Yang Zhang研究室で開発されているResPREというコンタクトマップ予想プログラムの紹介です。 論文はBioinformatics誌上で2019年5月9日に発表されたこれ。GitHubはここ。Webサーバーはここ。 コンタクトマップについてのIntroduction 近年のタンパク質の構造予測手法のトレンドとして、2010年代から再注目され始めたタンパク質のコンタクトマップを使った構造予測手法があります。コンタクトマップはタンパク質の3次元構造を2次元で表現する方法の1つです。例として、PDB: 5DIRのA chainはこんな感じの画像になります。 上の右図が左図に対応するコンタクトマップで、タンパク質を構成するアミノ酸のCα原子間の距離(単位:nm)情報を2次元的にヒートマップで示しています。性質上、同一番号の交差点(図における対角線上)の距離は0となり、対角線を挟んで線対称に
MDシミュレーションのチュートリアル記事を書いてみました。 今回題材として選んだタンパク質はPDB: 1LKEです。 この構造のポイントは以下の3つです。 リガンドとしてDigoxigeninが結合している TYR-117とGLY-123の間に構造データが存在しないミッシングループが存在し、SER-166の後ろにもいくつか残基が続く(参考:PDB: 1LNM) Cys-8とCys-115でジスルフィド結合が形成されている。さらに、Cys-42とミッシング残基のCys-170でもジスルフィド結合が形成されている(参考:PDB: 1LNM) これらにどう対処すればよいかを知っていればほとんどのタンパク質MDシミュレーションに対応できるからです。 (2018年9月13日) GitHub( https://github.com/YoshitakaMo/MDsimulations )に使用した全ファ
このページではGROMACS 2023でのエネルギー最小化(最小点に到達するとは言っていない)についての方法を説明します。 環境 macOS Sonomaまたは Linux環境。 Gromacs 2023.3がインストールされている MDシミュレーションのチュートリアル〜PDB: 1LKEの場合〜の記事に沿うように書いてあります。 概要 先述の記事で「エネルギー最小化(energy minimization)」が出てくるタイミングがありますが、このエネルギー最小化をするためにはまずGROMACSでトポロジーファイルと初期座標ファイルを作成しておく必要があります。 あらかじめ断っておきますが、この記事で扱う分子の系はタンパク質です。簡単な小分子化合物では文字通りの意味での系のエネルギー最小化をすることはまだ容易なのですが、タンパク質という複雑系ではそうではいきません。しかし、それでも「エネル
id:Songmuです。現在は、Nature Remoというスマートリモコンや、Nature Remo Eというスマートエネルギーハブなど、電力系のIoT製品を開発しているNature株式会社で取締役CTOを務めています。 サーバーサイドからインフラにかけてのソフトウェアエンジニアリングが得意領域で、ISUCONというコンテストで3回優勝したり、Mackerelというクラウド監視SaaSのプロダクトマネージャーを務めたりもしていました。PerlやGoを中心に、多くのツールやライブラリをGitHubに上げています。 今でこそCTOという立場にありますが、私はあまり、他人のお手本になるような人生を送ってきていません。「将来こうなりたい」といったしっかりとした長期目標を立てることもなく、その場その場で適当に、時には真面目に生きてきた結果が現在です。うまくいったこととて、多分に生存バイアスがあり、
文献管理アプリとしてオススメされたPapers 3をフリートライアルで使っていました。無料期間終了後に課金したのですが、何かとややこしかったので覚え書き兼恨み辛み。 Papers 3とは 文献管理アプリです。 いくつか特徴があるかと思いますが、気に入った点。 手元のPDFを放り込んで、書誌情報補完機能を使うとタイトルや著者名から一致する論文を探してきて情報を取り込んでくれるCollectionというフォルダに近い概念と、複数付けられるTagによる論文の区分論文のPDFはDropbox経由で同期されるのでiPad、Mac bookで行き来しやすい論文以外のPDF資料(発表スライドとか)も突っ込める イマイチな点 iPadアプリで書いた文字をデスクトップアプリで見ると線がガビガビ消しゴムツールがないので、文字を消す時はUndo or まとめて消す(1回の書き込みで書いたものが1塊扱い)論文検索
量子力学においてクレブシュ–ゴルダン係数(クレブシュ–ゴルダンけいすう、CG係数、英: Clebsch–Gordan coefficients)またはウィグナー係数は、角運動量の合成で生じる係数の組である。2つの角運動量の和によって出来た角運動量の固有状態を得るために必要となる。 より数学的にはCG係数は表現論、特にコンパクトリー群において、既約表現の数とタイプが抽象的に分かっており、既約表現のテンソル積を既約表現に直和分解する場合に使われる。 不変理論(英語版)で同様の問題について研究したドイツの物理学者アルフレッド・クレブシュ(英語版)(1833–1872)とポール・ゴルダン(英語版)(1837–1912)にちなんで命名された。 古典力学では、CG係数やSO(3)群に関連するものは球面調和関数の乗算によってもっと直接的に定義される。量子力学的なスピンの導入はこのアプローチから行える。
