基于人工智能的多肽药物分析问题（三）

基于人工智能的多肽药物分析问题（三）

2021SC@SDUSC

1. Importing larger libraries

    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu)
    script_dir = os.path.dirname(__file__)
    sys.path.insert(0, script_dir)
    import pyErrorPred
        
    num_process = 1
    if args.process > 1:
        num_process = args.process

其中os.environ[]表示的是一个字符串所对应环境的映像对象，使用os.environ.keys()可以查看当前运行环境的系统的各种信息，代码中首先将'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'设置为3等级，即将log日志信息设置为忽略 “通知”，“警告”和“报错”级别的日志输出。易知log信息分为四个级别，按重要性递增为：INFO（通知）<WARNING（警告）<ERROR（错误）<FATAL（致命的）;所以，该系统最多只会输出FATAL级别的日志。代码的作用基本上是忽略一些不必要的输出信息，便于得到清晰的结果。

"CUDA_VISIBLE_DEVICES"命令是选择将要使用的gpu，其中gpu编号信息从命令行参数获取。

之后，代码将script_dir的路径添加至sys.path路径。并将num_process默认设置为1。

2. Getting samples names

该部分主要是对输出文件的命名设置

    if not args.pdb:
        if args.prefix == None:
            samples = [i[:-4] for i in os.listdir(args.infolder) if isfile(args.infolder+"/"+i) and i[-4:] == ".pdb" and i[0]!="."]
            ignored = [i[:-4] for i in os.listdir(args.infolder) if not(isfile(args.infolder+"/"+i) and i[-4:] == ".pdb" and i[0]!=".")]
        else:
            samples = [i[:-4] for i in os.listdir(args.infolder) if isfile(args.infolder+"/"+i) and i[-4:] == ".pdb" and i[0]!="." and args.prefix in i]
            ignored = [i[:-4] for i in os.listdir(args.infolder) if not(isfile(args.infolder+"/"+i) and i[-4:] == ".pdb" and i[0]!=".")]
        if args.verbose: 
            print("# samples:", len(samples))
            if len(ignored) > 0:
                print("# files ignored:", len(ignored))

如本系列第二篇文章说到的 命令函参数的pdb命令表示的是运行在单个的pdb文件上，默认为FALSES，所以，在此处对文件做了命名的处理。

3. Featurization happens here

        inputs = [join(args.infolder, s)+".pdb" for s in samples]
        tmpoutputs = [join(args.outfolder, s)+".features.npz" for s in samples]
        if not args.reprocess:
            arguments = [(inputs[i], tmpoutputs[i], args.verbose) for i in range(len(inputs)) if not isfile(tmpoutputs[i])]
            already_processed = [(inputs[i], tmpoutputs[i], args.verbose) for i in range(len(inputs)) if isfile(tmpoutputs[i])]
            if args.verbose: 
                print("Featurizing", len(arguments), "samples.", len(already_processed), "are already processed.")
        else:
            arguments = [(inputs[i], tmpoutputs[i], args.verbose) for i in range(len(inputs))]
            already_processed = [(inputs[i], tmpoutputs[i], args.verbose) for i in range(len(inputs)) if isfile(tmpoutputs[i])]
            if args.verbose: 
                print("Featurizing", len(arguments), "samples.", len(already_processed), "are re-processed.")

        if num_process == 1:
            for a in arguments:
                pyErrorPred.process(a)
        else:
            pool = multiprocessing.Pool(num_process)
            out = pool.map(pyErrorPred.process, arguments)

        print(modelpath)
        # Exit if only featurization is needed
        if args.featurize:
            return 0

遍历sample列表，分别设置输入文件列表的名字及后缀，以及输出文件列表的名字和相应的后缀

当命令行参数中未定义reprocess参数，即未定义重新处理特征文件的话，对arguments 和already_processed两个变量进行遍历复制操作；如果参数定义需要输出详细参数，则通过print输出。

