FAIR

在您提供的代码中，/diska/FAIR/data/crossdocked_pocket10_processed.lmdb 和 /diska/FAIR/data/crossdocked_pocket10/index.pkl 文件是数据处理的关键组成部分，它们之间有紧密的关系：

1. index.pkl 文件

  • index.pkl 文件是一个索引文件，包含了一些信息（如蛋白质结构和配体信息），指向数据集中的蛋白质和配体文件。
  • 它包含一个列表，每个元素是一个元组，通常形式为 (pocket_fn, ligand_fn, _, rmsd_str)，其中：
    • pocket_fn: 蛋白质的文件名（通常是PDB格式）。
    • ligand_fn: 配体的文件名（通常是SDF格式）。
    • _ 和 rmsd_str 是与这些文件相关的额外信息（例如，可能是RMSD值，但这里未被使用）。
  • 该文件中的索引用于标识数据集中每一对蛋白质-配体对。

2. crossdocked_pocket10_processed.lmdb 文件

  • crossdocked_pocket10_processed.lmdb 是一个LMDB数据库文件，其中存储了处理过的数据。LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）是一个高效的数据库，用于存储键值对数据。
  • 在_process方法中，代码会遍历 index.pkl 中的每一对蛋白质和配体，加载对应的文件，进行必要的预处理，并将结果存储到LMDB数据库中。
  • 每一条数据会以键值对的形式存储，其中键是数据的索引（i），值是经过处理并转化为torch张量的数据（如蛋白质和配体的特征向量、残基信息等）。

具体来说：

  • 在_process函数中，index.pkl中的每个条目通过文件名获取对应的蛋白质和配体数据，进行特征化（如通过PDBProtein和parse_sdf_file方法），然后将这些特征以及其他相关信息（如残基信息）存储在lmdb数据库中。
  • 数据以pickle格式序列化并存储，便于之后快速读取和加载。

3. 关系

  • index.pkl 是一个索引文件，它提供了数据的位置和其他元数据（如蛋白质和配体文件名）。在数据处理过程中，它用于指引哪个蛋白质-配体对需要被加载和处理。
  • crossdocked_pocket10_processed.lmdb 是处理后的数据存储库，它通过index.pkl中的信息将蛋白质和配体的特征数据存储在数据库中。

具体的流程：

  1. index.pkl列出了所有需要处理的蛋白质和配体对。
  2. 在_process函数中，程序根据index.pkl中的信息加载对应的文件（蛋白质PDB和配体SDF文件）。
  3. 加载并处理这些文件，生成特征数据（如蛋白质的原子信息和配体的特征）。
  4. 处理后的数据通过pickle存储到crossdocked_pocket10_processed.lmdb中，以便后续高效读取。

4. 如何使用这些文件

  • 当加载数据集时（在__getitem__方法中），代码首先会连接到LMDB数据库（_connect_db()），并通过index.pkl中的索引找到每一对蛋白质-配体的数据。
  • 然后，利用该索引从crossdocked_pocket10_processed.lmdb中读取对应的处理过的数据（以pickle格式存储）。
  • 如果使用了数据转换（transform），则在获取数据后进行相应的转换。

总结

  • index.pkl是一个索引文件，包含了蛋白质和配体对的文件名及其他信息。
  • crossdocked_pocket10_processed.lmdb是一个LMDB数据库，存储了通过index.pkl中的信息处理后的数据。
  • 这两个文件协同工作：index.pkl提供索引，crossdocked_pocket10_processed.lmdb存储处理后的数据。在训练过程中，数据通过index.pkl索引文件中的信息被加载并从LMDB数据库中读取。

数据集的划分

根据你描述的代码，这段代码确实没有显式区分训练集和测试集，而是根据不同的mask范围来区分训练和测试数据。这种方式通常意味着在同一个数据集里，可能通过mask来标记哪些数据属于训练阶段，哪些数据属于测试阶段。具体的区分方式通常体现在 train_mask 和 test_mask 这样的变量上。

训练和测试数据区分的方式

在没有显式分离训练集和测试集的情况下，可能的做法是通过对不同的数据部分施加不同的mask（例如，时间序列的某些部分作为训练集，其他部分作为测试集）。这通常在时间序列预测、图神经网络等任务中使用，其中训练和测试的数据从相同的样本中划分出来，但mask的范围不同。

