jpskill.com
🛠️ 開発・MCP コミュニティ

pdb

RCSB PDBからタンパク質の構造データを取得・解析し、類似構造の検索、結合物質設計の準備、特定の鎖やドメインの抽出、構造メタデータの取得など、タンパク質構造に関する様々なニーズに対応するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Fetch and analyze protein structures from RCSB PDB. Use this skill when: (1) Need to download a structure by PDB ID, (2) Search for similar structures, (3) Prepare target for binder design, (4) Extract specific chains or domains, (5) Get structure metadata. For sequence lookup, use uniprot. For binder design workflow, use binder-design.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

RCSB PDBからタンパク質の構造データを取得・解析し、類似構造の検索、結合物質設計の準備、特定の鎖やドメインの抽出、構造メタデータの取得など、タンパク質構造に関する様々なニーズに対応するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o pdb.zip https://jpskill.com/download/9550.zip && unzip -o pdb.zip && rm pdb.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/9550.zip -OutFile "$d\pdb.zip"; Expand-Archive "$d\pdb.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\pdb.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して pdb.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → pdb フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

PDB データベースアクセス

注記: このスキルは、RCSB PDB web API を直接使用します。Modal のデプロイは不要で、すべての操作は HTTP リクエストを介してローカルで実行されます。

構造の取得

PDB ID による取得

# PDB ファイルのダウンロード
curl -o 1alu.pdb "https://files.rcsb.org/download/1ALU.pdb"

# mmCIF のダウンロード
curl -o 1alu.cif "https://files.rcsb.org/download/1ALU.cif"

Python の使用

from Bio.PDB import PDBList

pdbl = PDBList()
pdbl.retrieve_pdb_file("1ABC", pdir="structures/", file_format="pdb")

RCSB API の使用

import requests

def fetch_pdb(pdb_id: str, format: str = "pdb") -> str:
    """RCSB PDB から構造を取得します。"""
    url = f"https://files.rcsb.org/download/{pdb_id}.{format}"
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()
    return response.text

def fetch_fasta(pdb_id: str) -> str:
    """FASTA 形式で配列を取得します。"""
    url = f"https://www.rcsb.org/fasta/entry/{pdb_id}"
    return requests.get(url).text

# 使用例
pdb_content = fetch_pdb("1ALU")
with open("1ALU.pdb", "w") as f:
    f.write(pdb_content)

構造の準備

鎖の選択

from Bio.PDB import PDBParser, PDBIO, Select

class ChainSelect(Select):
    def __init__(self, chain_id):
        self.chain_id = chain_id

    def accept_chain(self, chain):
        return chain.id == self.chain_id

# 鎖 A を抽出
parser = PDBParser()
structure = parser.get_structure("protein", "1abc.pdb")
io = PDBIO()
io.set_structure(structure)
io.save("chain_A.pdb", ChainSelect("A"))

結合領域へのトリミング

def trim_around_residues(pdb_file, center_residues, buffer=10.0):
    """指定された残基周辺の領域に構造をトリミングします。"""
    parser = PDBParser()
    structure = parser.get_structure("protein", pdb_file)

    # 中心座標を取得
    center_coords = []
    for res in structure.get_residues():
        if res.id[1] in center_residues:
            center_coords.extend([a.coord for a in res.get_atoms()])

    center = np.mean(center_coords, axis=0)

    # バッファ内の残基を保持
    class RegionSelect(Select):
        def accept_residue(self, res):
            for atom in res.get_atoms():
                if np.linalg.norm(atom.coord - center) < buffer:
                    return True
            return False

    io = PDBIO()
    io.set_structure(structure)
    io.save("trimmed.pdb", RegionSelect())

PDB の検索

RCSB Search API

import requests

query = {
    "query": {
        "type": "terminal",
        "service": "full_text",
        "parameters": {
            "value": "EGFR kinase domain"
        }
    },
    "return_type": "entry"
}

response = requests.post(
    "https://search.rcsb.org/rcsbsearch/v2/query",
    json=query
)
results = response.json()

配列類似性による検索

query = {
    "query": {
        "type": "terminal",
        "service": "sequence",
        "parameters": {
            "value": "MKTAYIAKQRQISFVK...",
            "evalue_cutoff": 1e-10,
            "identity_cutoff": 0.9
        }
    }
}

構造解析

鎖情報の取得

def get_structure_info(pdb_file):
    parser = PDBParser(QUIET=True)
    structure = parser.get_structure("protein", pdb_file)

    info = {
        "chains": [],
        "total_residues": 0
    }

    for model in structure:
        for chain in model:
            residues = list(chain.get_residues())
            info["chains"].append({
                "id": chain.id,
                "length": len(residues),
                "first_res": residues[0].id[1],
                "last_res": residues[-1].id[1]
            })
            info["total_residues"] += len(residues)

    return info

インターフェース残基の検索

def find_interface_residues(pdb_file, chain_a, chain_b, distance=4.0):
    """2つの鎖間のインターフェースにある残基を検索します。"""
    parser = PDBParser(QUIET=True)
    structure = parser.get_structure("complex", pdb_file)

    interface_a = set()
    interface_b = set()

    for res_a in structure[0][chain_a].get_residues():
        for res_b in structure[0][chain_b].get_residues():
            for atom_a in res_a.get_atoms():
                for atom_b in res_b.get_atoms():
                    if atom_a - atom_b < distance:
                        interface_a.add(res_a.id[1])
                        interface_b.add(res_b.id[1])

    return interface_a, interface_b

バインダー設計のための一般的なタスク

ターゲット準備チェックリスト

  1. 構造のダウンロード: curl -o target.pdb "https://files.rcsb.org/download/XXXX.pdb"
  2. ターゲット鎖の特定
  3. 水分子とリガンドの除去 (必要な場合)
  4. 結合領域 + バッファへのトリミング
  5. ポテンシャルホットスポットの特定
  6. 必要に応じて番号を振り直し

