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🛠️ 開発・MCP コミュニティ

pdb-database

Access RCSB PDB for 3D protein/nucleic acid structures. Search by text/sequence/structure, download coordinates (PDB/mmCIF), retrieve metadata, for structural biology and drug discovery.

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o pdb-database.zip https://jpskill.com/download/18476.zip && unzip -o pdb-database.zip && rm pdb-database.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/18476.zip -OutFile "$d\pdb-database.zip"; Expand-Archive "$d\pdb-database.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\pdb-database.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して pdb-database.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → pdb-database フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
2

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

PDB Database

概要

RCSB PDB は、生物学的巨大分子の3D構造データの世界的なリポジトリです。構造の検索、座標とメタデータの取得、実験的に決定された200,000以上の構造と計算モデルに対する配列および構造類似性検索を実行できます。

この Skill を使用する場面

この Skill は、以下の場合に使用する必要があります。

  • テキスト、配列、または構造類似性によって、タンパク質または核酸の3D構造を検索する場合
  • PDB、mmCIF、または BinaryCIF 形式で座標ファイルをダウンロードする場合
  • 構造メタデータ、実験方法、または品質メトリクスを取得する場合
  • 複数の構造にわたってバッチ処理を実行する場合
  • 創薬、タンパク質工学、または構造生物学研究のための計算ワークフローに PDB データを統合する場合

主要な機能

1. 構造の検索

さまざまな検索条件を使用して PDB エントリを検索します。

テキスト検索: タンパク質名、キーワード、または説明で検索します。

from rcsbapi.search import TextQuery
query = TextQuery("hemoglobin")
results = list(query())
print(f"Found {len(results)} structures")

属性検索: 特定のプロパティ(生物、分解能、メソッドなど)をクエリします。

from rcsbapi.search import AttributeQuery
from rcsbapi.search.attrs import rcsb_entity_source_organism

# ヒトタンパク質構造を検索
query = AttributeQuery(
    attribute=rcsb_entity_source_organism.scientific_name,
    operator="exact_match",
    value="Homo sapiens"
)
results = list(query())

配列類似性: 指定された配列に類似した構造を検索します。

from rcsbapi.search import SequenceQuery

query = SequenceQuery(
    value="MTEYKLVVVGAGGVGKSALTIQLIQNHFVDEYDPTIEDSYRKQVVIDGETCLLDILDTAGQEEYSAMRDQYMRTGEGFLCVFAINNTKSFEDIHHYREQIKRVKDSEDVPMVLVGNKCDLPSRTVDTKQAQDLARSYGIPFIETSAKTRQGVDDAFYTLVREIRKHKEKMSKDGKKKKKKSKTKCVIM",
    evalue_cutoff=0.1,
    identity_cutoff=0.9
)
results = list(query())

構造類似性: 類似した3D形状を持つ構造を検索します。

from rcsbapi.search import StructSimilarityQuery

query = StructSimilarityQuery(
    structure_search_type="entry",
    entry_id="4HHB"  # ヘモグロビン
)
results = list(query())

クエリの組み合わせ: 論理演算子を使用して複雑な検索を構築します。

from rcsbapi.search import TextQuery, AttributeQuery
from rcsbapi.search.attrs import rcsb_entry_info

# 高分解能のヒトタンパク質
query1 = AttributeQuery(
    attribute=rcsb_entity_source_organism.scientific_name,
    operator="exact_match",
    value="Homo sapiens"
)
query2 = AttributeQuery(
    attribute=rcsb_entry_info.resolution_combined,
    operator="less",
    value=2.0
)
combined_query = query1 & query2  # AND 演算
results = list(combined_query())

2. 構造データの取得

特定の PDB エントリに関する詳細情報にアクセスします。

基本的なエントリ情報:

from rcsbapi.data import Schema, fetch

# エントリレベルのデータを取得
entry_data = fetch("4HHB", schema=Schema.ENTRY)
print(entry_data["struct"]["title"])
print(entry_data["exptl"][0]["method"])