具体解释：

  1. 统一数据：你提到的数据 ( 'MMP12_HUMAN_105_264_0/2wo9_B_rec_3nx7_nhk_lig_tt_min_0_pocket10.pdb', 'MMP12_HUMAN_105_264_0/2wo9_B_rec_3nx7_nhk_lig_tt_min_0.sdf') 是两个文件，可能是一个蛋白质结构（.pdb）和一个配体结构（.sdf）。这两个文件的格式不同，但通常它们会被用来生成相同的数据结构，只是在训练和测试时使用不同的mask来控制哪些部分的数据参与训练，哪些部分参与测试。

  2. mask的应用：通过train_mask和test_mask，你可能会看到数据的不同部分（比如蛋白质和配体的不同位置）在训练和测试时被选择出来。例如：

    • 训练mask：用于选择模型在训练过程中需要优化的区域（可能是蛋白质的某些部分，或者在时间序列中的某些时间步）。
    • 测试mask：用于指定测试过程中不可参与训练的数据区域，通常是你不希望模型直接访问的部分。

  3. 数据准备阶段：

    • 对于某些任务，数据的划分（例如train/test）可能在数据加载时并不显式处理，而是在数据的预处理阶段通过mask来控制数据的使用范围。
    • 训练：通过不同的 train_mask 来选择训练时的数据，并更新模型参数。
    • 测试：在模型训练完成后，使用test_mask来选择测试数据集的区域，以评估模型的泛化能力。

总结

你理解得对，代码中的训练和测试数据区分并不显式通过训练集和测试集文件来实现，而是通过使用不同的mask来控制哪些数据在训练阶段被使用，哪些数据在测试阶段被使用。换句话说，所有数据都可能用于训练和测试，但具体的使用通过不同的mask来进行控制。

其他

是的，query_residues_ligand 方法确实有计算与配体（ligand）接触的蛋白质残基，进而判断哪些蛋白质残基可能与配体结合，从而推测出蛋白质的 pocket区域。

query_residues_ligand 方法详解：

这个方法的目的是根据配体的原子位置（ligand['pos']），查找蛋白质中与配体接触的残基。方法的步骤如下：

  1. 选择残基：

    • selected = np.zeros(len(self.residues), dtype=bool)：首先，初始化一个全为 False 的数组，表示所有蛋白质残基的初始状态。

  2. 计算配体和蛋白质残基的接触：

    • 对于每个蛋白质残基（self.residues 中的每个残基）：
      • 遍历配体的每个原子位置（ligand['pos']）；
      • 计算蛋白质残基中的原子与配体原子之间的最小距离；
      • 如果该距离小于等于指定的 radius（默认为 5 Å），则认为该残基与配体发生了接触。

  3. 标记接触的残基：

    • selected[list(sel_idx)] = 1：如果一个残基与配体接触，则将该残基在 selected 数组中的位置标记为 True，表示该残基与配体发生了接触。

  4. 返回接触的残基索引：

    • 最后返回一个布尔数组 selected，其中 True 表示该位置的残基与配体接触，False 则表示未接触。

如何使用 query_residues_ligand 方法：

在 _process 方法中，这个方法的作用是计算哪些蛋白质残基与配体接触，从而标记 protein_edit_residue。

residue_dict['protein_edit_residue'] = pdb_data.query_residues_ligand(ligand_dict)

这表示在处理蛋白质和配体的数据时，通过调用 query_residues_ligand 方法，计算与配体接触的蛋白质残基，并将结果保存在 residue_dict['protein_edit_residue'] 中。

如何推测 pocket 区域：

  • 接触的残基即为pocket区域：通常情况下，蛋白质的 pocket 区域是与配体结合的区域。因此，protein_edit_residue 数组中的 True 或 1 对应的残基可以被视为 pocket 区域。

  • 半径限制：radius=5.0 说明只有当蛋白质残基的原子与配体的原子距离小于等于 5 Å 时，才认为这两个区域发生了接触。这个阈值可以根据具体任务进行调整，以确定接触的范围。

简化代码解释：

假设你有一个蛋白质-配体对（pdb_data 和 ligand_dict），调用 query_residues_ligand 方法后，你就得到了一个布尔数组，表示哪些蛋白质残基与配体接触。这些残基可以被视为 pocket区域。

# 示例：计算与配体接触的蛋白质残基
pocket_residues = pdb_data.query_residues_ligand(ligand_dict)

# 将接触的残基（即pocket区域）存储到字典中
residue_dict['protein_edit_residue'] = pocket_residues

总结：

query_residues_ligand 方法确实计算了蛋白质的 pocket区域，即通过计算配体与蛋白质残基之间的距离，判断哪些残基与配体接触。protein_edit_residue 数组中的 True 或 1 表示与配体接触的残基，这些残基可以被认为是 pocket区域。

