06072014 三島 chemoinformatics
発表者の方、参加者の方お疲れ様でした。
RedmineのLTのは生々しいのでpandasの話だけslideshareにあげてあります。
今回新しく試したことはQuestantを使ったアンケートを用意したことかな。あと、一次会の予約が通ってなくて（あの店はあるあるなので気にしないｗ）ちょっと狭い部屋になったけど、懇親の密度があがって結果オーライですね(二次会の分くらいまで飲んでたしｗ)
次回もよろしくお願いします☆
三島バルあたりにぶつけられればと考えていますｗ
03072014 chemoinformatics Python
homebrewのRDKit入れたらこんなエラーに遭遇
$ python mkdesc.py Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread Abort trap: 6
brew rm boost brew install --with-icu --build-from-source boost brew uninstall rdkit brew install rdkit
で動くようになったけど brew installで再度boostのインストールを始めたので２番目のboostのインストールは必要ないかもしれない
30062014 chemoinformatics Python
ChEMBLからデータを取ってきて、活性が強いほど色が濃くなってドットのサイズも大きくなるようにしてみた。python-ggplotを使うと数行で描くことができるので調子いいですみたいな話をします。
あとはscikit-learnとrdkitで予測モデルを作ったりクラスタリングをしたりといった話もできればなーと考えているので、 興味があれば参加して下さい。
import pandas as pd from ggplot import * import numpy as np d = pd.read_csv("syk.csv") d["pIC50"] = 9 - np.log10(d["IC50"]) print d p = ggplot(aes(x='MWT', y='ALOGP', color="pIC50", size="pIC50"), data=d) + geom_point() #print p ggsave("2dplot.png", p)
29062014 三島 chemoinformatics
ただいま、絶賛スライド作成中です。
なんというかscikit-learnのインストールではまっていたｗ。というより色々やっているうちにpipが壊れてわけがわからんようになったのでsofを見ながら治した。治療ｗ
brew install python --build-from-source sudo pip install numpy --upgrade sudo pip install matplotlib --upgrade sudo pip install scikit-learn --upgrade sudo pip install ggplot --upgrade sudo pip install psycopg2 --upgrade sudo pip install pychembldb --upgrade
/usr/bin/pythonを使うならScipy Superpackでいいんだけどね。homebrewのpythonで使うならこっちを見ながら。
ちなみに
brew install gfortran
のところは
brew install gcc
でいいです（今はgfortranはgccに含まれているので）
22062014 chemoinformatics
久々にRDKitをアップグレードしようかなと、
brew upgrade rdkit
したら
Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理Error: Failure while executing: git pull -q origin refs/heads/master:refs/remotes/origin/master
というエラーが出たのでここ見て対処。
尚、RDKitは次回の勉強会で@iwatobipenに紹介してもらえるので、興味があれば参加すればいいと思います。（というより、こういう場でないとRDKitの話は聞けないのでは…）
僕はpythonでinformaticsとか機械学習するためのライブラリの話をします。そして@y_samaがpythonを楽しく学ぶためのサイトを紹介するので、みんなpythonistaまっしぐらですねｗ
静岡中部はGoにちょっと食われつつあるけど、東部のあたりをPythonで染めてバランスをとればいいですねｗ (最近Haskell書いてない…)
最近静岡の勉強会に行けてないので、そろそろ参加したいところ…
07062014 chemoinformatics
ちょっと作業したのでついでにドキュメントも更新して0.3.4にした。
ATC分類でレベル1がAつまり消化管と代謝作用の分子を探してみる。
::: python >>> from pychembldb import * >>> for c in chembldb.query(AtcClassification).filter_by(level1="A"): ... for mol in c.molecules: ... print mol.pref_name ... SODIUM FLUORIDE SODIUM MONOFLUOROPHOSPHATE OLAFLUR SODIUM FLUORIDE HYDROGEN PEROXIDE CHLORHEXIDINE AMPHOTERICIN B
