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21102014 将棋

今日の負け将棋(20141021)

2級のヒト。対イビアナ

時間切れ勝ちしたけど、あのまま受けきれていなかったと思う。

右辺から攻めるのか左辺から攻めるのかちぐはぐになってしまった。

反省しながら二巻を読み返していた。

四間飛車を指しこなす本〈2〉 (最強将棋塾)
藤井猛
河出書房新社 / 1404円 ( 2000-05 )

20手目4六歩、22手目5六銀にすべきだったなぁと。

21102014 chemoinformatics cytoscape

週末の僕のハンズオンはCytoscape, iGraph, RDKitあたり

RDKItはインストールが面倒くさいのと、実務だとPipelinePIlotとかOpenEye使うだろうからさらっと流すかも。その分iGraphのいじり方を多めに説明するかもしれない。

まだスライドに手をつけてないからわからないけどｗ

iGraphを使えばノードとエッジに属性を簡単に付加できてgml形式で出力できる。このファイルはすぐにCytoscapeで開くことが出来て便利です。sifとかタブ区切りテキストは色々と面倒ですね。

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem, DataStructs, MolToSmiles
import numpy as np
from igraph import Graph
import numpy as np
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

threshold = 0.5

suppl = Chem.SDMolSupplier('syk.sdf')

fps = [AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2) for mol in suppl]
smiles = [MolToSmiles(mol) for mol in suppl]

mat = []
for i in range(len(fps)):
    mat.append([DataStructs.FingerprintSimilarity(fps[i],fps[j]) for j in range(len(fps))])

sm = np.array(mat)

def search_root(sm, remain):
    cand = None
    max_c = 0
    for l in remain:
        num_c = len(np.where(sm[l] > threshold)[0].tolist())
        if num_c > max_c:
            max_c = num_c
            cand = l
    return cand

def check_edge(sm, current, root):
    cand = None
    max_c = 0
    candidates = set(np.where(sm[root] > threshold)[0].tolist())
    for c in candidates:
        if c in current:
            if sm[root, c] > max_c:
                max_c = sm[root, c]
                cand = c
    return cand

edges = []
sim_edges = []
np.fill_diagonal(sm, 0)
remain = set(range(len(sm[0])))
current = set()
new = set()
ith = 1

while remain:
    logging.debug("### {} th ###".format(ith))
    ith += 1
    root = search_root(sm, remain)
    if root is None:
        break
    logging.debug("root: {}".format(root))

    cand = check_edge(sm, current, root)
    if cand:
        logging.debug("connect {} and {}".format(cand, root))
        edges.append((cand, root))
        current.remove(cand)
        sm[:, cand] = 0

    remain.remove(root)
    sm[:, root] = 0

    for i in np.where(sm[root] > threshold)[0].tolist():
        if i in remain:
            edges.append((root, i))
            sim_edges.append(sm[root, i])
            new.add(i)

    logging.debug("new nodes: {}".format(new))
    current |= new
    remain -= current
    new = set()

g = Graph(edges)
g.vs["smiles"] = smiles
g.es["similarity"] = sim_edges
g.save("test.gml")