ポリマーエンティティ情報:

# タンパク質/核酸情報を取得
entity_data = fetch("4HHB_1", schema=Schema.POLYMER_ENTITY)
print(entity_data["entity_poly"]["pdbx_seq_one_letter_code"])

柔軟なクエリのための GraphQL の使用:

from rcsbapi.data import fetch

# カスタム GraphQL クエリ
query = """
{
  entry(entry_id: "4HHB") {
    struct {
      title
    }
    exptl {
      method
    }
    rcsb_entry_info {
      resolution_combined
      deposited_atom_count
    }
  }
}
"""
data = fetch(query_type="graphql", query=query)

3. 構造ファイルのダウンロード

さまざまな形式で座標ファイルを取得します。

ダウンロード方法:

  • PDB format (レガシーテキスト形式): https://files.rcsb.org/download/{PDB_ID}.pdb
  • mmCIF format (最新の標準): https://files.rcsb.org/download/{PDB_ID}.cif
  • BinaryCIF (圧縮されたバイナリ): 効率的なアクセスのために ModelServer API を使用
  • Biological assembly: https://files.rcsb.org/download/{PDB_ID}.pdb1 (アセンブリ 1 の場合)

ダウンロード例:

import requests

pdb_id = "4HHB"

# PDB 形式をダウンロード
pdb_url = f"https://files.rcsb.org/download/{pdb_id}.pdb"
response = requests.get(pdb_url)
with open(f"{pdb_id}.pdb", "w") as f:
    f.write(response.text)

# mmCIF 形式をダウンロード
cif_url = f"https://files.rcsb.org/download/{pdb_id}.cif"
response = requests.get(cif_url)
with open(f"{pdb_id}.cif", "w") as f:
    f.write(response.text)

4. 構造データの操作

取得した構造に関する一般的な操作:

座標の解析と分析: BioPython またはその他の構造生物学ライブラリを使用して、ダウンロードしたファイルを操作します。

from Bio.PDB import PDBParser

parser = PDBParser()
structure = parser.get_structure("protein", "4HHB.pdb")

# 原子を反復処理
for model in structure:
    for chain in model:
        for residue in chain:
            for atom in residue:
                print(atom.get_coord())

メタデータの抽出:

from rcsbapi.data import fetch, Schema

# 実験の詳細を取得
data = fetch("4HHB", schema=Schema.ENTRY)

resolution = data.get("rcsb_entry_info", {}).get("resolution_combined")
method = data.get("exptl", [{}])[0].get("method")
deposition_date = data.get("rcsb_accession_info", {}).get("deposit_date")

print(f"Resolution: {resolution} Å")
print(f"Method: {method}")
print(f"Deposited: {deposition_date}")

5. バッチ処理

複数の構造を効率的に処理します。


from rcsbapi.data import fetch, Schema

pdb_ids = ["4HHB", "1MBN", "1GZX"]  # ヘモグロビン、ミオグロビンなど

results = {}
for pdb_id in pdb_ids:
    try:
        data = fetch(pdb_id, schema=Schema.ENTRY)
        results[pdb_id] = {
            "title": data["struct"]["title"],
            "resolution": data.get("rcsb_entry_info", {}).get("resolution_combined"),
            "organism": data.get("rcsb_entity_source_organism", [{}])[0].get("scientific_name")
        }
    ex
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

PDB Database

Overview

RCSB PDB is the worldwide repository for 3D structural data of biological macromolecules. Search for structures, retrieve coordinates and metadata, perform sequence and structure similarity searches across 200,000+ experimentally determined structures and computed models.