是的，你说得对，通常在一个 ligand 数据中可能包含多个配体分子，而不仅仅是一个分子。在这种情况下，我们需要仔细处理每个分子，并且在处理蛋白质和配体数据时考虑每个配体分子的位置和相关信息。

1. 多个配体分子的问题：

在你提供的数据中，ligand 文件可能包含多个配体分子（通常在 .sdf 文件中是多个配体分子的一组坐标和特征数据）。每个分子都有自己的原子坐标、键连接、分子结构等信息，这些信息需要分别处理和存储。

在实际应用中，处理多个配体分子的步骤可以包括：

  • 提取每个配体分子的信息：如果 .sdf 文件中包含多个配体分子，我们需要逐个提取它们的位置信息、特征等。
  • 将每个配体与蛋白质进行对接：对于每个配体，我们都需要计算与蛋白质的接触情况，并标记可能的 pocket 区域。

2. 如何处理多个配体分子：

通常，一个 .sdf 文件中的每个配体分子会被视为一个独立的配体对象，应该单独处理。假设你已经解析了 ligand_dict，并且这个字典包含多个分子的位置信息，你需要逐个遍历每个配体分子，计算它们与蛋白质的接触。

3. 代码改进：

如果 ligand_dict 包含多个配体分子，我们可以修改代码，以便处理每个配体分子并计算其与蛋白质的接触。你可以依次处理这些配体并使用 query_residues_ligand 来获取每个配体与蛋白质接触的残基。

def query_residues_ligand(self, ligands, radius=5.0):
    """
    查询蛋白质与多个配体之间的接触
    :param ligands: 一个包含多个配体字典的列表，每个字典都有 'pos' 代表配体原子位置
    :param radius: 接触的最大距离阈值，默认是5.0Å
    :return: 每个配体对应的接触残基的布尔数组
    """
    # 存储每个配体对应的接触的残基
    contact_residues = []

    for ligand in ligands:
        sel_idx = set()
        selected = np.zeros(len(self.residues), dtype=bool)
        # 计算每个配体与蛋白质的接触
        for i, residue in enumerate(self.residues):
            for center in ligand['pos']:  # 遍历配体中的每个原子
                distance = np.min(np.linalg.norm(self.pos[residue['atoms']] - center, ord=2, axis=1))
                if distance <= radius and i not in sel_idx:
                    sel_idx.add(i)
        selected[list(sel_idx)] = 1
        contact_residues.append(selected)  # 将当前配体的接触残基添加到列表

    return contact_residues  # 返回每个配体的接触残基

# 示例：查询多个配体与蛋白质的接触
ligands = [{'pos': [[1.0, 2.0, 3.0], [1.1, 2.1, 3.1]]},  # 第一个配体的原子位置
           {'pos': [[2.0, 3.0, 4.0], [2.1, 3.1, 4.1]]}]  # 第二个配体的原子位置

contact_residues = pdb_data.query_residues_ligand(ligands)

# 输出每个配体的接触残基信息
for idx, residues in enumerate(contact_residues):
    print(f"Contact residues for ligand {idx + 1}: {residues}")

4. 处理多个配体数据的关键步骤：

  1. 解析配体：

    • ligands 是一个包含多个配体字典的列表，每个字典中有一个 'pos' 键，对应的是该配体的原子位置。每个配体可以是一个独立的分子。

  2. 计算接触残基：

    • 对于每个配体，计算与蛋白质中的每个残基原子之间的距离，找出与配体接触的蛋白质残基，并将这些残基标记为接触残基。

  3. 返回结果：

    • 返回一个包含每个配体接触残基信息的列表。每个配体的接触残基是一个布尔数组，表示该配体与哪些蛋白质残基发生了接触。

5. 总结：

  • 如果一个 .sdf 文件包含多个配体分子，那么你需要对每个配体分子单独处理，计算它们与蛋白质的接触。
  • 在 query_residues_ligand 中，可以通过遍历每个配体并计算配体和蛋白质之间的距离，来识别哪些蛋白质残基可能是 pocket 区域。
  • 通过逐个处理每个配体分子，你可以获得蛋白质的多个 pocket 区域信息，并将这些信息用于后续的分析。
posted @ 2024-12-04 14:12  GraphL  阅读(9)  评论(0)  编辑  收藏  举报