DiffDock — молекулярный докинг с диффузионными моделями

★ 7.0 · data

diffdock — это скилл для Claude Code, который выполняет молекулярный докинг с помощью диффузионных моделей DiffDock и DiffDock-L, предсказывая трёхмерные позы связывания малых молекул с белковыми мишенями. Скилл принимает белковые структуры в формате PDB или аминокислотные последовательности (обработка через ESMFold) совместно с лигандами в форматах SMILES, SDF или MOL2 — и поддерживает как одиночный докинг, так и пакетный виртуальный скрининг с предварительным вычислением эмбеддингов. Каждый прогон генерирует ранжированные позы с оценками уверенности, однако важно понимать: DiffDock предсказывает геометрию связывания, но не аффинность (ΔG, Kd) — для этого требуются отдельные скоринговые функции вроде GNINA или MM/GBSA. Среда требует Python 3.9, RDKit, PyTorch/PyG и репозитория DiffDock v1.1.3; для ускорения в 10–100 раз рекомендуется GPU с CUDA. Подходит специалистам по структурной разработке лекарств, вычислительной химии и химической биологии, которым нужно автоматизировать пайплайны докинга внутри Claude Code.