glycoengineering
Faz seu agente analisar e modificar a glicosilação de proteínas. Ele verifica sequências, regiões ricas em aminoácidos e dados de glicanos para engenharia de proteínas.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a entender onde e como açúcares (glicanos) se ligam a proteínas. Ela procura por padrões específicos na proteína que indicam locais de ligação e pode prever se esses locais são prováveis de serem usados.
Quando usar
- ✓Ao criar novas proteínas para fins médicos ou industriais.
- ✓Ao estudar como as proteínas funcionam em organismos vivos.
- ✓Ao comparar diferentes versões de uma mesma proteína.
Exemplo do que pedir para a IA
“Analise esta sequência de proteína e me diga onde os açúcares podem se ligar.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta examina a sequência da proteína em busca de padrões conhecidos que permitem a ligação de açúcares. Ela também pode usar outras informações, como a localização da proteína na célula, para refinar suas previsões.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill glycoengineeringOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/main/skills/glycoengineering/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Glicoengenharia
Quando usar
Use para análise de candidatos a N-glicosilação canônica, triagem de candidatos a O-GalNAc, comparação de glicoformas de anticorpos ou mascaramento estrutural de glicanos. Mantenha quatro tipos de resultados separados: motivo de sequência, previsão, ocupação suportada experimentalmente e estrutura/composição do glicano. Nenhum deles, isoladamente, estabelece os outros.
Este fluxo de trabalho foca na N-glicosilação do sistema secretor eucariótico e O-GalNAc do tipo mucina. O-GlcNAc, O-manose, O-fucose e outras modificações O-ligadas requerem evidências e preditores apropriados; o enriquecimento de S/T não identifica o tipo.
Fluxo de trabalho
- Registre o acesso da proteína, isoforma/versão, sequência exata, hospedeiro de expressão, topologia de peptídeo sinal/transmembrana e limites do construto. Preserve um mapeamento das coordenadas da sequência submetida para a proteína madura, identificadores de cadeia/resíduo do PDB e numeração de anticorpos, quando relevante.
- Escaneie candidatos canônicos N-X-[S/T] com X diferente de Pro. Mantenha sobreposições:
NNSTtem candidatos começando em 1 e 2. A ausência de um motivo canônico não descarta N-glicosilação incomum; a presença de um motivo não estabelece ocupação. - Priorize regiões secretadas/luminais/extracelulares usando topologia e evidências curadas. Resultados baseados apenas em sequência em uma região citoplasmática não são evidência de glicosilação do sistema secretor.
- Para O-GalNAc, use a densidade de S/T apenas como uma característica descritiva, em seguida, inspecione um preditor adequado e o contexto celular/transferase. Não exclua motivos SP/TP: Pro adjacente pode ser favorável, dependendo da GalNAc-transferase e do contexto. Veja o estudo de substrato de GalNAc-T.
- Proponha mutações explicitamente numeradas, liste cada resíduo alterado e escaneie novamente o produto completo em busca de motivos sobrepostos perdidos/criados. Avalie os efeitos estruturais e de expressão independentemente da glicosilação.
- Valide a ocupação e as glicoformas experimentalmente, com evidências de localização, confiança na composição/estrutura do glicano e o ensaio biológico exigido pelo objetivo da engenharia. Para comparações de biossimilares, combine o manuseio da amostra, a cobertura analítica e a quantificação antes de comparar as porcentagens de glicano.
Análise de sequência local
O script auxiliar da biblioteca padrão scripts/glycoengineering_tools.py
substitui trechos copiados. Importe-o com o diretório scripts/ desta habilidade em
PYTHONPATH, ou execute Python a partir desse diretório. Ele aceita sequências canônicas brutas de
20 aminoácidos, normaliza espaços em branco/caixa e rejeita cabeçalhos FASTA,
lacunas, resíduos desconhecidos e entrada vazia. Analise os registros FASTA primeiro; não remova
resíduos desconhecidos, pois isso altera as coordenadas. As coordenadas são baseadas em 1 na
sequência submetida normalizada.
