すべてのSkill (11,660)

WhatsAppで送られてくるテキスト、画像、ファイルなど様々な種類のメッセージを適切に受け取り、応答するためのシステムを構築・運用するSkill。

自然言語でオーディエンス信号を見つけ、DSPや営業担当者でターゲットデータを活用したり、オーディエンスセグメントを有効化したり、信号プロバイダーと連携したりするなど、AdCP信号プロトコルを実行するSkill。

広告購入に関する一連の業務を、営業担当者との連携を通じて実行するSkillで、広告商品の発見からキャンペーンの作成・管理、広告素材の同期、配信状況の追跡までをサポートし、広告購入やAPIテストを円滑に進めることを目指すSkill。

広告クリエイティブを、指示書や既存素材から作成したり、広告の見え方をプレビューしたり、フォーマットの要件を調べたりするなど、広告制作に関する様々な作業を支援するSkill。

AIエージェントのチームを構築し、タスク管理を効率化するためのシステムで、テーマ選択やGitHub連携、記憶力向上機能などを備え、カンバン方式で進捗を管理することで、複数エージェントの連携を円滑にするSkill。

UniProtのデータベースにアクセスし、タンパク質の配列や機能に関する情報を検索したり、関連するタンパク質や構造の情報を見つけたりするなど、タンパク質に関する様々な情報を効率的に取得するSkill。

SolubleMPNNを用いて、大腸菌での発現を目的としたタンパク質の溶解性を高め、凝集を抑制することで、高収量での発現や封入体の形成を回避するタンパク質配列を設計するSkill。

RFdiffusionを活用し、目的タンパク質への結合分子設計、新規タンパク質骨格の生成、機能的モチーフの組み込み、相互作用部位の特定、対称性オリゴマーの作成など、タンパク質の構造をゼロから設計するSkill。

ProteinMPNNは、RFdiffusionで作成した構造に対し、タンパク質の配列を設計・再設計したり、特定の部位を固定しつつ最適化したり、発現や安定性を高める配列をデザインするSkill。

タンパク質設計の品質を評価し、結合・発現・構造に関する指標や配列上の問題点を確認、さらに物理化学的性質を計算して、研究に基づいた閾値でデザインを絞り込み、複合的なスコアリングでランキングするSkill。

タンパク質設計プロジェクトの開始から完了まで、必要なステップ、ツール選定、計算資源の見積もりなどを包括的にガイドし、効率的な設計を支援するSkill。

RCSB PDBからタンパク質の構造データを取得・解析し、類似構造の検索、結合物質設計の準備、特定の鎖やドメインの抽出、構造メタデータの取得など、タンパク質構造に関する様々なニーズに対応するSkill。

低分子化合物との相互作用を考慮したタンパク質配列を設計するSkillで、酵素活性部位やリガンド結合ポケット、金属配位部位、補因子結合タンパク質の最適化などに活用できます。

ipSAE（タンパク質間アラインメント誤差スコア）を用いて、タンパク質結合体の設計候補を実験検証の優先順位付けや予測精度の比較に活用し、ipTMやiPAEよりも優れたランキングを提供するSkill。

Foldseekは、タンパク質の立体構造を比較して、配列からは見つけにくい類似構造をデータベースから検索したり、構造に基づいた分類をしたり、遠い相同性を持つタンパク質を発見したりする際に役立つSkill。

Chai-1という分子構造の基礎モデルを用いて、タンパク質複合体やリガンドとの複合体の構造予測、設計された結合物質の検証などを、AlphaFold2の代替として高精度に行うSkill。

細胞フリータンパク質合成(CFPS)実験の計画、低収量や凝集のトラブルシューティング、DNAテンプレート設計の最適化、難発現タンパク質の発現といった場合に、CFPSを最適化するための指針を提供するSkill。

目標に基づき、バインダーデザインのキャンペーン計画や進捗評価を行うSkillで、目標から実行可能なパイプラインへの変換、QC失敗原因の特定、時間・コスト・収量予測、最適なデザインツール選択などを支援し、他のタンパク質デザインツールを連携させるSkill。

BoltzGen拡散モデルを用いて、タンパク質の側鎖まで考慮した精密な設計や、低分子との結合部位設計を、YAML設定に基づいて実行できる、高精度なタンパク質設計を支援するSkill。

オープンソースの構造予測ツールBoltz-1/Boltz-2を用いて、タンパク質複合体やタンパク質-リガンド複合体の構造予測、設計された結合物質の検証などを、ローカルGPU環境でAlphaFold2の代替として実行するSkill。

SPRやBLIといった手法を用いた結合特性評価実験において、実験計画の立案、結合シグナルの問題解決、データの解釈、プラットフォーム選択などを支援し、より質の高い実験結果を得るための手助けをするSkill。

タンパク質結合物質の設計ツール（BoltzGen、BindCraft、RFdiffusionなど）を選ぶ際に、それぞれの特徴や得意分野を理解し、最適なツールを選定・設計計画を立てる支援をするSkill。

BindCraftは、AF2検証機能を持つタンパク質結合分子を設計し、高速・標準・低速のプロトコルで最適化、高い実験成功率を目指せる、タンパク質骨格と配列を同時にデザインするSkill。

AlphaFold2を用いて、設計したタンパク質の構造が正しく折り畳まれるか検証したり、複合体の構造を予測したり、信頼性指標を計算することで、タンパク質設計の妥当性を確認するSkill。