合成生物学 Skill技能列表
HUMAnN功能分析器Skill humann-functional-profiler
HUMAnN功能分析器是一款用于宏基因组功能分析的专业技能，主要用于对微生物群落进行基因家族定量、代谢通路丰度分析、UniRef注释和分层功能谱分析。该技能支持MetaCyc通路数据库，能够评估通路覆盖度并集成自定义数据库，是宏基因组学研究中进行功能注释和代谢网络分析的核心工具。关键词：宏基因组分析、功能注释、代谢通路、基因家族定量、HUMAnN3、生物信息学、微生物群落、MetaCyc、UniRef、分层分析。
AlphaFold2结构验证Skill alphafold
AlphaFold2 结构验证技能是一个基于深度学习的蛋白质结构预测工具，主要用于验证蛋白质设计的正确性、预测蛋白质复合物结构、计算结构置信度指标（如 pLDDT、pTM、ipTM），并进行设计的自洽性验证。它适用于生物医药研发、合成生物学、药物发现等领域，帮助研究人员快速评估蛋白质设计的可行性。关键词：AlphaFold2，蛋白质结构预测，生物信息学，深度学习，药物设计，结构验证，复合物预测，生物医药。
Boltz结构预测Skill boltz
Boltz结构预测是一个开源的生物分子结构预测工具，主要用于预测蛋白质复合物、蛋白质-配体复合物的三维结构，是AlphaFold2的开源替代方案。该工具支持MSA-free模式，基于扩散模型，运行速度快，特别适合需要本地GPU资源、验证设计结合蛋白或进行大规模结构预测的场景。关键词：蛋白质结构预测，生物信息学，开源AI，AlphaFold2替代，复合物建模，扩散模型，MSA-free，本地GPU部署。
AlphaFold蛋白质结构预测器Skill alphafold-predictor
AlphaFold蛋白质结构预测器是一款基于深度学习的生物信息学工具，专门用于预测蛋白质的三维空间结构。该技能整合了AlphaFold2、ColabFold和RoseTTAFold等先进模型，能够执行单链或多链复合物的高精度结构预测。核心功能包括生成预测模型、提供pLDDT置信度评分、进行预测对齐误差（PAE）分析以评估结构域可靠性，并支持基于已知同源模板的结构优化。适用于药物研发、蛋白质功能研究、合成生物学等领域，帮助科研人员快速获得可靠的蛋白质结构模型，加速生命科学发现。 关键词：AlphaFold，蛋白质结构预测，深度学习，生物信息学，pLDDT，PAE分析，多链复合物，ColabFold，结构生物学，AI药物发现
MetaPhlAn宏基因组分析器Skill metaphlan-profiler
MetaPhlAn宏基因组分析技能是一款专业的生物信息学工具，专门用于物种水平的微生物群落组成分析。该技能通过分析特定分支的标记基因，能够精确识别和量化宏基因组样本中的物种组成，支持菌株水平的深度分析（StrainPhlAn），并能估计未知物种的存在。它适用于多样本比较、群落组成可视化以及跨不同条件的对比研究，是微生物组研究、环境科学、临床诊断和生物技术领域的关键分析工具。
COBRApy（约束基代谢建模库）Skill cobrapy
COBRApy是一个Python库，专门用于约束基代谢模型的构建、分析和仿真，支持通量平衡分析、通量变异分析、基因敲除、通量采样和SBML模型处理，适用于系统生物学、代谢工程、生物信息学和合成生物学研究，帮助优化代谢路径和预测细胞行为。
ESM2蛋白质语言模型Skill esm
ESM2蛋白质语言模型是一种基于深度学习的生物信息学工具，专门用于蛋白质序列分析和设计。它能够计算蛋白质序列的伪对数似然分数来评估序列合理性，生成高维嵌入表示用于聚类和多样性分析，并支持零样本变体效应预测。该工具适用于蛋白质工程、药物研发和生物信息学研究，帮助研究人员筛选天然样序列、分析序列-功能关系以及优化蛋白质设计。关键词：蛋白质语言模型，ESM2，序列评分，嵌入表示，变体效应预测，蛋白质设计，生物信息学，深度学习，AI生物技术。
配体感知蛋白质序列设计工具Skill ligandmpnn
LigandMPNN 是一个基于深度学习的蛋白质序列设计工具，专门用于在考虑配体（如小分子、金属离子、辅因子或核酸）存在的情况下，设计或优化蛋白质序列。它适用于酶活性位点设计、配体结合口袋优化、金属配位位点设计等生物医药和合成生物学场景。核心功能是进行配体感知的逆折叠，生成与特定配体高亲和力结合的蛋白质序列。关键词：蛋白质设计，配体感知，逆折叠，酶设计，结合口袋优化，LigandMPNN，AI蛋白质工程，生物计算。
蛋白质设计工作流Skill protein-design-workflow
本技能提供蛋白质设计的端到端流程指导，涵盖从靶标准备、骨架生成、序列设计到结构验证和筛选的完整工作流。适用于生物医药、合成生物学、药物研发等领域的蛋白质工程和设计项目。关键词：蛋白质设计、工作流、AI蛋白质设计、RFdiffusion、ProteinMPNN、AlphaFold、结构预测、生物信息学、计算生物学。
蛋白质设计质量控制Skill protein-qc
蛋白质设计质量控制技能，提供用于评估和筛选蛋白质设计的标准化指标、阈值与流程。它整合了结构置信度（pLDDT, pTM）、结合质量（ipTM, PAE）、表达可行性（不稳定指数, GRAVY）等多维度评估，并强调使用综合评分进行有效排序。该技能包含诊断工具和失败恢复指南，旨在帮助研究人员高效过滤不良设计，提升蛋白质设计项目的成功率。关键词：蛋白质设计，质量控制，筛选阈值，综合评分，生物信息学，AI蛋白质设计，结构预测，表达优化。
ProteinMPNN蛋白质序列设计工具Skill proteinmpnn
ProteinMPNN是一款基于深度学习的蛋白质逆折叠设计工具，能够根据给定的蛋白质三维骨架结构，快速生成具有特定功能的氨基酸序列。该工具适用于蛋白质工程、药物设计、酶优化等领域，支持固定残基设计、多状态设计、表达优化等高级功能。关键词：蛋白质设计、逆折叠、序列生成、AI蛋白质工程、深度学习、生物信息学、药物发现、酶工程。
RFdiffusion蛋白质骨架生成Skill rfdiffusion
RFdiffusion是一种基于扩散模型的AI工具，用于从头生成蛋白质三维骨架结构。它主要用于蛋白质设计，包括为特定靶点生成结合剂支架、从头设计新蛋白质、将功能基序嵌入新蛋白、设计对称寡聚体等。关键词：蛋白质设计，AI生成结构，扩散模型，骨架生成，生物信息学，RFdiffusion，结合剂设计，对称寡聚体，功能基序。