from glycoengineering_tools import (
normalize_sequence, find_n_glycosylation_sequons,
eliminate_glycosite, add_glycosite, find_st_rich_sites,
)
sequence = normalize_sequence("NNST")
sites = find_n_glycosylation_sequons(sequence)
assert [site["position"] for site in sites] == [1, 2]
mutant = eliminate_glycosite(sequence, 1, "Q")
assert mutant == "QNST" # the overlapping sequon at position 2 remains
assert [site["position"] for site in find_n_glycosylation_sequons(mutant)] == [2]
# Three intended changes: A1N, P2A, A3T. P->A must be explicit.
parent = "APA"
product = add_glycosite(parent, 1, "T", allow_proline_substitution=True)
changes = [(i, before, after) for i, (before, after) in
enumerate(zip(parent, product), 1) if before != after]
assert product == "NAT" and len(changes) == 3
# Density is a fraction of residues, not an O-glycosylation probability.
o_candidates = find_st_rich_sites("STPST", window=7, min_st_fraction=0.4)
assert [site["position"] for site in o_candidates] == [1, 2, 4, 5]
eliminate_glycosite requer um sequon canônico completo e uma substituição de um resíduo
além de N. add_glycosite pode alterar até três resíduos; ele mantém um S/T existente em +2. Nenhuma função prevê a dobra, ocupação de glicano, função ou tolerabilidade de um mutante. Uma substituição de N para Q pode alterar o comportamento da proteína mesmo sem um efeito de glicano.
A janela de densidade S/T deve ser um inteiro ímpar positivo. Janelas terminais encurtam, e seu denominador é o comprimento real da janela. Regiões densas podem ajudar na triagem de sequências semelhantes a mucinas; sítios isolados de O-GalNAc reais podem ser perdidos.
Para análise em lote, mantenha identificadores e comprimentos de sequência normalizados:
…
Perguntas frequentes
O que são 'sequons'?
São sequências curtas de aminoácidos na proteína que servem como 'endereços' para a ligação de açúcares.
A ferramenta garante que os açúcares se ligarão?
Não, ela prevê os locais potenciais. A ligação real depende de muitos outros fatores biológicos.
O que significa 'engenharia de glicosilação'?
É o processo de modificar ou projetar como os açúcares se ligam às proteínas para alterar suas propriedades ou funções.
Detalhes
Descrição original do autor
Analyzes and engineers protein glycosylation by scanning canonical N-glycosylation sequons, describing S/T-rich regions, checking curated glycan evidence, and preparing NetNGlyc, NetOGlyc and GlycoSHIELD workflows. Use for glycoprotein engineering, antibody Fc glycosylation, glycan shielding, and site-specific glycoproteomics interpretation.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 51 mil
- Posição no ranking
- #1882
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
Mais skills deste repositório
13c-metabolic-flux
Estima fluxos metabólicos usando dados de rastreamento de isótopos de carbono-13. É útil para analisar o metabolismo celular e vias bioquímicas.
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
adaptyv
Projeta experimentos de caracterização de proteínas usando a API Adaptyv. Ele ajuda a estimar custos, enviar sequências e monitorar resultados de laboratório.
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
aeon
Realiza tarefas de aprendizado de máquina em séries temporais. É útil para classificar, prever, detectar anomalias e encontrar padrões em dados sequenciais.
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
alphagenome
Consulta efeitos genômicos pré-calculados para variantes genéticas. Ele fornece pontuações e explicações para entender o impacto das variantes no genoma.
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
Skills parecidas
agent-architecture-audit
Faz seu agente verificar se tudo está funcionando corretamente. Ele encontra e conserta problemas em sistemas de IA, garantindo que funcionem como esperado.
affaan-m/ECC
agent-eval
Ajuda seu agente a comparar diferentes ferramentas de programação de IA. Ele mede qual é mais rápido, barato e confiável para realizar tarefas específicas.
affaan-m/ECC
agent-harness-construction
Faz seu agente entender melhor como realizar tarefas. Ele otimiza as ferramentas e instruções que o agente usa para aumentar suas chances de sucesso.
affaan-m/ECC