mindsponge.common
接口名 |
概述 |
支持平台 |
通过最大化LDDT值，确定具手性的氨基酸残基的最佳原子坐标。 |
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输入两条蛋白质序列，对序列进行对齐，分别输出对齐后的序列以及两条序列的相同位置（顺序无要求）。 |
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给定一条蛋白质pdb文件(输入pdb文件路径)，从pdb文件中获取序列信息并输出序列文本。 |
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从pdb文件中获取原子坐标，残基序号等信息。 |
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本函数提供将稀疏编码方式转为稠密编码方式的功能。 |
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mindsponge.common.geometry
接口名 |
概述 |
支持平台 |
对输入坐标进行旋转平移变换。 |
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初始化仿射变换后的四元数，旋转矩阵，平移向量。 |
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刚体变换组变换对点坐标的逆变换，即apply_to_point的逆变换。 |
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求解刚体变换的逆变换。 |
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输入一个旋转矩阵 \(m\)，输出旋转矩阵的转置矩阵。 |
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使用施密特正交化方法构造骨架的旋转矩阵和平移向量。 |
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利用旋转矩阵rotation和辅助矩阵update更新输入的四元数quaternion和平移向量translation，并进行新的仿射变化过程，得到更新的平移向量。 |
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基于旋转矩阵与平移向量生成仿射变换。 |
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计算四元数与纯向量四元数的乘积。 |
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将四元数转化为旋转矩阵。 |
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利用输入的 tensor \([(xx, xy, xz, yx, yy, yz, zz)]\) ，进行仿射变换得到新的 quaternion ， rotation， translation。 |
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将输入的四元数变为Tensor。 |
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Gram-Schmidt正交化过程。 |
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把刚体变换 \(b\) 从它所在局部坐标系中变换到刚体变换 \(a\) 所在局部坐标系中。 |
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使用旋转矩阵 \(\vec y\) 对刚体变换 \(x\) 进行旋转。 |
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把向量 \(\vec v\) 旋转平移到刚体变换的局部坐标系中。 |
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对旋转矩阵 rots 的各个部分在指定的轴上添加额外维度。 |
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输入tensor，将最后两根轴对应的3*3的旋转矩阵摊平拆分，得到旋转矩阵的每个分量，rots_to_tensor的逆操作。 |
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输入两个向量 \(\vec a\) 和 \(\vec b\) ，计算由这两个向量所构成的x-y平面所在坐标系与原始坐标系之间的旋转矩阵。 |
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获取两个旋转矩阵相乘结果，对目标进行两次旋转。 |
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利用旋转矩阵 \(\vec m = (m_0, m_1, m_2, m_3, m_4, m_5, m_6, m_7, m_8)\) 对输入向量 \(\vec v = (v_0, v_1, v_2)\) 进行旋转。 |
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对旋转矩阵进行缩放。 |
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将以向量表示的旋转矩阵转化为tensor， rots_from_tensor 的逆操作。 |
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计算向量 \(v_1 = (x_1, x_2, x_3)\) 和向量 \(v_2 = (y_1, y_2, y_3)\) 的外积。 |
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计算向量 \(v_1 = (x_1, x_2, x_3)\) 和向量 \(v_2 = (y_1, y_2, y_3)\) 的内积。 |
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将输入的v在指定的轴添加额外维度。 |
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将输入表示位置信息的tensor在最后一根轴拆分，化为向量， vecs_to_tensor 的逆操作。 |
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求向量的l2范数。 |
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向量l2范数归一化。 |
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对向量的缩放。 |
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对两个向量执行减法操作。 |
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将向量转化为最后一维度为3的tensor，和vecs_from_tensor操作相反。 |
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