如果num_process的值为1，那么对于arguments列表的每一个元素，调用了process方法

4. process() 方法定义

def process(args):
    filename, outfile, verbose = args
    try:
        start_time = time.time()
        pose = Pose()
        pose_from_file(pose, filename)
        fa_scorefxn = get_fa_scorefxn()
        score = fa_scorefxn(pose)

        pdict = init_pose(pose)
        
        maps = extract_multi_distance_map(pose)
        _2df, aas = extract_EnergyDistM(pose, energy_terms)
        _1df, _ = extractOneBodyTerms(pose)
        prop = extract_AAs_properties_ver1(aas)

        np.savez_compressed(outfile,
            idx = pdict['idx'],
            val = pdict['val'],
            phi = pdict['phi'],
            psi = pdict['psi'],
            omega6d = pdict['omega6d'],
            theta6d = pdict['theta6d'],
            phi6d = pdict['phi6d'],
            tbt = _2df,
            obt = _1df,
            prop = prop,
            maps = maps)
        if verbose: print("Processed "+filename+" (%0.2f seconds)" % (time.time() - start_time))
    except Exception as inst:
        print("While processing", outfile+":", inst)

该方法中，首先初始化一个Pose()对象，然后使用pose_from_file方法，从命令行提供的pdb文件名，提取出pdb文件中蛋白质的结构。

其中，Pose 类包括描述结构的各种类型的信息。一些核心组件包括 Energies、PDBInfo 和 Conformation

蛋白质数据库 (PDB) 是一种文本文件格式，用于描述 3D 分子结构和其他信息

使用get_fa_scorefxn传入pose对象，返回一个score评分

4.1 init——pose() 初始化pose

def init_pose(pose):
    pdict = {
    
    }
    pdict['pose'] = pose
    pdict['nres'] = pyrosetta.rosetta.core.pose.nres_protein(pdict['pose'])
    pdict['N'], pdict['Ca'], pdict['C'], pdict['Cb'] = get_coords(pdict['pose'])
    set_lframe(pdict)
    set_neighbors6D(pdict)
    set_neighbors3D(pdict)
    set_features1D(pdict)
    return pdict

声明pdict为一个字典，pdict['pose'] = pose将传入的pose对象作为pose键的值，pdict['nres']的值调用了pyrosetta的方法nres_protein，返回pose对象记录的蛋白质的残基的数量，其中，虚残基、膜残基或包埋残基不被记录。

之后调用get_coords()方法：

4.1.1 get_coords()

def get_coords(p):

    nres = pyrosetta.rosetta.core.pose.nres_protein(p)

    # three anchor atoms to build local reference frame
    N = np.stack([np.array(p.residue(i).atom('N').xyz()) for i in range(1,nres+1)])
    Ca = np.stack([np.array(p.residue(i).atom('CA').xyz()) for i in range(1,nres+1)])
    C = np.stack([np.array(p.residue(i).atom('C').xyz()) for i in range(1,nres+1)])

    # recreate Cb given N,Ca,C
    ca = -0.58273431
    cb = 0.56802827
    cc = -0.54067466

    b = Ca - N
    c = C - Ca
    a = np.cross(b, c)
    Cb = ca * a + cb * b + cc * c

    return N, Ca, C, Ca+Cb

get_coords传入的参数为先前声明的pose实例对象，残基数保存在nres变量中，使用三个锚原子来建立局部参考系，其中:

N变量：对于p变量中每一个残基，p.residue(i)方法查看p这个pose实例的第i个残基，返回值是三个大写字母组成的字符串，如ARG，再通过.xyz()方法以xyzVector形式返回原子坐标，并保存至变量N，

np.stack()方法

numpy.stack(arrays, axis=0)
# 用于沿着指定的轴连接数组的序列，axis参数指定新轴在结果尺寸中的索引，axis参数默认为0，如果为0那么他将会是第一个维度。

即返回的数组比输入的数组多一个维度。

Ca,C变量同理，保存了一个和N变量同维度的数组

之后声明三个局部变量ca,cb,cc,令

b = Ca - N
c = C - Ca
a = np.cross(b, c) # 计算b，c向量的叉乘结果
Cb = ca * a + cb * b + cc * c

