
# Launch PyMOL with the "-R" option (pymol -R), 
# open a Python 3 notebook, then execute 
# remote control of PyMOL (RPC) with XML-RPC:
# https://pymolwiki.org/index.php/Jupyter
# https://pymolwiki.org/index.php/RPC

import xmlrpc.client as xmlrpclib
cmd = xmlrpclib.ServerProxy('http://localhost:9123')

from IPython import display

import prody as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

In /home/eva/miniconda/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/stylelib/_classic_test.mplstyle: 
The text.latex.preview rcparam was deprecated in Matplotlib 3.3 and will be removed two minor releases later.
In /home/eva/miniconda/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/stylelib/_classic_test.mplstyle: 
The mathtext.fallback_to_cm rcparam was deprecated in Matplotlib 3.3 and will be removed two minor releases later.
In /home/eva/miniconda/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/stylelib/_classic_test.mplstyle: Support for setting the 'mathtext.fallback_to_cm' rcParam is deprecated since 3.3 and will be removed two minor releases later; use 'mathtext.fallback : 'cm' instead.
In /home/eva/miniconda/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/stylelib/_classic_test.mplstyle: 
The validate_bool_maybe_none function was deprecated in Matplotlib 3.3 and will be removed two minor releases later.
In /home/eva/miniconda/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/stylelib/_classic_test.mplstyle: 
The savefig.jpeg_quality rcparam was deprecated in Matplotlib 3.3 and will be removed two minor releases later.
In /home/eva/miniconda/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/stylelib/_classic_test.mplstyle: 
The keymap.all_axes rcparam was deprecated in Matplotlib 3.3 and will be removed two minor releases later.
In /home/eva/miniconda/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/stylelib/_classic_test.mplstyle: 
The animation.avconv_path rcparam was deprecated in Matplotlib 3.3 and will be removed two minor releases later.
In /home/eva/miniconda/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/stylelib/_classic_test.mplstyle: 
The animation.avconv_args rcparam was deprecated in Matplotlib 3.3 and will be removed two minor releases later.


# PDB: 6AF7
# Question: B

cmd.fetch('6af7')

'6af7'


prot = pd.parsePDB('6af7')

@> PDB file is found in working directory (6af7.pdb.gz).
@> 1670 atoms and 1 coordinate set(s) were parsed in 0.04s.


prot

<AtomGroup: 6af7 (1670 atoms)>


prot.select('protein')

<Selection: 'protein' from 6af7 (1375 atoms)>


prot.select('water')

<Selection: 'water' from 6af7 (278 atoms)>


mean_betas = [[residue, np.mean(residue.getBetas())] for residue in prot.iterResidues() if not residue.getResname() == 'HOH']
mean_min = sorted(mean_betas, key=lambda x:x[1])[0]
mean_max = sorted(mean_betas, key=lambda x:x[1], reverse=True)[0]
print('{} = > остаток с наименьшим средним B-фактором - {} {} {}'.format(mean_min, mean_min[0].getResname(), mean_min[0].getResnum(), mean_min[0].getChain()))
print('{} = > остаток с наибольшим средним B-фактором - {} {} {}'.format(mean_max, mean_max[0].getResname(), mean_max[0].getResnum(), mean_max[0].getChain()))

[<Residue: ASP 24 from Chain A from 6af7 (8 atoms)>, 8.6325] = > остаток с наименьшим средним B-фактором - ASP 24 Chain A
[<Residue: LYS 188 from Chain A from 6af7 (9 atoms)>, 46.94777777777778] = > остаток с наибольшим средним B-фактором - LYS 188 Chain A


