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。

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."

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

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。

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)。

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

• Identicon
• Image::Identicon
• ピンポン玉をLEDのディフューザーに
• PyGainer

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。

bioinformaticsの学習道路はそこそこ充実している。

でも、chemoinformaticsだってオープンソースで色々できるし、独学でも結構いけるよ！なんて思うんだけど情報が足りないなぁと思った。

というわけで、ちょっと小道でも。

ケモインフォクックブック

特にperl,pythonでちょっとした化学情報をいじるコードをクックブック形式で書いていけたらなぁなんて思ってる。

週に一回くらいは更新するつもりで。

MolBlasterは細切れにして、頻度を返さないといけないんだが、Separateメソッドがバグッてるらしいので、canonical smilesで出してpythonのほうで.でsplitして頻度をみてみた

import openbabel as ob
from random import sample

def randomsplit(mol,cutnum=5):
    cutlist =  sample(range(mol.NumBonds()),cutnum)

    delbonds = []
    for i,bond in enumerate(ob.OBMolBondIter(mol)): 
        if i in cutlist: delbonds.append(bond)
    for b in delbonds: mol.DeleteBond(b)

    return mol


def molblast(smi,iter=100,cutnum=5):
    obc = ob.OBConversion()
    obc.SetInAndOutFormats('smi','smi')
    obc.AddOption('c',ob.OBConversion.OUTOPTIONS)
    freq = {}

    for i in range(iter):
        mol = ob.OBMol()       
        obc.ReadString(mol,smi)
        for fragment in obc.WriteString(randomsplit(mol,cutnum=cutnum))[:-2].split('.'):
            freq[fragment] = freq.get(fragment,0) + 1

    return freq

if __name__ == "__main__":
    smiles = 'CCC(C)C(=O)OC1CC(C=C2C1C(C(C=C2)C)CCC(CC(CC(=O)O)O)O)O'

    print molblast(smiles,iter=1000,cutnum=20)

こんな感じ。

{'CCCCC=CC': 2, 'O=COCCC': 1, 'CCC=C(C)C(C)CC': 1, 'CCC(=O)O': 26, 'CCCCC(C)O':
 2, 'CCO': 459, 'CC=CCC(C)C': 2, 'CCC=CC(C)O': 2, 'CCCCC(C)C': 4, 'CCC': 705, 
'CCC=CC=CCC': 1, 'OCCCCC': 10, 'OCCC(C)OC': 1, 'C=CC=CCC': 2, 'CCCC(=C)C': 3, 
...

細切れにしないと頻度が稼げないし、細切れにするとファーマコフォア的な構造特徴が失われてしまう感じだ。というわけで、やってみて分かったけど、多分この方法だと実用的じゃないなぁ。Fragment Dependency Graphとかは面白そうなんだけどなぁ。

Molblasterっていうのは化学構造をランダムに切断していくっていう試行を何度か繰り返す方法で、その後フラグメントの頻度をシャノンエントロピーで評価したりするらしい。

シャノンエントロピーのほうに興味があったのとちょっと簡単に実装できそうだったのでpython+openbabelでやってみた。

構造をランダムに切断したい

まぁでも、構造活性相関にもっていくんだったら普通はベイズの方にいくよなぁ。多分著者の論文あると思うんだけど調べてない。