When to Use This Skill

This skill should be used when:

  • Searching for protein or nucleic acid 3D structures by text, sequence, or structural similarity
  • Downloading coordinate files in PDB, mmCIF, or BinaryCIF formats
  • Retrieving structural metadata, experimental methods, or quality metrics
  • Performing batch operations across multiple structures
  • Integrating PDB data into computational workflows for drug discovery, protein engineering, or structural biology research

Core Capabilities

1. Searching for Structures

Find PDB entries using various search criteria:

Text Search: Search by protein name, keywords, or descriptions

from rcsbapi.search import TextQuery
query = TextQuery("hemoglobin")
results = list(query())
print(f"Found {len(results)} structures")

Attribute Search: Query specific properties (organism, resolution, method, etc.)

from rcsbapi.search import AttributeQuery
from rcsbapi.search.attrs import rcsb_entity_source_organism

# Find human protein structures
query = AttributeQuery(
    attribute=rcsb_entity_source_organism.scientific_name,
    operator="exact_match",
    value="Homo sapiens"
)
results = list(query())

Sequence Similarity: Find structures similar to a given sequence

from rcsbapi.search import SequenceQuery

query = SequenceQuery(
    value="MTEYKLVVVGAGGVGKSALTIQLIQNHFVDEYDPTIEDSYRKQVVIDGETCLLDILDTAGQEEYSAMRDQYMRTGEGFLCVFAINNTKSFEDIHHYREQIKRVKDSEDVPMVLVGNKCDLPSRTVDTKQAQDLARSYGIPFIETSAKTRQGVDDAFYTLVREIRKHKEKMSKDGKKKKKKSKTKCVIM",
    evalue_cutoff=0.1,
    identity_cutoff=0.9
)
results = list(query())

Structure Similarity: Find structures with similar 3D geometry

from rcsbapi.search import StructSimilarityQuery

query = StructSimilarityQuery(
    structure_search_type="entry",
    entry_id="4HHB"  # Hemoglobin
)
results = list(query())

Combining Queries: Use logical operators to build complex searches

from rcsbapi.search import TextQuery, AttributeQuery
from rcsbapi.search.attrs import rcsb_entry_info

# High-resolution human proteins
query1 = AttributeQuery(
    attribute=rcsb_entity_source_organism.scientific_name,
    operator="exact_match",
    value="Homo sapiens"
)
query2 = AttributeQuery(
    attribute=rcsb_entry_info.resolution_combined,
    operator="less",
    value=2.0
)
combined_query = query1 & query2  # AND operation
results = list(combined_query())

2. Retrieving Structure Data

Access detailed information about specific PDB entries:

Basic Entry Information:

from rcsbapi.data import Schema, fetch

# Get entry-level data
entry_data = fetch("4HHB", schema=Schema.ENTRY)
print(entry_data["struct"]["title"])
print(entry_data["exptl"][0]["method"])

Polymer Entity Information:

# Get protein/nucleic acid information
entity_data = fetch("4HHB_1", schema=Schema.POLYMER_ENTITY)
print(entity_data["entity_poly"]["pdbx_seq_one_letter_code"])

Using GraphQL for Flexible Queries:

from rcsbapi.data import fetch

# Custom GraphQL query
query = """
{
  entry(entry_id: "4HHB") {
    struct {
      title
    }
    exptl {
      method
    }
    rcsb_entry_info {
      resolution_combined
      deposited_atom_count
    }
  }
}
"""
data = fetch(query_type="graphql", query=query)

3. Downloading Structure Files

Retrieve coordinate files in various formats:

Download Methods:

  • PDB format (legacy text format): https://files.rcsb.org/download/{PDB_ID}.pdb
  • mmCIF format (modern standard): https://files.rcsb.org/download/{PDB_ID}.cif
  • BinaryCIF (compressed binary): Use ModelServer API for efficient access
  • Biological assembly: https://files.rcsb.org/download/{PDB_ID}.pdb1 (for assembly 1)

Example Download:

import requests

pdb_id = "4HHB"

# Download PDB format
pdb_url = f"https://files.rcsb.org/download/{pdb_id}.pdb"
response = requests.get(pdb_url)
with open(f"{pdb_id}.pdb", "w") as f:
    f.write(response.text)

