mindsponge.common.make_atom14_positions

mindsponge.common.make_atom14_positions(aatype, all_atom_mask, all_atom_positions)[源代码]

本函数提供将稀疏编码方式转为稠密编码方式的功能。

针对蛋白质全原子坐标编码分为两种形式

稀疏编码：20种氨基酸包含原子种类共计37种，详见 common.residue_constants.atom_types ，故可将蛋白质全原子坐标编码为 \((N_{res}, 37, 3)\) 的张量。
稠密编码：单氨基酸最多包含14种不同的原子类型，详见 common.residue_constants.restype_name_to_atom14_names ，故可将蛋白质全原子坐标编码为 \((N_{res}, 14, 3)\) 的张量。

参数：

aatype (numpy.ndarray) - 蛋白质一级序列编码，编码方式参考 common.residue_constants.restype_order, 取值范围 \([0,20]\) ，若为20表示该氨基酸为unkown（UNK）。
all_atom_mask (numpy.ndarray) - 蛋白质所有原子坐标掩码，维度为 \((N_{res}, 37)\) ，若对应位置为0则表示该氨基酸不含该原子坐标。
all_atom_positions (numpy.ndarray) - 蛋白质所有原子坐标，维度为 \((N_{res}, 37, 3)\) 。

返回：

numpy.array。按照稠密编码方式编码，蛋白质全原子掩码，包含unkown氨基酸原子， \((N_{res}, 14)\) 。
numpy.array。按照稠密编码方式编码，蛋白质全原子掩码，不包含unkown氨基酸原子， \((N_{res}, 14)\) 。
numpy.array。按照稠密编码方式编码，蛋白质全原子坐标, \((N_{res}, 14, 3)\) 。
numpy.array。稀疏编码方式原子在稠密编码方式中的索引映射， \((N_{res}, 14)\) 。
numpy.array。稠密编码方式原子在稀疏编码方式中的索引映射， \((N_{res}, 37)\) 。
numpy.array。按照稀疏编码方式编码，蛋白质全原子掩码，包含unkown氨基酸原子， \((N_{res}, 37)\) 。
numpy.array。针对稠密编码方式全原子坐标进行手性变换后的全原子坐标。 \((N_{res}, 14, 3)\) 。
numpy.array。手性变换后原子掩码， \((N_{res}, 14)\) 。
numpy.array。进行手性变换的原子标识，1为进行变换，0为未进行变换， \((N_{res}, 14)\) 。

符号：

\(N_{res}\) - 蛋白质中氨基酸个数，按蛋白质一级序列排列。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> from mindsponge.common import make_atom14_positions
>>> from mindsponge.common import protein
>>> import numpy as np
>>> pdb_path = "YOUR_PDB_FILE"
>>> with open(pdb_path, 'r', encoding = 'UTF-8') as f:
>>>     prot_pdb = protein.from_pdb_string(f.read())
>>> result = make_atom14_positions(prot_pdb.aatype, prot_pdb.atom_mask.astype(np.float32),
>>>                                prot_pdb.atom_positions.astype(np.float32))
>>> for val in result:
>>>     print(val.shape)
(Nres, 14)
(Nres, 14)
(Nres, 14, 3)
(Nres, 14)
(Nres, 37)
(Nres, 37)
(Nres, 14, 3)
(Nres, 14)
(Nres, 14)