HTMD | 从PDB文件获取3D特征描述符

KDEEP是使用深度学习（CNN）进行亲和力预测的预测器。 关于这篇文章，我发现了一个新的名为HTMD（高通分子动力学）的python库。 我真的不擅长从头算或MD计算等计算领域。 因此，我无法评估该库的实际价值，但我认为它对Comp Chemist很有用。

HTMD可以从Anaconda的acellera通道安装，但要有一些依赖性。 或者可以从github的源代码构建。

感兴趣的功能之一是“Voxel描述符”。 体素表示三维空间中规则网格上的值。 与2D空间中的像素相同。
这意味着HTMD可以从mol文件生成3D描述符。 并且使用该库很容易计算描述符。 HTMD还具有许多操作PDB或SDF或任何文件格式文件的功能。

从PDB文件获取3D特征描述符的示例

  

   

    

     

    
    

     

      from htmd.ui import *
     
    
   

    

     

    
    

     

      from htmd.molecule import voxeldescriptors
     
    
   

    

     

    
    

     

      from htmd.molecule.util import boundingBox
     
    
   

    

     

    
    

     

      # easy to read pdb by using Molecule.
     
    
   

    

     

    
    

     

      # Also easy to get focused residue id 
     
    
   

    

     

    
    

     

      atp = Molecule('1atp.pdb')
     
    
   

    

     

    
    

     

      lck = Molecule('2pl0.pdb')
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(atp.numAtoms, lck.numAtoms)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(atp.numResidues, lck.numResidues)
     
    
   

    

     

    
    

     

      atp.get('resid', sel='resname CYS') # get residue id of cysteines
     
    
   

    

     

    
    

     

      [output]
     
    
   

    

     

    
    

     

      3070 2312
     
    
   

    

     

    
    

     

      462 362
     
    
   

    

     

    
    

     

      Out[46]:
     
    
   

    

     

    
    

     

      array([199, 199, 199, 199, 199, 199, 343, 34
     
    
  
 

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