Antibody Engineering
整合抗体工程领域专业工具，提供一站式分析流程。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Antibody Engineering。 它的用途是：整合抗体工程领域专业工具，提供一站式分析流程。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/antibody-engineering-x-6/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请分析这个抗体序列VHQLVQSGAEVKKPGASVKVSCKASGYTFTDYYMHWVRQAPGQGLEWMGWINPNSGGTNYAQKFQGRVTITRDTSASTAYMELSSLRSEDTAVYYCARRDYRFDMGFDYWGQGTTVTVSS，并评估其第50位酪氨酸突变为苯丙氨酸对稳定性的影响。”，它会通过SciMiner自动调用ANARCI进行序列编号，用IgFold预测突变前后的结构，最后使用FoldX计算突变自由能变化(ΔΔG)，为你提供详细的稳定性分析报告。
介绍
该Skill旨在解决抗体工程研究中工具分散、流程繁琐的问题。它通过SciMiner平台，将ANARCI（抗体编号）、BioPhi（人源化设计）、IgFold（结构预测）、FoldX（稳定性分析）和Rosetta（结构优化）等专业工具串联起来，形成一个端到端的自动化工作流，帮助研究人员高效完成抗体序列分析、结构建模、人源化设计和稳定性评估等核心任务。
使用时，用户只需提供抗体序列或结构文件，该Skill便会自动调用相应的工具链进行处理。例如，它可以先使用ANARCI对序列进行编号和分类，再利用IgFold预测其三维结构，接着通过FoldX评估突变对稳定性的影响，最后结合BioPhi进行人源化设计或使用Rosetta进行结构精修，整个过程无需用户在不同工具间手动切换和转换数据格式。
它非常适合从事抗体药物研发、蛋白质工程或免疫学研究的学术研究者、生物信息学数据分析师以及相关领域的高校学生。无论是进行抗体人源化改造、亲和力成熟，还是评估突变体的稳定性，这个集成化的工作流都能显著提升研究效率。
使用建议：由于涉及Rosetta、FoldX等计算密集型工具，建议在配置较高的服务器或计算集群上运行。初次使用前，请确保所有依赖工具（ANARCI, BioPhi, IgFold, FoldX, Rosetta）已正确安装并配置好环境变量。对于大规模批量分析，请注意管理好中间文件和计算资源。
核心特点
与单一功能的抗体分析工具不同，它通过SciMiner实现了从序列分析、结构预测到人源化设计和稳定性评估的全流程自动化集成，避免了工具间数据转换和手动操作的麻烦。
注意事项
不适合非抗体蛋白（如酶、受体）的分析，且对计算资源要求较高。
常见问题
这个Skill需要安装哪些前置软件？
需要提前安装并配置好ANARCI、BioPhi、IgFold、FoldX和Rosetta，并确保其命令行可调用。
它能处理纳米抗体或scFv吗？
可以，ANARCI支持多种抗体格式的编号，IgFold也能预测这些非传统抗体的结构。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/antibody-engineering-x-6/raw/index.md 读取 Antibody Engineering 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/antibody-engineering-x-6/raw/index.md（查看排版版本）