Python 从pdb文件中获取残留物的属性

我有一个pdb文件，我想使用python解析pdb，我想在pdb中找到以下残留物：

1. hydrophobicity
2. interface topology
3. solvent accessible surface area

我试过使用pybel

file_name = "4hhb.pdb"
allmols = [mol for mol in pybel.readfile("pdb", file_name)]
for mol in allmols:
    dir(mols)

但是，我只能看到几处房产

'addh', 'atoms', 'calcdesc', 'calcfp', 'charge', 'conformers', 'data', 'dim', 'draw', 'energy', 'exactmass', 'formula', 'localopt', 'make3D', 'molwt', 'removeh', 'spin', 'sssr', 'title', 'unitcell', 'write

如何从pdb中找到这3个属性？我可以使用python中可用的任何模块来获取这些属性。

如本回答中所述，BioPython提供解析

的支持。pdb

文件

如本回答中所述，BioPython提供解析

的支持。pdb

文件

如本回答中所述，BioPython提供解析

的支持。pdb

文件

如本回答中所述，BioPython提供解析

的支持。pdb

文件

的疏水性（针对每个AA）可在以下位置找到：

Bio.SeqUtils.ProtParamData.kd

kd = {'A': 1.8, 'R':-4.5, 'N':-3.5, 'D':-3.5, 'C': 2.5, 
      'Q':-3.5, 'E':-3.5, 'G':-0.4, 'H':-3.2, 'I': 4.5, 
      'L': 3.8, 'K':-3.9, 'M': 1.9, 'F': 2.8, 'P':-1.6, 
      'S':-0.8, 'T':-0.7, 'W':-0.9, 'Y':-1.3, 'V': 4.2 }

我想你必须把所有的氨基酸值加起来，得到整体的嗜汗性

---

可以使用GROMACs（）获取其他两个参数。查看C源代码（），这些参数远不是显而易见的计算

我将使用

subprocess.Popen（）

包装

gmx_sasa

，并获得结果。

HIDROPHOBILITY（针对每个AA）可在以下内容中找到：

Bio.SeqUtils.ProtParamData.kd

kd = {'A': 1.8, 'R':-4.5, 'N':-3.5, 'D':-3.5, 'C': 2.5, 
      'Q':-3.5, 'E':-3.5, 'G':-0.4, 'H':-3.2, 'I': 4.5, 
      'L': 3.8, 'K':-3.9, 'M': 1.9, 'F': 2.8, 'P':-1.6, 
      'S':-0.8, 'T':-0.7, 'W':-0.9, 'Y':-1.3, 'V': 4.2 }

我想你必须把所有的氨基酸值加起来，得到整体的嗜汗性

---

可以使用GROMACs（）获取其他两个参数。查看C源代码（），这些参数远不是显而易见的计算

我将使用

subprocess.Popen（）

包装

gmx_sasa

，并获得结果。

HIDROPHOBILITY（针对每个AA）可在以下内容中找到：

Bio.SeqUtils.ProtParamData.kd

kd = {'A': 1.8, 'R':-4.5, 'N':-3.5, 'D':-3.5, 'C': 2.5, 
      'Q':-3.5, 'E':-3.5, 'G':-0.4, 'H':-3.2, 'I': 4.5, 
      'L': 3.8, 'K':-3.9, 'M': 1.9, 'F': 2.8, 'P':-1.6, 
      'S':-0.8, 'T':-0.7, 'W':-0.9, 'Y':-1.3, 'V': 4.2 }

我想你必须把所有的氨基酸值加起来，得到整体的嗜汗性

---

可以使用GROMACs（）获取其他两个参数。查看C源代码（），这些参数远不是显而易见的计算

我将使用

subprocess.Popen（）

包装

gmx_sasa

，并获得结果。

HIDROPHOBILITY（针对每个AA）可在以下内容中找到：

Bio.SeqUtils.ProtParamData.kd

kd = {'A': 1.8, 'R':-4.5, 'N':-3.5, 'D':-3.5, 'C': 2.5, 
      'Q':-3.5, 'E':-3.5, 'G':-0.4, 'H':-3.2, 'I': 4.5, 
      'L': 3.8, 'K':-3.9, 'M': 1.9, 'F': 2.8, 'P':-1.6, 
      'S':-0.8, 'T':-0.7, 'W':-0.9, 'Y':-1.3, 'V': 4.2 }

我想你必须把所有的氨基酸值加起来，得到整体的嗜汗性

---

可以使用GROMACs（）获取其他两个参数。查看C源代码（），这些参数远不是显而易见的计算

---

---

我将使用

subprocess.Popen（）来包装
gmx_sasa

并获得结果。

示例

pdb

文件会有帮助。@senshin:来自的任何pdb文件都会有帮助，例如：示例

pdb

文件会有帮助。@senshin:来自的任何pdb文件都会有帮助，例如：示例

pdb

文件会有帮助。@senshin:来自的任何pdb文件都会有帮助，例如：示例

pdb

文件会有帮助。@senshin:will中的任何pdb文件都可以。例如：我见过这些文件，但它们没有提供这3个属性，它们将是可扩展的？您能展示一些示例或教程来找到使用python的文件吗？我见过这些文件，但它们没有提供这3个属性，它们将是可扩展的吗？您能展示一些示例或教程吗找到使用python的人的教程？我见过，但他们没有提供这3个属性，它们是可扩展的？你能展示一些例子或教程来找到使用python的人吗？我见过，但他们没有提供这3个属性，它们是可扩展的吗？你能展示一些例子或教程来找到使用python的人吗python？但这些是原子，我需要得到残基的属性。我理解残基=氨基酸（上面的

kd

dict）。例如，氨基酸/残基“丙氨酸（A）”的疏水性为1.8。我理解原子=原子。例如碳、氧、氢或氮。但这些都是原子，我需要获得残留物的属性。我理解残留物=氨基酸（上面的

kd

dict）。例如，氨基酸/残基“丙氨酸（A）”的疏水性为1.8。我理解原子=原子。例如碳、氧、氢或氮。但这些都是原子，我需要获得残留物的属性。我理解残留物=氨基酸（上面的

kd

dict）。例如，氨基酸/残基“丙氨酸（A）”的疏水性为1.8。我理解原子=原子。例如碳、氧、氢或氮。但这些都是原子，我需要获得残留物的属性。我理解残留物=氨基酸（上面的

kd

dict）。例如，氨基酸/残基“丙氨酸（A）”的疏水性为1.8。我理解原子=原子。例如碳、氧、氢或氮。