最后将四个变量值返回给pdict变量的四个键。

4.1.2 set_lframe()

def set_lframe(pdict):

    # local frame
    z = pdict['Cb'] - pdict['Ca']
    z /= np.linalg.norm(z, axis=-1)[:,None]

    x = np.cross(pdict['Ca']-pdict['N'], z)
    x /= np.linalg.norm(x, axis=-1)[:,None]

    y = np.cross(z, x)
    y /= np.linalg.norm(y, axis=-1)[:,None]

    xyz = np.stack([x,y,z])

    pdict['lfr'] = np.transpose(xyz, [1,0,2])

将pdict字典变量传递给set_lframe方法

主要是用于设置pdict的lfr的值：

其中：np.linalg.norm用于求矩阵的范数

该方法有4个参数x, ord=None, axis=None, keepdims=False

• x传入要求解的矩阵变量

• ord表示求解的范数类型

• axis表示处理的类型，为1时表示按行向量处理，求多个行向量的范数，为0时表示按列向量处理，求多个列向量的范数，默认情况则表示矩阵范数。

• keepdims表示是否保持矩阵的二维特性

矩阵的范数：

ord=1：列和的最大值

ord=2：|λE-ATA|=0，求特征值，然后求最大特征值得算术平方根

ord=∞：行和的最大值

向量的范数：

np.transpose函数的作用就是调换数组的行列值的索引值，类似于求矩阵的转置：

其中，用从0开始的整数表示数组的维度：0，1，2，3

而transpose的axes参数即第二个参数表示的时调换的规则

np.transpose(xyz, [1,0,2]) 将xyz三个维度的坐标进行了转化，根据1，0，2的参数可知将x和y两个维度的坐标进行了互换，并返回

4.1.3 set_neighbors6D()

def set_neighbors6D(pdict):

    N = pdict['N']
    Ca = pdict['Ca']
    Cb = pdict['Cb']
    nres = pdict['nres']
    
    dmax = 20.0
    
    # fast neighbors search
    kdCb = scipy.spatial.cKDTree(Cb)
    indices = kdCb.query_ball_tree(kdCb, dmax)
    
    # indices of contacting residues
    idx = np.array([[i,j] for i in range(len(indices)) for j in indices[i] if i != j]).T
    idx0 = idx[0]
    idx1 = idx[1]
    
    # Cb-Cb distance matrix
    dist6d = np.zeros((nres, nres))
    dist6d[idx0,idx1] = np.linalg.norm(Cb[idx1]-Cb[idx0], axis=-1)

    # matrix of Ca-Cb-Cb-Ca dihedrals
    omega6d = np.zeros((nres, nres))
    omega6d[idx0,idx1] = get_dihedrals(Ca[idx0], Cb[idx0], Cb[idx1], Ca[idx1])

    # matrix of polar coord theta
    theta6d = np.zeros((nres, nres))
    theta6d[idx0,idx1] = get_dihedrals(N[idx0], Ca[idx0], Cb[idx0], Cb[idx1])
    
    # matrix of polar coord phi
    phi6d = np.zeros((nres, nres))
    phi6d[idx0,idx1] = get_angles(Ca[idx0], Cb[idx0], Cb[idx1])
    
    pdict['dist6d'] = dist6d
    pdict['omega6d'] = omega6d
    pdict['theta6d'] = theta6d
    pdict['phi6d'] = phi6d

使用cKDTree进行快速邻居搜索

1. 调用scipy.spatial.cKDTree生成二维样本数据点，然后调用query_ball_tree方法进行快速查找邻点，求自身与他人之间距离不超过r的所有点对，dmax为context中定义的20.0

示意图：

2. 之后根据得到的点对计算联系残差指数

[[i,j] for i in range(len(indices)) for j in indices[i] if i != j]生成之后转置再保存至idx变量

3. Cb-Cb距离矩阵

利用 np.zeros生成nres行，nres列的零矩阵，将Cb[idx1]-Cb[idx0]的范数保存至零矩阵的(idx0,idx1)元素中

5. 总结

本周主要工作是对特征实例化部分进行分析，之后争取进一步了解数学原理。