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如何依照靶点名称,找到chembl数据库中的相关实验数据

chembl提供了API(chembl_webresource_client)可以用来获取数据安装一下:pip install chembl_webresource_client废话少说,上代码:import pandas as pdfrom chembl_webresource_client.new_client import new_clientimport argparseparser =

#爬虫#python
已知一个靶点,如何获取旗下相关的生物实验,临床试验,以及上市药物数据.

写在开头1.靶点信息数据收集1.1 uniprot生物实验数据收集2.1 PUCHEMchembl总所周知,科研是基于数据的,数据是基础也同样是目的.但如何全面且详细地回顾和收集世界各地地往期工作就是困扰诸多科研工作的难题.但随着大量公开且庞大数据库的出现,似乎在为我们登上巨人的肩膀铸造了电梯.今天就以个人经验总结了一下如何搭乘这一部电梯.如有不足之处也请大家在评论区补充,感谢~本文章全程采用Po

#大数据#爬虫
根据SID或者CID下载PUBCHEM数据库的smile信息(总结版)

PUBCHEM下载smile使用PUBCHEMbulk download功能把smile列加入到源文件中使用PUBCHEMbulk download功能参见我的一篇博文如何使用pubchem的bulk download功能把smile列加入到源文件中废话少说 上代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Sep 11 10:16:11 2019@autho

AMBER:使用Cpptraj计算RMSD 以及使用中遇到的问题

记录笨比生活又一天输入文件rms.in设置运行cpptraj遇到的问题1.cpptraj不输出结果2.空格的问题Tofirst:[空格]1-249&!@H= firstTofirst[空格]:1-249&!@H= first输入文件rms.in设置parm XXXXX.prmtop#载入拓扑文件trajin XXXX_prod.nc #载入轨迹文件rms ToFirst :1-13

汇总药用数据库(Pubchem,bingdingDB,Chembl,ExcapeDB)数据

记载一下如何汇总4大数据库的数据

#爬虫
DrugBAN:基于双线性注意力网络进行药物-靶点结合预测。

预测药物-靶点相互作用(DTI)时药物发现中的关键环节,近年来一些深度学习方法在该环节中显示了广泛的应用前景,但目前仍然存在两个关键问题:1. 如何明确地建模和学习药物和靶标之间的局部相互作用,以便更好地预测。2. 如何提升药物-靶标对的预测的泛化能力。针对这两个问题,作者提出了一个深度双线性关注网络(drug- BAN)框架以学习药物和靶标之间的局部相互作用,并使用领域自适应模块应用到训练集分布

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#人工智能
使用schrodinger建立深度学习QSAR模型

使用schrodinger建立QSAR模型本篇教程将展示如何使用AutoQSAR/DeepChem去设定,建立和理解深度学习QSAR/QSPR模型.文章目录使用schrodinger建立QSAR模型一、深度学习QSAR模型是什么?二、使用步骤1.创立项目引入结构2.建立一个AutoQSAR/DeepChem 模型以预测污染物致突变性.3.分析和使用AutoQSAR/DeepChem 污染物致突变性

#深度学习
PocketMiner:基于深度学习发现蛋白的隐式口袋

标题:Predicting locations of cryptic pockets from single protein structures using the PocketMiner graph neural network期刊: Nature communictions团队:华盛顿大学生物化学与分子生物物理系靶点的成药口袋是药物研发的起点,而除了在自然状态下显而易见的”显式口袋“外。还存

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#深度学习#python
#AMBER 分子动力学软件Amber18介绍与基础教程(持续更新)

Amber是由多模块所组成的分子动力学软件,其工作流主要如下:其中又分为:1.系统预处理预处理(pdb预处理,LEAP,antechamber和gaff等)2.运行动力学模拟(sander,pmemd等)3.结果分析(mdout_analyzer.py,MMPBSA,cpptraj,FEW等)1.系统预处理:>首先,进行分子动力学模拟我们需要对手中的pdb格式的3D蛋白质,...

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