# Download mmCIF format
cif_url = f"https://files.rcsb.org/download/{pdb_id}.cif"
response = requests.get(cif_url)
with open(f"{pdb_id}.cif", "w") as f:
    f.write(response.text)

4. Working with Structure Data

Common operations with retrieved structures:

Parse and Analyze Coordinates: Use BioPython or other structural biology libraries to work with downloaded files:

from Bio.PDB import PDBParser

parser = PDBParser()
structure = parser.get_structure("protein", "4HHB.pdb")

# Iterate through atoms
for model in structure:
    for chain in model:
        for residue in chain:
            for atom in residue:
                print(atom.get_coord())

Extract Metadata:

from rcsbapi.data import fetch, Schema

# Get experimental details
data = fetch("4HHB", schema=Schema.ENTRY)

resolution = data.get("rcsb_entry_info", {}).get("resolution_combined")
method = data.get("exptl", [{}])[0].get("method")
deposition_date = data.get("rcsb_accession_info", {}).get("deposit_date")

print(f"Resolution: {resolution} Å")
print(f"Method: {method}")
print(f"Deposited: {deposition_date}")

5. Batch Operations

Process multiple structures efficiently:

from rcsbapi.data import fetch, Schema

pdb_ids = ["4HHB", "1MBN", "1GZX"]  # Hemoglobin, myoglobin, etc.

results = {}
for pdb_id in pdb_ids:
    try:
        data = fetch(pdb_id, schema=Schema.ENTRY)
        results[pdb_id] = {
            "title": data["struct"]["title"],
            "resolution": data.get("rcsb_entry_info", {}).get("resolution_combined"),
            "organism": data.get("rcsb_entity_source_organism", [{}])[0].get("scientific_name")
        }
    except Exception as e:
        print(f"Error fetching {pdb_id}: {e}")

# Display results
for pdb_id, info in results.items():
    print(f"\n{pdb_id}: {info['title']}")
    print(f"  Resolution: {info['resolution']} Å")
    print(f"  Organism: {info['organism']}")

Python Package Installation

Install the official RCSB PDB Python API client:

# Current recommended package
uv pip install rcsb-api

# For legacy code (deprecated, use rcsb-api instead)
uv pip install rcsbsearchapi

The rcsb-api package provides unified access to both Search and Data APIs through the rcsbapi.search and rcsbapi.data modules.

Common Use Cases

Drug Discovery

  • Search for structures of drug targets
  • Analyze ligand binding sites
  • Compare protein-ligand complexes
  • Identify similar binding pockets

Protein Engineering

  • Find homologous structures for modeling
  • Analyze sequence-structure relationships
  • Compare mutant structures
  • Study protein stability and dynamics

Structural Biology Research

  • Download structures for computational analysis
  • Build structure-based alignments
  • Analyze structural features (secondary structure, domains)
  • Compare experimental methods and quality metrics

Education and Visualization

  • Retrieve structures for teaching
  • Generate molecular visualizations
  • Explore structure-function relationships
  • Study evolutionary conservation

Key Concepts

PDB ID: Unique 4-character identifier (e.g., "4HHB") for each structure entry. AlphaFold and ModelArchive entries start with "AF" or "MA" prefixes.

mmCIF/PDBx: Modern file format that uses key-value structure, replacing legacy PDB format for large structures.

Biological Assembly: The functional form of a macromolecule, which may contain multiple copies of chains from the asymmetric unit.

Resolution: Measure of detail in crystallographic structures (lower values = higher detail). Typical range: 1.5-3.5 Å for high-quality structures.

Entity: A unique molecular component in a structure (protein chain, DNA, ligand, etc.).

Resources

This skill includes reference documentation in the references/ directory:

references/api_reference.md

Comprehensive API documentation covering:

  • Detailed API endpoint specifications
  • Advanced query patterns and examples
  • Data schema reference
  • Rate limiting and best practices
  • Troubleshooting common issues

Use this reference when you need in-depth information about API capabilities, complex query construction, or detailed data schema information.

Additional Resources

同梱ファイル

※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。