cmd.hide('everything')
cmd.bg_color('white')
cmd.remove('solvent')
cmd.show('cartoon', 'all')
cmd.color('white', '(chain B)')
cmd.color('gray80', '(elem C)')
cmd.select('mean_min', 'chain A and resn ASP and resi 24')
cmd.show('sticks', 'mean_min')
cmd.select('mean_max', 'chain A and resn LYS and resi 188') 
cmd.show('sticks', 'mean_max')
cmd.color('brightorange', 'mean_min and elem C')
cmd.color('br6', 'mean_max and elem C')
cmd.do('''
label mean_min and name CA, "%s-%s" %(resn, resi)
label mean_max and name CA, "%s-%s" %(resn, resi)
set label_position, [1.25, 0.0, 4.0]
set label_size, 15
set_view (\
    -0.418397278,   -0.112094231,   -0.901318073,\
    -0.021426508,    0.993292212,   -0.113584653,\
     0.908009350,   -0.028210996,   -0.417994142,\
     0.000038746,    0.000239812, -127.727256775,\
    25.390388489,  -28.355455399,  -13.491750717,\
  -442.048858643,  697.502502441,  -20.000000000 )
set cartoon_side_chain_helper, 1
set cartoon_transparency, 0.5
set ray_trace_mode, 1
''')
#cmd.ray
#cmd.save('save 6af7_b_factor_min_max.png')


cmd.select('site_mean_min', 'byres all within 5 of mean_min')
cmd.show('sticks', 'site_mean_min')
cmd.do('''
label resi 28 and name CA, "%s-%s" %(resn, resi)
distance hb, /6af7/A/A/ASP`24/OD1, /6af7/A/A/ARG`28/NE
distance el, /6af7/A/A/ASP`24/CG, /6af7/A/A/ARG`28/CZ
set label_position, [1.25, 0.7, 4.0]
set_view (\
    -0.187568501,   -0.311651707,   -0.931493521,\
    -0.923475862,    0.379054368,    0.059135117,\
     0.334658891,    0.871309340,   -0.358902991,\
    -0.000283993,    0.000334561,  -42.029586792,\
    24.909597397,  -34.431182861,  -14.393379211,\
  -527.726074219,  611.825256348,  -20.000000000 )
color paleyellow, hb
color lightblue, el
''')
#cmd.ray
#cmd.save('save asp24-arg28.png')


asp24 = prot.select('resname ASP and chain A and resnum 24')
lys188 = prot.select('resname LYS and chain A and resnum 188')

asp24_betas = []
lys188_betas = []

print('     ASP 24 Chain A')
for atom in asp24.iterAtoms():
    beta = np.mean(atom.getBeta())
    asp24_betas.append(beta)
    print(atom, beta)
    
print('\n     LYS 188 Chain A')
for atom in lys188.iterAtoms():
    beta = np.mean(atom.getBeta())
    lys188_betas.append(beta)
    print(atom, beta)
    
asp24_beta_diff = np.max(asp24_betas) - np.min(asp24_betas)
lys188_beta_diff = np.max(lys188_betas) - np.min(lys188_betas)
print('\nРазброс значений B-факторов атомов ASP 24 цепи A: {}'.format(asp24_beta_diff))
print('Разброс значений B-факторов атомов LYS 188 цепи A: {}'.format(lys188_beta_diff))

     ASP 24 Chain A
Atom N (index 161) 7.91
Atom CA (index 162) 8.22
Atom C (index 163) 8.33
Atom O (index 164) 9.15
Atom CB (index 165) 8.27
Atom CG (index 166) 8.64
Atom OD1 (index 167) 9.38
Atom OD2 (index 168) 9.16

     LYS 188 Chain A
Atom N (index 1366) 21.12
Atom CA (index 1367) 28.51
Atom C (index 1368) 41.03
Atom O (index 1369) 53.24
Atom CB (index 1370) 31.67
Atom CG (index 1371) 40.79
Atom CD (index 1372) 54.86
Atom CE (index 1373) 64.77
Atom NZ (index 1374) 86.54

