diffdock
Docking molecular baseado em difusão. Preveja poses de ligação proteína-ligando a partir de PDB/SMILES, scores de confiança, virtual screening, para design de fármacos baseado em estrutura. Não serve para previsão de afinidade.
- Skills
- Científico
- 8
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de científico. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/diffdock && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__diffdock.md -o .claude/skills/diffdock/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
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name: diffdock
description: "Diffusion-based molecular docking. Predict protein-ligand binding poses from PDB/SMILES, confidence scores, virtual screening, for structure-based drug design. Not for affinity prediction."
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# DiffDock: Molecular Docking with Diffusion Models
## Overview
DiffDock is a diffusion-based deep learning tool for molecular docking that predicts 3D binding poses of small molecule ligands to protein targets. It represents the state-of-the-art in computational docking, crucial for structure-based drug discovery and chemical biology.
**Core Capabilities:**
- Predic
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