D3Pockets2.0使用说明
版本号:2.7.4
环境依赖:python3.12,conda install "jaxlib=*=*cuda*" jax -c conda-forge/pip install -U "jax[cuda13]",pip install -U "jax[cuda13]",cuml(顺序很重要),cuml,pymol,numpy,scipy,matplotlib,cuda-python,cupy,mdtraj,scikit-learn,networkx,statsmodels,pywavelets,pyvista,seaborn,LK_Info_Flow,biopython,nifty(pip install --user 'nifty[re]',最先安装),numpy-stl,alphashape,netCDF4,rdkit,imageio,plotly, fastplotlib,vtk
-----------------------------------***Pockets任务***------------------------------------------------------
使用示例:
python main.py -t Pockets \
-s [研究体系名称] \
-o [输出目录] \
-p [蛋白体系拓扑输入] \
-j [模拟轨迹输入] \ ##可以为空,那就是静态蛋白/单帧
-l [日志输出目录] \ ##日志默认名称Pockets_[-s]_timestamp.log
-g [gpu_id,逗号分隔] \
-r [残基范围] \ ##暂时不建议使用
--batchsize [每个轮次处理帧数] \ ## 每轮处理帧数过高会导致内存/显存饱满
--save-traj [输出格式:xtc 或者ncf ] ##每个口袋对应的蛋白构象空间
--top-n [稳定口袋 top数] ##前几个稳定的口袋
输出文件格式:
pocket.pdb ##口袋文件,多构象
topology.pdb ## 蛋白拓扑文件
pocket_protein.pdb ##口袋对应的蛋白的构象空间
!!!重要说明:输入轨迹一定要对齐!!!
!!!大蛋白建议sradius<2 ,小蛋白建议sradius>2 !!!
-------------------------***Pocket Volume任务***-----------------------------------------------------
python main.py -t PktVolume \
--pkt [新口袋文件:**.pdb] \
--volmethod [口袋体积计算方法:alphashape,convex_hull] ##alphashape体积< convex_hull,凸包算法总是大于实际体积,目前仅支持两种算法
------------------------***Pocket Relation任务***-----------------------------------------------------
python main.py -t PktRelation\
--pkt [口袋文件1:**.pdb] \
--rpkt [参考口袋文件2:**.pdb] \
------------------------***FTAP任务***---------------------------------------------------------------------
python main.py -t FTAP \
-p [蛋白拓扑:*.pdb] ##同上
-j [轨迹:*.xtc/.nc] ##同上
-o [输出目录]
-s [体系名称]
-l [日志目录]
--diff ##采用差分,建议采用
--kl-iter [变分推断最大轮次] ##变分推断最大轮次
--helmholtz ##对场采用亥姆霍兹分解
--topology ##生成场拓扑
--topology-resolution [场拓扑分辨率]
--divergence ##计算残基散度
--filter ##采用信号滤波,暂时不建议
