针对pdb文件的数据预处理

针对PDB文件进行数据预处理

PDB文件的基本构成

首先，我们需要理解 PDB (Protein Data Bank) 文件的基本结构。PDB 文件通常包含以下几种记录类型：

• HEADER：包含有关整个结构的基本信息。
• COMPND：描述了分子组成。
• AUTHOR：指明了该结构的作者。
• ATOM：描述了分子中每个原子的坐标。
• TER：标识链的结束。
• CONECT：提供了原子间的键连接信息。

对于模型训练，我们通常关注 ATOM 记录，它包含了原子的坐标信息。在利用 PyTorch 进行模型训练时，我们可能需要将这些坐标转化为张量。

以下是一个基础的 PDB 文件预处理方法。这个方法将读取 PDB 文件，提取原子坐标，并将它们转化为 PyTorch 张量。

首先，我们需要安装并导入一些必要的库。然而，当前的环境下没有互联网访问，所以我们假设您已经安装了以下所需的库：

• numpy：用于数据处理
• torch：PyTorch 库，用于数据预处理和模型训练
• Bio.PDB：一个用于处理 PDB 文件的库，是 Biopython 包的一部分

注意：在您的本地环境中运行下面的代码之前，确保已经安装了这些库。

接下来，我们可以编写一个函数来读取 PDB 文件并将原子坐标转化为张量：

pythonCopy codeimport torch
from Bio.PDB import PDBParser

def pdb_to_tensor(file_path):
    parser = PDBParser(QUIET=True)
    structure = parser.get_structure("pdb", file_path)
    
    coordinates = []

    for model in structure:
        for chain in model:
            for residue in chain:
                for atom in residue:
                    coordinates.append(atom.get_coord())

    coordinates = torch.tensor(coordinates)

    return coordinates

在上述函数中，我们首先使用 PDBParser 来读取 PDB 文件。然后，我们遍历该结构的所有模型、链、残基和原子，将每个原子的坐标添加到 coordinates 列表中。最后，我们将 coordinates 列表转化为 PyTorch 张量。

使用这个函数，可以将 PDB 文件转化为 PyTorch 可处理的张量，这样就可以用于模型训练了。

将氨基酸纳入模型参数范围

如果你需要将氨基酸的化学性质和组成的结构作为参数进行训练，你需要首先编码这些属性。常见的一种方法是使用独热编码（one-hot encoding）来表示氨基酸的类型，而氨基酸的化学性质则可以通过手动定义的特征来表示。也可以使用某种嵌入（embedding）策略来表示这些特性，但这通常需要训练数据来学习。

以下是一个扩展了前面函数的版本，这个函数将原子坐标、氨基酸类型（通过独热编码）和二级结构（通过 DSSP 计算）一起返回。

from Bio.PDB import PDBParser, DSSP
from Bio.SeqUtils import IUPACData
import torch
import numpy as np

def pdb_to_tensor(file_path):
    parser = PDBParser(QUIET=True)
    structure = parser.get_structure("pdb", file_path)

    coordinates = []
    amino_acids = []
    sec_structure = []

    model = structure[0] # We're only using the first model here
    dssp = DSSP(model, file_path) # DSSP for secondary structure

    for chain in model:
        for residue in chain:
            for atom in residue:
                coordinates.append(atom.get_coord())

                # One-hot encoding of amino acid type
                amino_acid = [0]*20
                if residue.get_resname() in IUPACData.protein_letters_1to3:
                    idx = IUPACData.protein_letters.index(IUPACData.protein_letters_1to3[residue.get_resname()])
                    amino_acid[idx] = 1
                amino_acids.append(amino_acid)

                # Secondary structure
                try:
                    sec_structure.append(dssp[(chain.get_id(), residue.get_id())][2])
                except KeyError:
                    sec_structure.append(0) # If residue not in DSSP output, assign a default value

    coordinates = torch.tensor(coordinates)
    amino_acids = torch.tensor(amino_acids)
    sec_structure = torch.tensor(sec_structure)

    return coordinates, amino_acids, sec_structure

这个函数首先使用 PDBParser 来读取 PDB 文件。然后，遍历结构的所有链和残基，并将每个原子的坐标、残基的独热编码和二级结构添加到各自的列表中。最后，我们将这些列表转化为 PyTorch 张量。

函数使用了 DSSP 来计算二级结构。DSSP 是一个可以从原子坐标计算蛋白质二级结构的程序。Bio.PDB.DSSP 模块提供了一个接口来运行 DSSP 并解析其输出。然而，这需要你的计算环境中已经安装了 DSSP。

针对多个PDB文件进行批量处理

为了对多个 PDB 文件进行批量处理，我们可以修改上述函数，使其可以接收一个包含多个 PDB 文件路径的列表，然后对每个文件进行处理。以下是一个修改后的函数：

from Bio.PDB import PDBParser, DSSP
from Bio.SeqUtils import IUPACData
import torch
import numpy as np
import os

def pdb_files_to_tensors(file_paths):
    parser = PDBParser(QUIET=True)
    
    data = []
    
    for file_path in file_paths:
        structure = parser.get_structure("pdb", file_path)

        coordinates = []
        amino_acids = []
        sec_structure = []

        model = structure[0] # We're only using the first model here
        dssp = DSSP(model, file_path) # DSSP for secondary structure

        for chain in model:
            for residue in chain:
                for atom in residue:
                    coordinates.append(atom.get_coord())

                    # One-hot encoding of amino acid type
                    amino_acid = [0]*20
                    if residue.get_resname() in IUPACData.protein_letters_1to3:
                        idx = IUPACData.protein_letters.index(IUPACData.protein_letters_1to3[residue.get_resname()])
                        amino_acid[idx] = 1
                    amino_acids.append(amino_acid)

                    # Secondary structure
                    try:
                        sec_structure.append(dssp[(chain.get_id(), residue.get_id())][2])
                    except KeyError:
                        sec_structure.append(0) # If residue not in DSSP output, assign a default value

        coordinates = torch.tensor(coordinates)
        amino_acids = torch.tensor(amino_acids)
        sec_structure = torch.tensor(sec_structure)
        
        data.append((coordinates, amino_acids, sec_structure))
    
    return data

这个函数首先创建了一个空的 data 列表，然后对 file_paths 列表中的每个文件路径，它都执行和上述函数相同的处理过程。每次处理一个文件，它都会将结果（即坐标、氨基酸类型和二级结构的张量）添加到 data 列表中。最后，函数返回 data 列表。

你可以使用类似以下的方式来获取目录下所有 PDB 文件的路径，然后将这些路径传递给函数：

pdb_dir = "/path/to/your/pdb/files"
pdb_files = [os.path.join(pdb_dir, file) for file in os.listdir(pdb_dir) if file.endswith('.pdb')]

data = pdb_files_to_tensors(pdb_files)