トラブルシューティング

構造が見つからない: PDB ID の形式 (4 文字) を確認してください。 複数のモデル: 設計のために最初のモデルを選択してください。 残基の欠落: 構造中のギャップを確認してください。


: 設計には boltzgen (推奨) または rfdiffusion で構造を使用してください。

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

PDB Database Access

Note: This skill uses the RCSB PDB web API directly. No Modal deployment needed - all operations run locally via HTTP requests.

Fetching Structures

By PDB ID

# Download PDB file
curl -o 1alu.pdb "https://files.rcsb.org/download/1ALU.pdb"

# Download mmCIF
curl -o 1alu.cif "https://files.rcsb.org/download/1ALU.cif"

Using Python

from Bio.PDB import PDBList

pdbl = PDBList()
pdbl.retrieve_pdb_file("1ABC", pdir="structures/", file_format="pdb")

Using RCSB API

import requests

def fetch_pdb(pdb_id: str, format: str = "pdb") -> str:
    """Fetch structure from RCSB PDB."""
    url = f"https://files.rcsb.org/download/{pdb_id}.{format}"
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()
    return response.text

def fetch_fasta(pdb_id: str) -> str:
    """Fetch sequence in FASTA format."""
    url = f"https://www.rcsb.org/fasta/entry/{pdb_id}"
    return requests.get(url).text

# Example usage
pdb_content = fetch_pdb("1ALU")
with open("1ALU.pdb", "w") as f:
    f.write(pdb_content)

Structure Preparation

Selecting Chains

from Bio.PDB import PDBParser, PDBIO, Select

class ChainSelect(Select):
    def __init__(self, chain_id):
        self.chain_id = chain_id

    def accept_chain(self, chain):
        return chain.id == self.chain_id

# Extract chain A
parser = PDBParser()
structure = parser.get_structure("protein", "1abc.pdb")
io = PDBIO()
io.set_structure(structure)
io.save("chain_A.pdb", ChainSelect("A"))

Trimming to Binding Region

def trim_around_residues(pdb_file, center_residues, buffer=10.0):
    """Trim structure to region around specified residues."""
    parser = PDBParser()
    structure = parser.get_structure("protein", pdb_file)

    # Get center coordinates
    center_coords = []
    for res in structure.get_residues():
        if res.id[1] in center_residues:
            center_coords.extend([a.coord for a in res.get_atoms()])

    center = np.mean(center_coords, axis=0)

    # Keep residues within buffer
    class RegionSelect(Select):
        def accept_residue(self, res):
            for atom in res.get_atoms():
                if np.linalg.norm(atom.coord - center) < buffer:
                    return True
            return False

    io = PDBIO()
    io.set_structure(structure)
    io.save("trimmed.pdb", RegionSelect())

Searching PDB

RCSB Search API

import requests

query = {
    "query": {
        "type": "terminal",
        "service": "full_text",
        "parameters": {
            "value": "EGFR kinase domain"
        }
    },
    "return_type": "entry"
}

response = requests.post(
    "https://search.rcsb.org/rcsbsearch/v2/query",
    json=query
)
results = response.json()

By Sequence Similarity

query = {
    "query": {
        "type": "terminal",
        "service": "sequence",
        "parameters": {
            "value": "MKTAYIAKQRQISFVK...",
            "evalue_cutoff": 1e-10,
            "identity_cutoff": 0.9
        }
    }
}

Structure Analysis

Get Chain Info

def get_structure_info(pdb_file):
    parser = PDBParser(QUIET=True)
    structure = parser.get_structure("protein", pdb_file)

    info = {
        "chains": [],
        "total_residues": 0
    }

    for model in structure:
        for chain in model:
            residues = list(chain.get_residues())
            info["chains"].append({
                "id": chain.id,
                "length": len(residues),
                "first_res": residues[0].id[1],
                "last_res": residues[-1].id[1]
            })
            info["total_residues"] += len(residues)

    return info

Find Interface Residues

def find_interface_residues(pdb_file, chain_a, chain_b, distance=4.0):
    """Find residues at interface between two chains."""
    parser = PDBParser(QUIET=True)
    structure = parser.get_structure("complex", pdb_file)

    interface_a = set()
    interface_b = set()

    for res_a in structure[0][chain_a].get_residues():
        for res_b in structure[0][chain_b].get_residues():
            for atom_a in res_a.get_atoms():
                for atom_b in res_b.get_atoms():
                    if atom_a - atom_b < distance:
                        interface_a.add(res_a.id[1])
                        interface_b.add(res_b.id[1])

    return interface_a, interface_b

Common Tasks for Binder Design

Target Preparation Checklist

  1. Download structure: curl -o target.pdb "https://files.rcsb.org/download/XXXX.pdb"
  2. Identify target chain
  3. Remove waters and ligands (if needed)
  4. Trim to binding region + buffer
  5. Identify potential hotspots
  6. Renumber if needed

Troubleshooting

Structure not found: Check PDB ID format (4 characters) Multiple models: Select first model for design Missing residues: Check for gaps in structure


Next: Use structure with boltzgen (recommended) or rfdiffusion for design.