计算无序蛋白质序列特性的工具[来自圣路易斯华盛顿大学pappu实验室]

localcider的Python项目详细描述


版本0.1.14-2017年3月

简介

localciderRohit Pappu at Washington University in St. Louis实验室开发的一个python包,用于计算和绘制与内在无序蛋白质(idps)和无序区域(idrs)相关的参数。localciderCIDER,(ci分类的i非传统的d等序的e汇编r域)的python后端,用于计算许多相同属性。实际上,localcider允许您在本地运行cider的计算,允许您创建不依赖于web服务器的自定义分析管道。它还允许您利用自己的本地计算硬件,而不是与其他人竞争由pappu实验室提供的一组通用硬件。

该项目的动机是需要快速、方便地计算2013年DAS&PAPPU PNAS文件[1]中定义的k(kappa)参数,并提供一个工具,方便地在DAS-PAPPU状态图上绘制序列;

http://pappulab.wustl.edu/img/phase_diagram_small.png< >计算κ的原始方法涉及一个难以置信的计算昂贵的蒙特卡洛步骤(用于确定最大分离序列),而LoalalCter使用新开发的算法来计算O(1)时间中的κ。更普遍地说,localcider为理解、分类和设计无序蛋白质提供了广泛的序列分析程序。除了基于电荷的参数外,还可以计算范围广泛的附加参数。localcider是构建高通量序列分析管道的理想工具,我们相信它为探索idp的序列到集成关系提供了一条直接的途径。

有关详细信息,请see the full documentation

安装

要安装,请运行

[sudo] pip install localcider

我们强烈建议使用virtualenv,在这种情况下不需要sudo。请注意,localcider需要运行numpyscipymatplotlib

用法、错误和问题

有关使用指南,请参见see the full documentation。请把所有问题和错误报告发给Alex,他会尽最大努力回复你的!

关于

localcider是由alex holehouse和james ahad在Pappu Lab中编写的。请引用本地苹果酒(和苹果酒)为:

A.S.Holehouse,R.K.Das,J.N.Ahad,M.O.G.Richardson,R.V.Pappu(2017)《苹果酒:分析内在无序蛋白质序列整合关系的资源》。《生物物理学杂志》,112:16-21

此外,如果使用其他数据集(如ppii倾向性、电荷模式化、脯氨酸模式化、疏水性等)的分析,请务必引用所使用的各种研究。

参考文献

[1]Conformations of intrinsically disordered proteins are influenced by linear sequence distributions of oppositely charged residuesR.K.Das&R.V.Pappu(2013)PNAS^{Str 1}$110,33,第13392-13397页。

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