Разброс значений B-факторов атомов ASP 24 цепи A: 1.4700000000000006
Разброс значений B-факторов атомов LYS 188 цепи A: 65.42


display.Image('/home/eva/pymol/6af7_b_factor_min_max.png')


display.Image('/home/eva/pymol/asp24-arg28.png')


def calc_bd(prot):
    no_sol = prot.select('protein')
    prot_mass_center = pd.calcCenter(no_sol, weights=no_sol.getMasses())
    
    distances = []
    betas = []
    
    for residue in prot.iterResidues():
        if 'CA' in residue.getNames():
            beta = np.mean(residue.getBetas())
            betas.append(beta)
            
            mass_center = pd.calcCenter(residue, weights=residue.getMasses())
            distance = pd.calcDistance(prot_mass_center, mass_center)
            distances.append(distance)
    return distances, betas


distances, betas = calc_bd(prot)


fig, axes = plt.subplots(figsize=(8,6))
axes.scatter(distances, betas, s=7)
axes.set_xlabel('Distance between mass centeres, Å')
axes.set_ylabel('B-factor')
fig.show()

/home/eva/miniconda/envs/py3.6/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:5: UserWarning: Matplotlib is currently using module://ipykernel.pylab.backend_inline, which is a non-GUI backend, so cannot show the figure.
  """


display.Image('f1.png')


display.Image('f_f_0-5.png')


display.Image('f_f_0-10.png')


display.Image('f_f_0-20.png')


display.Image('f_f_0-35.png')


display.Image('f_f_0-50.png')


display.Image('f_f_0-15_17-30.png')


display.Image('f_f_0-10_12-15_17-30.png')


display.Image('f_f_0-10_15_17-30.png')


display.Image('f_f_12-15_17-30.png')


display.Image('f_f_F20_0-35.png')


display.Image('f_f_F50_0-35.png')


display.Image('f_f_F70_0-35.png')


display.Image('f_f_P20_0-35.png')


display.Image('f_f_P50_0-35.png')


display.Image('f_f_P70_0-35.png')


display.Image('f_f_F20_P70_0-35.png')


display.Image('f_f_F70_P20_0-35.png')


display.Image('f_f_F20_P20_0-35.png')


display.Image('f_f_F70_P70_0-35.png')

Набор гармоник	Разрешение(Å)	Полнота данных(%)	Шум амплитуды (% от величины F)	Шум фазы (% от величины phi)	Качество восстановления(отличное, хорошее, среднее, плохое)
		Полный	набор	гармоник
0–5	6	100	0	0	Плохое

0–10	3	100	0	0	Среднее

0–20	1,50	100	0	0	Хорошее

0–35	0,86	100	0	0	Отличное

0–50	0,86	100	0	0	Отличное

0–35	0,86	100	20	0	Отличное

0–35	0,86	100	50	0	Хорошее

0–35	0,86	100	70	0	Среднее

0–35	0,86	100	0	20	Хорошее

0–35	0,86	100	0	50	Среднее

0–35	0,86	100	0	70	Плохое

0–35	0,86	100	20	70	Плохое

0–35	0,86	100	70	20	Отличное

0–35	0,86	100	20	20	Хорошее

0–35	0,86	100	70	70	Плохое

		Неполный	набор	гармоник
12-15, 17-30	1,86	53	0	0	Плохое

0-10, 15, 17-30	1,25	80	0	0	Среднее

0-10, 12-15, 17-30	1.15	87	0	0	Хорошее

0-15, 17-30	1.07	93	0	0	Отличное

Задание 1. Prody и B-факторы часть 1¶

Задание 2. Prody и B-факторы часть 2¶

Задание 3. Как работает восстановление функции электронной плотности по экспериментальным данным¶

Задание функции¶

Расчет амплитуд и фаз сигналов, моделирующих экспериментальные данные¶

Определения, пояснения¶

Скрипты, используемые в задании¶

Восстановленные функции электронной плотности без защумления амплитуд и фаз по полному набору гармоник¶

Восстановленные функции электронной плотности без защумления амплитуд и фаз по неполному набору гармоник¶

Восстановленные функции электронной плотности с защумлением фаз по полному набору гармоник¶

Восстановленные функции электронной плотности с защумлением амплитуд по полному набору гармоник¶

Восстановленные функции электронной плотности с защумлением амплитуд и фаз по полному набору гармоник¶