需求：有一个需要用一种受体对八千多个小分子对接的任务，故写下此脚本。
对接数据如下：
不同名称的中药
其中一种中药含有的各种成分，已经通过 prepare_receptor4.py 批量转换为 pdbqt 文件
对接脚本如下，放到不同中药文件夹的目录下运行即可（linux）：
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Created on *********
@author: 真弓快车
该脚本的目的是检查因为异常而未能对接成功的分子，再批量对接
example:
vina --ligand ./*/*.pdbqt --out result.pdbqt --config 2oxe.conf > result.log
"""
import os
import sys
from joblib import Parallel, delayed
from tqdm import tqdm
import time
def docker(ingredient, medname):
os.system("vina --ligand ./"+medname+'/' + ingredient + " --out ./"+medname+'/' + str(ingredient).replace(".pdbqt", "") + "_out.pdbqt --config 2oxe.conf > ./"+medname+"/"+ingredient.replace('.pdbqt',".log"))
if __name__ == '__main__':
medList = os.listdir()
for medname in tqdm(medList):
if '.' not in medname:
ingredientList = os.listdir('./'+medname+'/')
ingredientList_outPdbqt = []
for iop in ingredientList:
if '_out' in iop:
ingredientList_outPdbqt.append(iop)
ingredientList_outPdbqt_1 = []
for iop1 in ingredientList_outPdbqt:
iop1 = iop1.replace('_out', '')
ingredientList_outPdbqt_1.append(iop1)
ingredientNotOutNotLogList = []
for inonl in ingredientList:
if '_out' not in inonl:
if '.log' not in inonl:
ingredientNotOutNotLogList.append(inonl)
ingredientNotDock = list(set(ingredientNotOutNotLogList)-set(ingredientList_outPdbqt_1))
Parallel(n_jobs=-1)(delayed(docker)(ingredient, medname) for ingredient in ingredientNotDock)
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运行完毕后还需要将所有的结果导出，故写了下列数据整理代码。放到不同中药文件夹的上一级目录，名称改成ingredientPdbqt，或者直接修改脚本也可。示例：
数据整理脚本如下：
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Created on *********
@author: 真弓快车
该脚本的目的是将所有的txt文件整理输出为一个csv文件
example:
vina --ligand ./*/*.pdbqt --out result.pdbqt --config 2oxe.conf > result.log
"""
import os
import sys
import pandas as pd
import numpy as np
def log2List(medfile, pdbqtFile):
with open("./ingredientPdbqt/"+medfile+'/'+pdbqtFile, 'r', encoding='UTF-8') as logfile:
try:
dockResult = logfile.readlines()[38][10:18]
print(pdbqtFile, dockResult)
return dockResult
except IndexError:
return 'None'
if __name__ == '__main__':
originFileList = os.listdir()
if 'csv' not in originFileList:
os.mkdir('csv')
medfiles = os.listdir("./ingredientPdbqt")
for medfile in medfiles:
pdbqtFiles = os.listdir("./ingredientPdbqt/"+medfile)
for pdbqtFile in pdbqtFiles:
if '.log' in pdbqtFile:
dockResult = log2List(medfile, pdbqtFile)
with open("./csv/"+medfile+'.csv', 'a+', encoding='UTF-8') as csvfile:
csvfile.write(pdbqtFile+','+dockResult+'\n')
csvListDir = os.listdir("./csv")
for csvFile in csvListDir:
csvContent = pd.read_csv('./csv/'+csvFile)
dockingResultList = csvContent.iloc[:, 1]
dockingMean = np.mean(dockingResultList)
print(csvFile+'平均对接分数'+str(dockingMean))
os.rename('./csv/'+csvFile, './csv/'+str(round(float(dockingMean), 4))+'='+csvFile)
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注意运行该脚本前，要保证ingredientPdbqt 文件夹只有文件夹，没有任何文件存在。否则会运行错误。
已知 Bug：使用该脚本时有时会出现控制台出现”Killed“字样，这是因为内存不足导致系统强制中止其中一个对接的进程。解决办法是将 Parallel(n_jobs=-1)里面的”-1”改成低于你 cpu 的核数。要么你运行多几次这个脚本。保证每个对接都能顺利进行。
��顺利进行。
