蟒蛇方案的实现
tmscoring的Python项目详细描述
TM取芯
python实现TMscore程序来比较相同蛋白质的结构。
用法：
我们提供了三个类，TMscoring、Sscoring和RMSDscoring，它们的默认值不同
优化得分。
它们使用到两个PDB文件的文件路径进行初始化：
alignment = tmscoring.TMscore('structure1.pdb', 'structure2.pdb')
# Find the optimal alignment
alignment.optimise()
# Get the TM score:
alignment.tmscore(**alignment.get_current_values())
# Get the TM local scores:
alignment.tmscore_samples(**alignment.get_current_values())
# RMSD of the protein aligned according to TM score
alignment.rmsd(**alignment.get_current_values())
# Returns the transformation matrix between both structures:
alignment.get_matrix(**alignment.get_current_values())
# Save the aligned files:
alignment.write(outputfile='aligned.pdb', append=True)
这些结构可以通过索引（默认）进行匹配，或者使用Smith Waterman执行全局序列对齐 如果比赛得分为2，失配为-1，开局罚-0.5分，延长罚-0.1分。
实用功能：
get_tm(path_to_pdb1, path_to_pdb2)和get_rmsd(pdb1, pdb2)是计算TM评分或RMSD的简单包装。
有什么不同？
tmscoring是一个python库，可以方便地公开所有必需的变量。 这就消除了分析文件的必要性。
此外，最小化引擎是MINUIT's Migrad，一个强大的、健壮的无导数最小化算法，
经过粒子物理学家数十年的严格测试。
在我们的测试中，tmscoring得到的分数与上游的TMscore相同或稍好。
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