TL;DR You can use IPv6address.has-a.name as a domain name for any of your computers, containers or VMs. The required format is 1234-5678-9abc-def0-1234-5678-9abc-def0.has-a.name. This is already a valid name and points to the IPv6 address 1234:5678:9abc:def0:1234:5678:9abc:def0. Alternatively you can also use the domain has-aaaa.name, which implies IPv6 stronger. Both domains support IPv6 abbrevia
こんにちは、2019年7月よりトレタにJOINした @aibou です。 本記事はトレタ Advent Calendar 2019の16日目の記事です。 趣味はNFL観戦とボルダリングです。NFLは今年11月にマイナス気温の屋外で現地観戦してきました。 最近リードクライミングの講習を受けまして、ガシガシと岩を登っております。 さて、今回はAWSアカウントとAWS SSOのお話をしようと思います。 既に社内エンジニアへの共有や社内WikiにAWS SSOの利用マニュアルを残していますが、経緯や変遷について記載していないので、トレタ社員の方にも読み物として読んでいただければなと思っています。 免責事項 本記事を参考に実施したことで発生した金銭・セキュリティ等あらゆる問題について責任を負いかねますので、自己責任のもと実施していただくよう、よろしくお願いいたします。 また、誤り等あればはてブ等でご
こんにちは、小澤です。 Amazon SageMaker(以下SageMaker)では、学習したモデルに対して予測用のエンドポイントの作成まで行ってくれます。 このエンドポイントへのアクセスはHTTPのPOSTでのやり取りとなるのですが、Signature Version 4での認証が必要となります。 Signature Version 4 Signing Process - Amazon Web Services Pythonでのサンプルコードも記載されてはいるのですが、認証の仕組みに詳しくない私みたいな人間にとってはなかなかハードルが高いですね。。 boto3を使うことでAPIキーやIAMロールを使った認証をいい感じにラップしてくれているので、そちらの方法でAPIにアクセスして見たいと思います。 やってみる やってみる、とは言っても非常に簡単です。 今回はアクセスすることが目的なので、
はじめに python軽量なウェブアプリケーションFlaskとそれを包み込むgunicornをつかって動かすところまでメモした記事です。 公式:http://flask.pocoo.org/ wikiによると、 プログラミング言語Python用の、 軽量なウェブアプリケーションフレームワークである。(wiki) メリット・デメリット あくまで個人的な考えですが メリット:必要最低限のメソッド(GET, POST, ルーティング等)しかないので、早くて使いやすい → 学習コストが低い デメリット:比較的自由度は高いので、フォルダ構成など、決めることが多い(逆を言い換えるとなんでもできる) FlaskでHelloWorld まずはpip install FlaskでFlaskをinstall # インストールした「flask.py」から「Flask」Classをimport from flas
一年半ぐらい前にアプリケーションエンジニアからSREにコンバートした筆者が、いま役に立ってるなぁっていう本を紹介します。アプリケーションコードを書いてるときは下のレイヤの技術に興味なかったんですが、改めて勉強してみると楽しいです。 コンピュータシステム クラウド全盛とはいえ、コンピュータの仕組みはおさえておくと役立ちます。コレ系の本はわりと小難しいものが多いですが、個人的に楽しく読めた本を紹介します。 Raspberry Piで学ぶコンピュータアーキテクチャ Raspberry Piと銘打たれてますが、コンピュータアーキテクチャの歴史的な背景も踏まえて解説されています。プロセッサ・メモリ・ストレージ・ネットワーク・OS・プログラミングなど、コンピュータ単体の基本的な知識を学べます。 歴史をあわせて知ることができるため、知的好奇心がおおいに刺激され、楽しく読むことができます。この本が難しく感
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く