md в GitHub