Run DiffDock Molecular Docking — 蛋白质-配体分子对接的全流程助手 Skill 技能

技能简介

Run DiffDock Molecular Docking 是面向药物发现 / 计算化学团队的DiffDock 分子对接工作流 Skill，专门解决「蛋白-配体姿态预测从环境搭建、批量 CSV 输入、到 confidence score 解读」链路上的工程细节。它给 Claude / Codex / Claude Code 提供 DiffDock 适用性判断、conda / Docker 本地安装、单复合物与批量筛选、采样密度与推理步数调优、confidence score 解读等规范化步骤。该 Skill 由 davila7 维护，质量分 85 分（金级），audit status complete，是 Skillstore 上少有的金级科学计算类 Skill。

核心能力

1. 适用性判断：识别 DiffDock 是否适合当前的蛋白-配体姿态预测场景，避免在共价对接、蛋白-蛋白对接等不适用场景盲目使用。
2. 本地环境搭建：给出 conda 与 Docker 两种本地安装路径，并提示 GPU 推荐配置（CPU 极慢）。
3. 批量 CSV 输入：帮助创建并校验多蛋白-多配体的批量输入 CSV，避免格式错误导致长时间空跑。
4. 三类对接流程：支持单复合物、基于序列、批量筛选三种工作流，按场景推荐最佳路径。
5. Confidence 解读：指导用户如何解读 DiffDock confidence score，明确不预测结合自由能 / 解离常数。
6. 参数调优：对困难配体或柔性蛋白，推荐调整 samples、inference steps、temperature 的策略。

安装配置

1. 命令行安装：npx skillstore add davila7/diffdock，需 npx 与 Node.js 18+。
2. DiffDock 安装：按官方 conda 或 Docker 指南安装，推荐 GPU（CUDA 11.7+）环境。
3. 输入文件准备：PDB 文件用 Protein Preparation 流程清洗；配体准备 SMILES 或三维 SDF。
4. 批量 CSV 规范：列名固定为 protein_path, ligand_path, protein_name 等，提交前用 Skill 内置校验脚本。

使用步骤

1. 输入评估：使用 Check My Docking Inputs 模板，把 PDB 与 SMILES 给 Skill，确认是否适合 DiffDock 并生成第一条命令。
2. 批量计划：使用 Create a Batch Docking Plan 模板为多蛋白-多配体生成并校验批量 CSV，附运行命令。
3. 结果解读：使用 Interpret Docking Results 模板分析结果目录，总结 confidence score 并指出需要人工可视化检查的姿态。
4. 困难任务优化：使用 Optimize a Difficult Docking Campaign 模板，对低 confidence 的柔性配体库给出参数、ensemble、验证三步优化建议。
5. 实验闭环：把 DiffDock 结果与可视化、rescoring、实验验证结合，严禁把 confidence 当成结合自由能或最终 hit 排序。

适用场景

• 先导化合物姿态预测：准备一个蛋白-配体对，预测结合姿态并人工可视化验证。
• 虚拟筛选：构建批量 CSV，对化合物库做基于 confidence 的初筛，再做精细评估。
• 困难配体调优：对柔性配体或构象变化大的蛋白，调整采样参数与 ensemble 策略。
• 教学 / 研究复现：在新实验室快速搭建 DiffDock 流程并复现文献结果。

适用人群

• 计算化学家 / 结构生物学家：用 DiffDock 做日常 docking 工作流。
• 药物发现团队：把 AI 分子对接纳入 hit identification pipeline。
• AI for Science 研究人员：把对接结果与下游 ML 模型串联。
• 化学 / 生物学硕博生：在课题中需要可重复的 docking 流程。

工作原理

Skill 把 DiffDock 工作流拆为「输入评估 → 环境搭建 → 单点/批量运行 → 结果解读 → 调优」五段，每段配 prompt 模板与限制说明。所有模板都把「不预测结合自由能 / 需要实验验证」写进硬性反模式，避免新手把 confidence score 直接当成 hit ranking。Skill 内置脚本只读本地 CSV / 结果目录并打印诊断信息，不联网也不修改源文件。审计确认所有静态告警均为文档引用与本地脚本产生的误报，无 prompt 注入、外泄意图或隐式命令执行。

官方链接

• Skillstore 页面：https://skillstore.io/skills/davila7-diffdock
• 源码仓库：https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/diffdock
• Manifest：https://skillstore.io/api/skills/davila7-diffdock/manifest
• 安装命令：npx skillstore add davila7/diffdock