ふと、つぶやいた。

例えば

• プロジェクトで500検体合成
• ひとつの親あたり5-25化合物くらいの子を合成する
• プロジェクトの人員の制限により、一度に10ラインまでしか同時に走らない
  • 11番目以降はそれ以降のオプティマイゼーションは行われない

その時知りたいことは、

• {計画、合成、アッセイ、解析}というサイクルは何回まわるのか、
• 有望そうな化合物だけど、人的リソースの関係で選択されなかった歴史はどこにあるか？
• バックアップ候補の化合物はどこら辺で現れるか（初期？中期？）

あたり。

現実の系に近づけるために、親化合物にはポテンシャルがあって、近傍探索すると、ポテンシャルの近くで活性が変化するモデル。あと同じライン（ブランチ）を継続して合成すると、ポテンシャル曲線が底に近づくのと、合成もSARに関する知識がついてくるので、活性は上がりやすくなって、かつ変動幅も小さくなるようにweightはだんだん小さくなるようにしてみた。

#!/usr/bin/env python
# -*- encoding:utf-8 -*-

# kzfm <kerolinq@gmail.com>

from random import random
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt


class Branch(object):
    """LeadOptimization flow"""

    count = 0

    @classmethod
    def inc_count(cls):
        cls.count = cls.count + 1
        return cls.count

    @classmethod
    def get_count(cls): return cls.count

    def __cmp__(self, other):
        return cmp(self.act, other.act)

    def __init__(self,potency,weight):
        self.num = Branch.inc_count()
        self.potency = potency
        self.weight  = weight
        self.act = self.potency + self.weight * random()

    def make_child(self,num_childs,potency,weight):
        return [Branch(self.potency + self.weight * random(),self.weight * 0.7) for i in range(num_childs)]

if __name__ == "__main__":
    max_comps        = 500
    initial_branches = 3
    nodesize         = []
    nrange           = []
    erange           = []
    generation       = 1
    heads = [Branch(0.3,1) for i in range(initial_branches)]
    G=nx.Graph()

    for h in heads: 
        nodesize.append(h.act * 30)
        nrange.append(generation)

    while Branch.get_count() < max_comps:
        new_heads = []
        generation += 1
        for branch in heads[:10]:
            for new_comp in branch.make_child(int(5+20*random()),branch.potency,branch.weight):
                nodesize.append(new_comp.act * 30)
                nrange.append(generation)
                erange.append(generation)
                G.add_edge(branch.num,new_comp.num)
                if new_comp.act > 0.75:
                    new_heads.append(new_comp)
        heads = new_heads
        heads.sort()

    nx.draw_spring(G, node_size=nodesize, node_color=nrange, edge_color=erange,alpha=0.7, \
cmap=plt.cm.hot, edge_cmap=plt.cm.hot, with_labels=False)
    plt.savefig("proj.png")

んーなんかいまいち。一応活性の強弱にあわせてノードのサイズが変わるようにしてみたんだけど、大きさがわからん。