gaoxiangxu @gaoxiangxu

2025-10-22: 总结：陈照强师兄的博士论文中的pdbid（75+）,是有明确的成药的配体和对应的口袋，然后我们需要对比这些口袋和预测的口袋其他口袋有什么区别特征。所以要优先计算这些蛋白（从pdbdynamic和MISATO中找，那还是要有个数据库）。 补充静态口袋功能：D3pockets_descriptors，PyPocket_detect，见D3pockets/document中的静态

目的：主要进行一些动力学模拟，然后导入D3pockets数据库 MD.Question&Tip： Q.空蛋白是不是：移除原配体：grep -v "HETATM" 1ABC.pdb > apo.pdb；会不会删掉其他亚基？ T.删除配体后，要经过pdb4amber -i input.pdb -o cleaned.pdb --dry(--reduce)，进行预处理，感觉是很重要的一步 log： 202

没别的意思就是开题的题目 旧策略： 1.成药蛋白[p1,p2,...,pn] n现在是70 2.对pi，对应一个pdbid，转换为uniprotid 确认晶体结构中是否包含：蛋白结构+药物结构，其中药物结构对应于drugbank中的药物结构。 3.在药物/配体分子生成口袋preal 4.遍历d3pockets的计算结果，计算 rmsd（preal,pj),pj ∈ pi。返回match_resu

1.思路整理： 1）二面角计算：既然二面角的计算结果不符，Trackback到输入和计算过程{ 输入：{ m.[chain,HigherOrder,Path,ReSortPath,ResIds,StartFrame] p.[u_ref,n_frames_ref,residues_ref] #差不很多 } 计算：{ ##大概率是计算过程，维度都对不上。 ###残基对不上 } }

1.黑盒测试 1) ver.python 测试代码：kldiv-lywu 环境依赖：MDanalysis 测试输入： { top_ref = "./demo/step1/1-D2_DA_WT/prot.pdb" traj_ref = ["./demo/step1/1-D2_DA_WT/run1/traj.dcd", "./demo/step1/1-D2_DA_WT/run2/traj.dcd"

##如无必要，勿增实体 ##由整体到局部 ##阶段测试+优化策略 python ver架构设计： 依赖库：request, Numpy，Scipy， MDanalysis， NetworkX， Biopython，matplotlib, seaborn 1)总控main 1.命令行解析参数argparse{ logdir: 日志文件 MI：仅执行MI计算 pdbfile: 指定目标蛋白的pd