12012010 chemoinformatics Python
今度の発表の掴みを考えてみた。
htsはアッセイという関数を引数にとりコンパウンドリストを返す高階関数と考えることができる。
def hts(assay,library):
criteria = 50 # %inh
return [c for c in library if assay(c) > criteria]
うーん、マニアすぎるか
def chemist(comp):
return modify_compound(c)
これまたあれだな。
12012010 chemoinformatics Python
おー、このタイムライン分かりやすい。
インフラとしてはディスクリプターをどう発生させとくか（毎度毎度モデル構築のたびに発生させるのはだるいし、基本的に一回作っとけば良いのでコンパウンドをどっかに登録するタイミングでバックグラウンドでやればいい仕事）とデータへのアクセス方法（いまはRESTっぽいのがいいんじゃないかと思ってる）をきちんとやっておけば、僕らはモデル構築の試行錯誤にそのリソースのほとんどを投入できていいよね。
あと、こういう状況だと、モデル構築能力的には常に最先端のアプローチを試せるような状況にしとかないとまずいから、自然とデフォルトの環境がRになるような気がするし、立ち位置もデータマイニング寄りになると思うんだよね。
そして、立ち位置がマイニング寄りになっちゃうと、ケモインフォマティクスとかバイオインフォマティクスってのは、新しいモデル化の方法を試すための一つのターゲットに過ぎなくて、プロジェクトのモデル化とか創薬ビジネスモデル構築とかのほうに興味が移っちゃうのだよなぁ。
12012010 Python
僕は最近プログラミングのセミナーよくいくんですよねー（楽しいし）的な話をしていて、pythonも関西のほうで時々集まりがあるらしいですよ。とか話したんだけど、どこでみかけたのか思い出せなかった。
僕も職場ではpython比率が高まっているのだけど、最近はpythonでさくさく書けるようになってきたので、そろそろgaucheあたりに移行しようかと。
openbabelのバインディングでも書いてみたい。そして、schemeでchemoinformaticsとか言ってみたい気もする。というか、なんかのSARモデルを構築したと仮定して、そのモデルを満たすような化合物をヒューリスティックに探索するとかいう場合に継続を使うと面白そうな気がするのだ。
12012010 Python
import thisとやるとThe Zen of Pythonがずらずらっと表示されるわけだけど、ソースのぞいたらカエサル暗号が施されていた。
RESTful Webサービスd = {}
for c in (65, 97):
for i in range(26):
d[chr(i+c)] = chr((i+13) % 26 + c)
print "".join([d.get(c, c) for c in s])
"Abj vf orggre guna arire."
12012010 Python
どっちを使うのが良いのかわからんが、とりあえず気になったので調べてみた。というより、pythonの標準モジュールのソースを読むのは初めてじゃなかろうか、、、
commands.getoutputは結局下と同じらしい。
pipe = os.popen('{ ' + cmd + '; } 2>&1', 'r')
text = pipe.read()
sts = pipe.close()
ということは標準エラー出力も補足するのか。
標準モジュールのソースを読むのも楽しいかも
Inline::Pythonを使うだけ。お手軽
use Inline Python => <<'END';
import pybel
def draw_png(smiles,file):
mymol = pybel.readstring('smi',smiles)
mymol.draw(filename=file, show=False)
return True
END
draw_png("CCCc1ccccc1OC","xxx.png");
TODO: あとでクックブックに追加しておく
12012010 chemoinformatics Python
というエントリをケモインフォクックブックにのせておきました。
12012010 chemoinformatics bioinformatics Python
AMMOSというinduced fitを考慮したドッキングツールがopen sourceででるそうです。
AMMOS: Automated Molecular Mechanics Optimization tool for in silico Screening
ダウンロードできるようになったら試してみよう。DUDみたいなドッキングシミュレーションのベンチマーク用のデータベースもそろってきてるし、そろそろ今時のインターフェースで使いやすいドッキングシミュレーションツールのプロジェクトなど立ち上がりそうな気もしますが(もうなにか動いてるのかな)。
12012010 chemoinformatics Python
openbabelだったらobgenをつかえばいい。
pythonバインディングからやりたかったので、obgen.cppをよんだらOBBuilderクラスのインスタンスを生成すればいいらしいのだが、pythonからは現状OBBuilderのインスタンスをつくれないらしい。
MLを検索すると似たようなやりとりがあって、ラッパーを使えばいいらしく、pybelのソース見ろやーって書いてあったのでみた。
OPSってのは新たに導入された簡易プラグインシステムらしい。
で、ケモインフォクックブックにコードのせといた。
IPアドレスに応じて色を変えられるのであれば、アクセスログをLEDで光らせればいいんではなかろうか？と思ったので。
参考
Gainerのほうは秋月で買ったカソードのフルカラーLEDを刺した。抵抗は全て330Ω（それしかなかった）でピンポン球はダイソーかどっかで買った6個入り100円のヤツを錐とドライバーでぐりぐりした。
という単純な配線。
アクセスログは自宅サーバーに直接アクセスしてIPアドレスを返すようなCGIを用意した。 今回初めてPyGainerを使ってみた。
import sha,struct,urllib2,time,sys
from time import sleep
from PyGainer import PyGainer
#from random import randint
p = '/dev/cu.usbserial-A2002mCa'
g = PyGainer()
config = { 'baudrate' : 38400, 'timeout' : 5 }
#def rand_rgb():
# return(randint(0,255),randint(0,255),randint(0,255))
def get_rgb():
ip = urllib2.urlopen('http://myserver/taillog.cgi').read()
print ''.join(ip.split('.'))
s = sha.new(ip).digest()
code = struct.unpack('5L',s)[0]
blue = int((code >> 6) & 0x0ff)
green = int((code >> 15) & 0x0ff)
red = int((code >> 24) & 0x0ff)
return (blue,green,red)
if g.open(p, config) == 0:
if g.reset() == True:
print "RESET"
else:
print "ERROR"
sleep(0.1)
g.version()
g.configuration(1)
sleep(0.1)
for i in range(100):
(blue,green,red) = get_rgb()
g.set_specified_analog_output_port(0, green) # G
g.set_specified_analog_output_port(1, blue ) # B
g.set_specified_analog_output_port(3, red ) # R
sleep(3)
g.set_specified_analog_output_port(0,0)
g.set_specified_analog_output_port(1,0)
g.set_specified_analog_output_port(3,0)
g.close()
動かした。うしろでカチャカチャうるさいのは犬が晩ご飯を催促している音。
Identiconでいうところのパターンのようなものの表現は点滅で実装しようかと思ったが、それって分かりにくいよなと。もう少し面白そうなデバイスはなかろうか。