ATC分類と認証日を表示させる
>>> for p in chembldb.query(Product).limit(10): ... for m in p.molecules: ... for c in m.atc_classifications: ... print m.pref_name, p.approval_date, c.level1 ... SULFAPYRIDINE 1982-01-01 J HEPARIN SODIUM 1982-01-01 C HEPARIN SODIUM 1982-01-01 C HEPARIN SODIUM 1982-01-01 B HEPARIN SODIUM 1982-01-01 B HEPARIN SODIUM 1982-01-01 S
07062014 chemoinformatics
chemblのpythonインターフェースであるpychembldbをchemblの最新リリース(18)に対応させました。
ついでに前回の勉強会でクラス名がわかりにくいと指摘されたので、その部分をちょっと修正。
これでスキーマ図を見ながらクエリを組み立て易くなっていると思います。
尚、クラスの名前付けルールは
具体的には以下のクラスは別名をつけてあります。
Cell = CellDictionary Target = TargetDictionary Molecule = MoleculeDictionary Curation = CurationLookup DataValidity = DataValidityLookup ActivityStd = ActivityStdLookup ConfidenceScore = ConfidenceScoreLookup
ChemblId = ChemblIdLookup
さぁ、コレでもなぞるかと思ったらリレーションが定義されてなかった。
修正しなきゃ
それから来月の5日に勉強会やります。発表内容を更新しました。
28052014 chemoinformatics
中田さんのPubChemQC Projectのスライドを見ながら、「あー、昔chembl版欲しいなと思っていたけど今だとsurechembl版が欲しいなぁ」と思った。
ついでに、もっとインタラクションよりのデータがあればなーという方向に妄想は膨らんだ。つまり、PDBでリガンド入りの複合体結晶構造のPIEDAのデータベースあれば嬉しいなぁと思った。
27052014 三島 chemoinformatics
いわしかくにん、よかった♡ (画像はイメージです)
今回は
Redmineの事例はLT含めると3演題くらいになると思います。カルチャーの違いで何が受けるか分からない（うちはスクラムダメだったw）ので試行錯誤の共有化ができればいいなと思っています。
Check.IOは初心者向けのハンズオンになると思うので、ちょっとプログラミングにも興味あるんだけどなーという方は参加するとPythonを楽しみながら学べると思います。
時間に余裕があればggplot,pandas,scikit-learnなんかもやれればいいなと思っています。
皆様の参加をお待ちしています☆
19012014 chemoinformatics
Mishima.syk無事に終わりました。参加者の皆様お疲れ様でした。プロジェクターの手配ができないというトラブルがありましたが、ハンズオンで皆さんパソコン持ち込んでいるので別にプロジェクターなくても良かったという。
今回、セミナールームが確保できずに畳の和室しか借りられなかったのですが、結果いい感じのワイガヤになって楽しく進められて良かったですね。室料もかなり安いので次回も同じ所を借りるかも。
後半の発表もみなさんかなり突っ込んだ話をされていて、質疑も盛り上がったし、色々勉強になってよかった。が、うちのカルチャーに根付かせるにはエバンジェリスト的な立ち位置のケミストが必要で、それは（プロジェクトにコミットししない立ち位置の）僕ではできないんだろうなーと漠然と思い、ちょっと残念だった。
前回の反省をふまえて、今回はアンケートをきちんと取って次回に生かそうと思っていたのですが、直前バタバタしたためまたもや取りそこねてしまった。もし、次回やりたいなーとか聞きたいなーと考えている話がありましたら最寄りの管理者までリクエストしておいてください。RDKitなんかいいんじゃないかなーと思うけど、まぁみんなPPでやるからなー。
資料はconnpassにおいてあります。
chembldbを入れればSQLですべてのデータにアクセスできます。
単に、データを取りたいだけだったら別にこれで構いません。pychembldbを使うと、複雑なSQL文を発行しなくてもわかりやすくデータにアクセス出来るのが一点、もう一点はお題5,6のようにblaskt等の他のサービスと連携させやすくなるというあたりですね。
MoleculeDictionaryではなくMoleculeになっていたりするのは、命名がださいという理由で変えてしまっていますが、ERDみながらクエリを組み立てて行くときにはまるので、次回のバージョンのときに両方でアクセス出来るようにしておきます。
尚、テーブルは複数形になっていますが、クラス名は単数形に統一してあります。
